Modelo Cientifico

Modelo científico

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En ciencias puras y, sobre todo, en ciencias aplicadas, se denomina modelo al resultado del proceso de generar una representación abstracta, conceptual, gráfica o visual (ver, por ejemplo: mapa conceptual), física, matemática, de fenómenos, sistemas o procesos a fin de analizar, describir, explicar, simular - en general, explorar, controlar y predecir- esos fenómenos o procesos. Se considera que la creación de un modelo es una parte esencial de toda actividad científica.

Figura mostrando relación entre un modelo de ingeniería y aplicación.

A pesar que hay poca teoría generalizada acerca del empleo de modelos -la que existe encontrándose principalmente en la filosofía de la ciencia, teoría general de sistemas y el campo, relativamente nuevo, de visualización científica - la ciencia moderna ofrece una colección creciente de métodos, técnicas y teorías acerca de diversos tipos de modelos. En la práctica, diferentes ramas o disciplinas científicas tienen sus propias ideas y normas acerca de tipos específicos de modelos (ver, por ejemplo: teoría de modelos). Sin embargo, y en general, todos siguen los Principios del modelado.

Para hacer un modelo es necesario plantear una serie de hipótesis, de manera que lo que se quiere representar esté suficientemente plasmado en la idealización, aunque también se busca, normalmente, que sea lo bastante sencillo como para poder ser manipulado y estudiado.

• Modelos físicos: Es una representación o copia -generalmente a escala, ya sea mayor o menor- de algún objeto de interés y que permite su examinacion en diferente circunstancias (ver Maqueta y Prototipo). La escala no es necesariamente la misma en todos los ejes. (por ejemplo, en modelados topográficos a veces se utilizan diferentes escalas verticales y horizontales).

• Modelos matemáticos: Busca representar fenómenos o relaciones entre ellos a través de una formula matemática. Una clasificación de estos modelos los ordena como:

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o Modelos deterministas: aquellos en los cuales se asume que tanto los datos empleados como el o los fenómeno(s) mismo(s) son completamente conocidos, por lo menos en principio, y que las fórmulas empleadas son lo suficientemente exactas como para determinar precisamente el resultado, dentro de los límites determinados por la observación. (por ejemplo: las fórmulas de la Ley de gravitación universal de Newton)

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o Modelos estocásticos o probabilísticos, en el cual no se asume lo anterior, lo que implica que el resultado es una probabilidad. Existe por tanto incertidumbre. (por ejemplo, algunas de las formulaciones de la Relación de indeterminación de Heisenberg y Modelo estadístico)

• Modelos numéricos: que permiten “experimentar” a través de simulaciones en un computador u ordenador de modelos matemáticos o lógicos. (por ejemplo: Simulación numérica y Método de Monte Carlo)

• Modelos analógicos, se basan en las analogías que se observan desde el punto de vista del comportamiento de sistemas físicos diferentes que, sin embargo, están regidos por formulaciones matemáticas idénticas. Por ejemplo, hasta los años 1970 el modelaje de sistemas de aguas subterráneas se realizaba con redes eléctricas de resistencias

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