modellutvikling

Modellutvikling er prosessen med å designe, implementere og evaluere modeller som brukes til å beskrive, forklare eller forutse fenomener i virkeligheten. Modellene kan være matematiske, statistiske, mekaniske eller basert på maskinlæring og simulering. Gjennom historien har modellutvikling bidratt til fremskrivninger, beslutningsstøtte og testing av hypoteser på tvers av fagfelt som naturvitenskap, ingeniørfag, økonomi og sosiologi.

Typiske faser i modellutvikling inkluderer problemformulering, innsamling og rensing av data, valg av modellstruktur og målfunksjoner, samt estimering eller kalibrering av parametere. Deretter kommer validering og verifikasjon mot uavhengige data, samt evaluering av modellens prediktive evne, robusthet og forståelighet. Prosessen inkluderer også usikkerhetsanalyse og dokumentasjon før anvendelse i beslutningsprosesser.

Metoder omfatter matematiske modeller, statistiske tilnærminger, agentbaserte modeller, systemdynamikk og ulike typer maskinlæring. Valg av metode avhenger av tilgjengelige data, domene og formålet med modellen. Reproduserbarhet og versjonskontroll anses som grunnleggende krav i moderne modellutvikling.

Utfordringer inkluderer datakvalitet, skjevheter og risiko for overtilpasning, samt begrenset generaliserbarhet til nye situasjoner. Etiske og juridiske hensyn, tolkbarhet og modellrisikostyring er viktige faktorer i praksis. God praksis vektlegger åpenhet, tydelig dokumentasjon og evaluering gjennom hele livsløpet.

Modellutvikling finner anvendelse i klima og energi, finansrisiko og forsikring, helse og epidemiologi, design og produksjon, samt transport og logistikk. Enkelte prosjekter bruker åpne data og samskapning for å forbedre validitet og aksept.