Modelado científico

Los modelos se utilizan generalmente cuando resulta imposible o poco práctico crear condiciones experimentales que permitan a los científicos medir directamente los resultados. La medición directa de los resultados en condiciones controladas (véase Método científico ) siempre será más fiable que las estimaciones de los resultados obtenidas mediante modelos.

Dentro del modelado y la simulación , un modelo es una simplificación y abstracción intencionada y orientada a una tarea de una percepción de la realidad, moldeada por restricciones físicas, legales y cognitivas. ^{[ 12 ]} Está orientado a una tarea porque se captura con una pregunta o tarea específica en mente. Las simplificaciones omiten 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 se necesita con el mismo nivel de detalle que el objeto de interés. Ambas actividades, simplificación y abstracción, se realizan con un propósito. Sin embargo, se basan en una percepción de la realidad. Esta percepción ya es un modelo en sí misma, ya que viene con una restricción física. También hay restricciones sobre lo que podemos observar legalmente con nuestras herramientas y métodos actuales, y restricciones 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 le denomina modelo conceptual . Para ejecutar el modelo, debe implementarse como una simulación por computadora . Esto requiere más opciones, como aproximaciones numéricas o el uso de heurísticas. ^{[ 13 ]} A pesar de todas estas restricciones epistemológicas y computacionales, la simulación ha sido reconocida como el tercer pilar de los métodos científicos: construcción de teoría, simulación y experimentación. ^{[ 14 ]}

Una simulación es una forma de implementar el modelo, a menudo empleada cuando este es demasiado complejo para una solución analítica. Una simulación en estado estacionario proporciona información sobre el sistema en un instante específico (generalmente en equilibrio, si dicho estado existe). Una simulación dinámica proporciona información a lo largo del tiempo. Una simulación muestra cómo se comportará un objeto o fenómeno en particular. Dicha simulación puede ser útil para pruebas , análisis o capacitación en aquellos casos en que los sistemas o conceptos del mundo real pueden representarse mediante modelos. ^{[ 15 ]}

La estructura es una noción fundamental y a veces intangible que abarca el reconocimiento, la observación, la naturaleza y la estabilidad de los patrones y las relaciones entre 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 un fundamento esencial de casi todas las formas de investigación y descubrimiento en ciencia, filosofía y arte. ^{[ 16 ]}

Un sistema es un conjunto de entidades que interactúan o son interdependientes, reales o abstractas, formando un todo integrado. En general, un sistema es una construcción o colección de diferentes elementos que, en conjunto, pueden producir resultados que no se obtendrían con los elementos por separado. ^{[ 17 ]} El concepto de "todo integrado" también puede expresarse como un sistema que incorpora un conjunto de relaciones que se diferencian de las relaciones del conjunto con otros elementos, y que forman relaciones entre un elemento del conjunto y elementos que no forman parte del régimen relacional. Existen dos tipos de modelos de sistemas: 1) discretos, en los que las variables cambian instantáneamente en distintos momentos, y 2) continuos, en los que 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. Por lo general, un modelo aborda solo algunos aspectos del fenómeno en cuestión, y dos modelos del mismo fenómeno pueden ser esencialmente diferentes; es decir, las diferencias entre ellos van más allá de un simple cambio de nombre de los componentes.

Estas diferencias pueden deberse a los distintos requisitos de los usuarios finales del modelo, a diferencias conceptuales o estéticas entre los modeladores y a decisiones puntuales tomadas durante el proceso de modelado. Entre los factores que pueden influir en la estructura de un modelo se encuentran la preferencia del modelador por una ontología reducida , las preferencias entre modelos estadísticos y deterministas , el tiempo discreto y el continuo, etc. En cualquier caso, los usuarios de un modelo deben comprender los supuestos que son relevantes para su validez en un uso determinado.

La construcción de un modelo requiere abstracción . En la modelización se utilizan supuestos para especificar el dominio de aplicación del modelo. Por ejemplo, la teoría especial de la relatividad presupone un sistema de referencia inercial . Este supuesto fue contextualizado y explicado con mayor detalle por la teoría general de la relatividad . Un modelo realiza predicciones precisas cuando sus supuestos son válidos, y podría no realizarlas cuando no lo son. Estos supuestos suelen ser el punto de inflexión en el que las teorías antiguas son sucedidas por otras nuevas (la teoría general de la relatividad también funciona en sistemas de referencia no inerciales).

Un modelo se evalúa, ante todo, por su consistencia con los datos empíricos; cualquier modelo inconsistente con observaciones reproducibles debe modificarse o rechazarse. Una forma de modificar el modelo es restringiendo el dominio en el que se le atribuye una alta validez. Un ejemplo de ello es la física newtoniana, que resulta muy útil salvo para los fenómenos del universo extremadamente pequeños, rápidos y masivos. Sin embargo, un ajuste a los datos empíricos por sí solo no es suficiente para que un modelo se acepte como válido. Entre los factores importantes para evaluar un modelo se incluyen:

• Capacidad para explicar observaciones pasadas
• Capacidad para predecir observaciones futuras
• Coste de uso, especialmente en combinación con otros modelos.
• Refutabilidad, que permite estimar el grado de confianza en el modelo.
• Sencillez, o incluso atractivo estético.

Las personas pueden intentar cuantificar la evaluación de un modelo utilizando una función de utilidad .

La visualización es cualquier técnica para crear imágenes, diagramas o animaciones que comuniquen un mensaje. Desde los albores de la humanidad, la visualización mediante imágenes ha sido una forma eficaz de comunicar ideas tanto abstractas como concretas. Algunos ejemplos históricos incluyen las pinturas rupestres , los jeroglíficos egipcios , la geometría griega y los revolucionarios métodos de dibujo técnico de Leonardo da Vinci para fines científicos y de ingeniería.

El mapeo espacial se refiere a una metodología que emplea una formulación de modelado "cuasi-global" para vincular modelos "gruesos" (ideales o de baja fidelidad) con modelos "finos" (prácticos o de alta fidelidad) de diferente complejidad. En la optimización de ingeniería , el mapeo espacial alinea (mapea) un modelo grueso muy rápido con su modelo fino correspondiente, cuyo cálculo es costoso, para evitar la optimización directa y costosa de este último. El proceso de alineación refina iterativamente un modelo grueso "mapeado" ( modelo sustituto ).

Una aplicación del modelado científico es el campo del modelado y la simulación , generalmente conocido como "M&S". El M&S abarca un amplio espectro de aplicaciones, desde el desarrollo y análisis de conceptos, pasando por la experimentación, la medición y la verificación, hasta el análisis de residuos. Los proyectos y programas pueden utilizar cientos de simulaciones, simuladores y herramientas de análisis de modelos diferentes.

La figura muestra cómo el modelado y la simulación se utilizan como parte central de un programa integrado en un proceso de desarrollo de capacidades de defensa. ^{[ 15 ]}