El modelado científico es una actividad que produce modelos que representan objetos, fenómenos y procesos físicos empíricos , para hacer que una parte o característica particular del mundo sea más fácil de comprender , definir , cuantificar , visualizar o simular . Requiere seleccionar e identificar aspectos relevantes de una situación en el mundo real y luego desarrollar un modelo para replicar un sistema con esas características. Se pueden utilizar diferentes tipos de modelos para diferentes propósitos, como modelos conceptuales para comprender mejor, modelos operativos para operacionalizar , modelos matemáticos para cuantificar, modelos computacionales para simular y modelos gráficos para visualizar el tema.
El modelado es una parte esencial e inseparable de muchas disciplinas científicas, cada una de las cuales tiene sus propias ideas sobre tipos específicos de modelado. [1] [2] Lo siguiente fue dicho por John von Neumann . [3]
... las ciencias no intentan explicar, casi ni siquiera intentan interpretar, principalmente hacen modelos. Por modelo se entiende una construcción matemática que, con la adición de ciertas interpretaciones verbales, describe los fenómenos observados. La justificación de tal construcción matemática es única y precisamente que se espera que funcione, es decir, que describa correctamente fenómenos de un área razonablemente amplia.
También hay una atención cada vez mayor al modelado científico [4] en campos como la educación científica , [5] filosofía de la ciencia , teoría de sistemas y visualización del conocimiento . Existe una colección cada vez mayor de métodos , técnicas y metateorías sobre todo tipo de modelización científica especializada.
Un modelo científico busca representar objetos, fenómenos y procesos físicos empíricos de una manera lógica y objetiva . Todos los modelos son en simulacros , es decir, reflejos simplificados de la realidad que, a pesar de ser aproximaciones, pueden resultar de gran utilidad. [6] Construir y cuestionar modelos es fundamental para la empresa científica. Una representación completa y verdadera puede ser imposible, pero el debate científico a menudo gira en torno a cuál es el mejor modelo para una tarea determinada, por ejemplo, cuál es el modelo climático más preciso para la predicción estacional. [7]
Los intentos de formalizar los principios de las ciencias empíricas utilizan una interpretación para modelar la realidad, de la misma manera que los lógicos axiomatizan los principios de la lógica . El objetivo de estos intentos es construir un sistema formal que no produzca consecuencias teóricas contrarias a las que se encuentran en la realidad . Las predicciones u otras declaraciones extraídas de dicho sistema formal reflejan o mapean el mundo real sólo en la medida en que estos modelos científicos sean verdaderos. [8] [9]
Para el científico, un modelo es también una forma de amplificar los procesos de pensamiento humanos. [10] Por ejemplo, los modelos que se representan en software permiten a los científicos aprovechar el poder computacional para simular, visualizar, manipular y obtener intuición sobre la entidad, fenómeno o proceso que se representa. Estos modelos informáticos están in silico . Otros tipos de modelos científicos son los in vivo (modelos vivos, como ratas de laboratorio ) y los in vitro (en cristalería, como el cultivo de tejidos ). [11]
Los modelos se utilizan normalmente cuando es imposible o poco práctico crear condiciones experimentales en las que los científicos puedan medir directamente los resultados. La medición directa de los resultados en condiciones controladas (ver Método científico ) siempre será más confiable que las estimaciones de resultados modeladas.
Dentro del modelado y la simulación , un modelo es una simplificación y abstracción deliberada y basada en tareas de una percepción de la realidad, moldeada por limitaciones físicas, legales y cognitivas. [12] Está basado en tareas porque un modelo se captura con una determinada pregunta o tarea en mente. Las simplificaciones dejan fuera todas las entidades conocidas y observadas y sus relaciones que no son importantes para la tarea. La abstracción agrega información que es importante pero no necesaria con el mismo detalle que el objeto de interés. Ambas actividades, la simplificación y la abstracción, se realizan con un propósito. Sin embargo, se hacen en base a una percepción de la realidad. Esta percepción ya es un modelo en sí misma, ya que viene acompañada de una limitación física. También existen limitaciones sobre lo que podemos observar legalmente con nuestras herramientas y métodos actuales, y limitaciones cognitivas que limitan lo que podemos explicar con nuestras teorías actuales. Este modelo comprende los conceptos, su comportamiento y sus relaciones de forma informal y a menudo se lo denomina modelo conceptual . Para ejecutar el modelo, es necesario implementarlo como una simulación por computadora . Esto requiere más opciones, como aproximaciones numéricas o el uso de heurísticas. [13] A pesar de todas estas limitaciones epistemológicas y computacionales, la simulación ha sido reconocida como el tercer pilar de los métodos científicos: construcción de teorías, simulación y experimentación. [14]
Una simulación es una forma de implementar el modelo, que a menudo se emplea cuando el modelo es demasiado complejo para la solución analítica. Una simulación de estado estacionario proporciona información sobre el sistema en un instante específico en el tiempo (generalmente en equilibrio, si tal estado existe). Una simulación dinámica proporciona información a lo largo del tiempo. Una simulación muestra cómo se comportará un objeto o fenómeno en particular. Una simulación de este tipo puede resultar útil para pruebas , análisis o capacitación en aquellos casos en los que los sistemas o conceptos del mundo real pueden representarse mediante modelos. [15]
La estructura es una noción fundamental y a veces intangible que cubre el reconocimiento, la observación, la naturaleza y la estabilidad de patrones y relaciones de entidades. Desde la descripción verbal de un copo de nieve por parte de un niño hasta el análisis científico detallado de las propiedades de los campos magnéticos , el concepto de estructura es una base esencial de casi todos los modos de investigación y descubrimiento en la ciencia, la filosofía y el arte. [dieciséis]
Un sistema es un conjunto de entidades interactuantes o interdependientes, reales o abstractas, que forman un todo integrado. En general, un sistema es una construcción o colección de diferentes elementos que juntos pueden producir resultados que los elementos por sí solos no pueden obtener. [17] El concepto de un 'todo integrado' también puede expresarse en términos de un sistema que incorpora un conjunto de relaciones que se diferencian de las relaciones del conjunto con otros elementos, y forman relaciones entre un elemento del conjunto y elementos que no son un conjunto. parte del régimen relacional. Hay dos tipos de modelos de sistemas: 1) discretos en los que las variables cambian instantáneamente en momentos separados en el tiempo y, 2) continuos donde las variables de estado cambian continuamente con respecto al tiempo. [18]
El modelado es el proceso de generar un modelo como representación conceptual de algún fenómeno. Normalmente, un modelo abordará sólo algunos aspectos del fenómeno en cuestión, y dos modelos del mismo fenómeno pueden ser esencialmente diferentes, es decir, que las diferencias entre ellos comprendan más que un simple cambio de nombre de componentes.
