A complexidade inerente ao mundo real faz com que modelos matemáticos e computacionais sejam sempre aproximações dessa realidade, nunca a recriando perfeitamente. Essa foi a conclusão do artigo “All models are wrong—a computational modeling expert explains why ‘perfect’ predictions are impossible”, que explora como mesmo modelos bem elaborados, baseados em suposições plausíveis, podem falhar em capturar toda a gama de variáveis que influenciam fenômenos complexos, como o colapso de pontes calculadas com precisão na engenharia.
Modelos: Simplicidade Necessária, Mas não Perfeita
Modelos computacionais são essenciais para engenheiros ao buscarem prever o comportamento de estruturas e sistemas. No entanto, seu uso requer cautela, pois são construídos em cima de simplificações do mundo real. Engenheiros e modeladores precisam estar cientes de que essas simplificações podem levar a erros, especialmente em situações imprevistas. A frase clássica “All models are wrong, but some are useful” ilustra a utilidade prática mesmo diante das limitações intrínsecas dos modelos.
Impacto dos Modelos na Tomada de Decisão
Os modelos são amplamente utilizados em setores industriais, como construção civil, finanças e meio ambiente, impactando diretamente decisões críticas. Falhas podem ter consequências sérias, como perdas financeiras e danos ambientais. A dependência desses modelos exige que se sigam normas de validação e auditoria, ainda que essas normas nem sempre sejam universais.
Evolução Tecnológica e Desafios Contínuos
Com o avanço da computação científica e o uso crescente de IA e machine learning, o campo da modelagem tem evoluído, mas também enfrenta desafios. A transparência e explicabilidade dos modelos tornaram-se preocupações centrais, enquanto a validação contínua permanece crítica para garantir sua eficácia e segurança.
Processos e Certificações no Desenvolvimento de Modelos
Modelagem eficaz exige um processo iterativo de refinamento e validação com dados experimentais. Certificações como ISO 9001 e padrões como o ASME são vitais para garantir a qualidade e a segurança dos modelos na engenharia. Métodos de validação cruzada e stress testing emergem como melhores práticas para alcançar maior confiabilidade.
Impactos e Oportunidades no Setor
Os impactos de modelos falhos são abrangentes, afetando economia, sociedade e meio ambiente. Contudo, as oportunidades de inovação são igualmente grandes. Modelos híbridos que integram dados e leis físicas, e novos frameworks de explicabilidade, ganham destaque. Investimentos em formação continuada e práticas de auditoria independentes podem mitigar riscos e fomentar confiança nos modelos.
Reflexão do Time do Blog da Engenharia
- Compreender as limitações dos modelos é crucial para seu uso responsável em engenharia.
- A evolução tecnológica deve vir acompanhada de transparência e validações robustas.
- Investir em novos métodos de modelagem pode prevenir desastres e promover inovação.
A discussão sobre a imperfeição dos modelos desafia profissionais de engenharia a adotar uma postura crítica e atenta frente às tecnologias emergentes, valorizando a sinergia entre inovação e segurança.
Via: https://techxplore.com/news/2025-04-wrong-expert.html
