Modélisation scientifique

Modélisation scientifique, la génération dune représentation physique, conceptuelle ou mathématique dun phénomène réel difficile à observer directement. Les modèles scientifiques sont utilisés pour expliquer et prédire le comportement dobjets ou de systèmes réels et sont utilisés dans diverses disciplines scientifiques, allant de la physique et de la chimie à lécologie et aux sciences de la Terre. Bien que la modélisation soit un élément central de la science moderne, les modèles scientifiques sont au mieux des approximations des objets et des systèmes quils représentent – ce ne sont pas des répliques exactes. Ainsi, les scientifiques travaillent constamment à lamélioration et au raffinement des modèles.

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Le but de la modélisation scientifique varie. Certains modèles, tels que le modèle tridimensionnel à double hélice de lADN, sont principalement utilisés pour visualiser un objet ou un système, souvent créés à partir de données expérimentales. Dautres modèles visent à décrire un comportement ou un phénomène abstrait ou hypothétique. Par exemple, les modèles prédictifs, tels que ceux utilisés dans les prévisions météorologiques ou dans la projection des résultats sanitaires des épidémies de maladies, sont généralement basés sur la connaissance et les données de phénomènes du passé et reposent sur des analyses mathématiques de ces informations pour prévoir des occurrences hypothétiques futures dévénements similaires. phénomènes. Les modèles prédictifs ont une valeur significative pour la société en raison de leur rôle potentiel dans les systèmes dalerte, comme dans le cas de tremblements de terre, de tsunamis, dépidémies et de catastrophes similaires à grande échelle. Cependant, comme aucun modèle prédictif unique ne peut rendre compte de toutes les variables qui peuvent affecter un résultat, les scientifiques doivent faire des hypothèses, ce qui peut compromettre la fiabilité dun modèle prédictif et conduire à des conclusions incorrectes.

Les limites de la modélisation est accentuée par le fait que les modèles ne sont généralement pas des représentations complètes. Le modèle atomique de Bohr, par exemple, décrit la structure des atomes. Mais sil sagissait du premier modèle atomique à intégrer la théorie quantique et à servir de modèle conceptuel de base des orbites délectrons, ce nétait pas une description précise de la nature des électrons en orbite. Il n’a pas non plus été en mesure de prévoir les niveaux d’énergie des atomes à plus d’un électron.

En fait, pour tenter de comprendre pleinement un objet ou un système, plusieurs modèles, chacun représentant une partie de lobjet ou du système, sont nécessaires. Collectivement, les modèles peuvent être capables de fournir une représentation plus complète, ou au moins une compréhension plus complète, de lobjet ou du système réel. Ceci est illustré par le modèle donde de la lumière et le modèle de particule de la lumière, qui décrivent ensemble la dualité onde-particule dans laquelle la lumière est censée posséder à la fois des fonctions donde et de particule. La théorie des ondes et la théorie des particules de la lumière ont longtemps été considérées comme incompatibles. Au début du 20e siècle, cependant, avec la prise de conscience que les particules se comportent comme des ondes, les deux modèles de ces théories ont été reconnus comme complémentaires, une étape qui a grandement facilité de nouvelles perspectives dans le domaine de la mécanique quantique.

Il existe de nombreuses applications pour la modélisation scientifique. Par exemple, dans les sciences de la Terre, la modélisation des phénomènes atmosphériques et océaniques est pertinente non seulement pour les prévisions météorologiques, mais aussi pour la compréhension scientifique du réchauffement climatique. Dans ce dernier cas, un modèle à noter est le modèle de circulation générale, qui est utilisé pour simuler le changement climatique dorigine humaine et non humaine. La modélisation d’événements géologiques, tels que la convection à l’intérieur de la Terre et les mouvements théoriques des plaques terrestres, a fait progresser les connaissances des scientifiques sur les volcans et les tremblements de terre et sur l’évolution de la surface de la Terre. En écologie, la modélisation peut être utilisée pour comprendre les populations animales et végétales et la dynamique des interactions entre organismes. Dans les sciences biomédicales, des modèles physiques (matériels), tels que les drosophiles et le nématode Caenorhabditis elegans, sont utilisés pour étudier les fonctions des gènes et des protéines. De même, des modèles tridimensionnels de protéines sont utilisés pour mieux comprendre la fonction des protéines et pour aider à la conception de médicaments. La modélisation scientifique a également des applications dans la planification urbaine, la construction et la restauration des écosystèmes.