Tales diferencias pueden deberse a diferentes requisitos de los usuarios finales del modelo, o a diferencias conceptuales o estéticas entre los modeladores y a decisiones contingentes tomadas durante el proceso de modelado. Las consideraciones que pueden influir en la estructura de un modelo podrían ser la preferencia del modelador por una ontología reducida , preferencias con respecto a modelos estadísticos versus modelos deterministas , tiempo discreto versus continuo, etc. En cualquier caso, los usuarios de un modelo deben comprender las suposiciones hechas que son pertinente a su validez para un uso determinado.
Construir un modelo requiere abstracción . En el modelado se utilizan supuestos para especificar el dominio de aplicación del modelo. Por ejemplo, la teoría especial de la relatividad supone un marco de referencia inercial . Esta suposición fue contextualizada y explicada con más detalle por la teoría general de la relatividad . Un modelo hace predicciones precisas cuando sus supuestos son válidos, y bien podría no hacer predicciones precisas cuando sus supuestos no se cumplen. Tales suposiciones son a menudo el motivo por el cual las teorías más antiguas son reemplazadas por otras nuevas (la teoría general de la relatividad también funciona en marcos de referencia no inerciales).
Un modelo se evalúa ante todo por su coherencia con los datos empíricos; cualquier modelo inconsistente con observaciones reproducibles debe ser modificado o rechazado. Una forma de modificar el modelo es restringiendo el dominio sobre el cual se le atribuye una alta validez. Un ejemplo de ello es la física newtoniana, que es muy útil excepto para los fenómenos muy pequeños, muy rápidos y muy masivos del universo. Sin embargo, un ajuste a los datos empíricos por sí solo no es suficiente para que un modelo sea aceptado como válido. Los factores importantes al evaluar un modelo incluyen: [ cita necesaria ]
La gente puede intentar cuantificar la evaluación de un modelo utilizando una función de utilidad .
La visualización es cualquier técnica para crear imágenes, diagramas o animaciones para comunicar un mensaje. La visualización a través de imágenes visuales ha sido una forma eficaz de comunicar ideas tanto abstractas como concretas desde los albores del hombre. Los ejemplos de la historia incluyen pinturas rupestres , jeroglíficos egipcios , geometría griega y los revolucionarios métodos de dibujo técnico de Leonardo da Vinci con fines científicos y de ingeniería.
El mapeo espacial se refiere a una metodología que emplea una formulación de modelado "cuasi global" para vincular modelos complementarios "gruesos" (ideales o de baja fidelidad) con modelos "finos" (prácticos o de alta fidelidad) de diferentes complejidades. En optimización de ingeniería , el mapeo espacial alinea (mapa) un modelo grueso muy rápido con su modelo fino relacionado, costoso de calcular, para evitar la costosa optimización directa del modelo fino. El proceso de alineación refina iterativamente un modelo aproximado "mapeado" ( modelo sustituto ).
Una aplicación del modelado científico es el campo del modelado y la simulación , generalmente denominado "M&S". M&S tiene un espectro de aplicaciones que van desde el desarrollo y análisis de conceptos, pasando por la experimentación, medición y verificación, hasta el análisis de eliminación. Los proyectos y programas pueden utilizar cientos de simulaciones, simuladores y herramientas de análisis de modelos diferentes.
La figura muestra cómo se utiliza el modelado y la simulación como parte central de un programa integrado en un proceso de desarrollo de capacidades de defensa. [15]
Hoy en día existen unas 40 revistas sobre modelización científica que ofrecen todo tipo de foros internacionales. Desde los años 1960 hay un número cada vez mayor de libros y revistas sobre formas específicas de modelización científica. También hay mucha discusión sobre el modelado científico en la literatura de filosofía de la ciencia. Una selección:
