Livssimulering

Livssimulering är användningen av datorbaserade modeller för att återskapa livsliknande processer hos organismer, populationer eller sociala system. Genom simulering kan man studera hur biologiska egenskaper, miljöfaktorer och interaktioner leder till mönster som tillväxt, åldrande, överlevnad och reproduktion över tid. Begreppet används tvärdisciplinärt inom biologi, ekologi, medicin, sociologi och utbildning, där forskare och lärare vill förstå komplexa dynamiker utan att påverka verkliga system.

Teoretiska modeller och beräkningar är centrala. Vanliga tillvägagångssätt är agentbaserad modellering (ABM) där individer följs som agenter med regler; cellulära automater som beskriver lokala interaktioner; systemdynamik för översiktlig koppling mellan kärnsystem; stokastiska processer och diskreta händelserimulationer för att fånga osäkerhet. Modeller kalibreras och valideras mot empiriska data.

Användningar inkluderar ekologi och befolkningsdynamik, epidemiologiska studier av sjukdomsförlopp, livsloppsanalyser i samhällsvetenskap, samt utbildning och spelutveckling där simulerade världar används för undervisning och forskning. Nyligen integreras ofta realvärdesdata och maskininlärning för att förbättra realism och prognoser.

Fördelarna är möjligheten att utforska hypotetiska scenarier, observera emergenta egenskaper och beslutsstöd utan risk för verkliga negativa konsekvenser. Begränsningar inkluderar svårigheten att validera modeller, beroende av antaganden, samt beräkningskostnader och komplexitet. Etiska överväganden gäller särskilt när mänskliga livslopp används.

Exempel på verktyg och modeller är NetLogo för ABM, Conway's Game of Life som klassisk cellulär automat, Lotka–Volterra- och SIR-modeller för biologisk och sjukdomsdynamik, samt livsloppsmodeller inom sociologi.