Model temelli muhakeme, çalışan bir modelin kullanılması ve sonuçlara varmak için gerçek dünyadaki gözlemlerin beraberinde getirilmesidir. Yapay mantık sistemlerinde ve bilimlerde akıl yürütmede önemli bir rol oynar. Modelin oluşturulması, en iyi sonuçları elde etmek için modeli mümkün olduğunca derin, karmaşık ve ayrıntılı hale getirmek için gerekli olduğundan, bu yaklaşımın zaman alıcı bir yönüdür. Çalışan bir model oluşturulduktan sonra, periyodik güncellemeler de gerektirebilir.
Modele dayalı bir akıl yürütme örneğinde, bir şirket insan vücudunun çalışan bir nörolojik modelini geliştirebilir. Model normalde merkezi ve periferik sinir sistemlerinde bulunan bağlantı ağı hakkında bilgi içerir. Nörolojik sorunların belirtileri hakkındaki veriler, bilinen bir bilgi matrisi oluşturmak için gözlemler kullanılarak sisteme yerleştirilebilir. Bir kullanıcı, bulamaç konuşma ve eşit olmayan şekilde seyreltilmiş öğrenciler gibi hasta semptomlarını girerek potansiyel olarak modelle etkileşime girebilir ve inme gibi potansiyel bir teşhis getirecektir.
Bu tür sistemler bilimlerde çok çeşitli uygulamalara sahip olabilir. Yapay sistemler araştırmacıların hipotezleri keşfetmelerini ve test etmelerini sağlayabilir. Model tabanlı muhakeme, girdilere dayalı uyarılar gönderen bir izleme sisteminin omurgasını da oluşturabilir. Örneğin iklim modellemesi, bilgisayarların mevcut hava koşulları hakkında bilgi almalarını ve tomurcuklanan tropik fırtınalar ve ilgili diğer meteorolojik olaylar hakkında bilgi vermek için bir modelde çalıştırmalarını sağlar. Bazı görevlerin otomasyonu, araştırmacıların daha karmaşık muhakeme gerektiren diğer konulara odaklanmalarına izin verebilir.
Aynı kavram bazı bilimsel düşünce biçimlerinin de altını çizebilir. Araştırmacılar, tektonik plakaların nasıl çalıştığı gibi bilimsel kavramlarla ilgili çalışma modellerini sürdürmekte ve modeli güçlendirmek ve bir destekleyici bilgi özeti geliştirmek için gözlemler yapmaktadır. Bu, modelden bildiklerine ve yaptıkları gözlemlere dayanarak bilimsel olaylar hakkında bir sonuca varmalarını sağlar. Örneğin, eğer araştırmacılar bir volkan izliyorsa, modele dayalı akıl yürütme, eğer volkanın davranışı yakın bir patlamayla tutarlıysa, tahliye uyarısı vermelerini sağlayabilir.
Gelişen modeller zaman, sabır ve çeşitli kaynaklardan gelen girdileri alabilir. Veri puanları arttıkça, model temelli muhakemeler daha doğru ve ayrıntılı olabilir. Bu, modelleyicilerin daha fazla veriyle açıkça görülebilen bir sorunu önceden tahmin etmemek gibi potansiyel olarak maliyetli hatalardan kaçınmasına yardımcı olabilir. Gözlemler gelirken, modele kaymalarla sonuçlanabilecek bilgi birikimine eklenebilirler. Örneğin, bir gözlem, modele dayalı bir kuralın gerçekten yanlış olduğunu veya belirli bir değişkeni hesaba katmadığını kanıtlayabilir.
