1. Simulazioni ed esperimenti
Temi filosofici dell’informatica
5 maggio 2008

2. Modelli: epistemologia
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Parti significative di indagine scientifica sono svolte sui
modelli piuttosto che sulla realtà
 In particolare la ricerca scientifica si avvale oggi di
simulazioni per studiare, ad esempio
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2
La formazione e lo sviluppo di galassie
La dinamica dettagliata di reazioni ioniche
Aspetti del processo di evoluzione della vita
…
Ma che cos’è una simulazione e quale relazione ha con il
concetto di modello?
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3. Simulazioni e modelli intrattabili
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3
“A computer simulation is any-computer implemented
method for exploring the properties of mathematical
models where analytical methods are unavailable”
[Humphreys 1991]
Le simulazioni sono generalmente usate in connessione
con modelli dinamici
Lo scopo di una simulazione è di risolvere le equazioni di
moto di un modello dinamico che rappresenta
l’evoluzione temporale di un sistema target
 Non c’è soluzione analitica alle equazioni che
rappresentano l’evoluzione di un sistema
 È possibile un processo di approssimazione per cui le
equazioni differenziali sono trasformate in equazioni
alle differenze
 I valori di queste equazioni possono essere calcolati
tramite un computer
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4. Simulazione e modelli dinamici
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4
Da una definizione iniziale di questo tipo
“A computer simulation is any computer-implemented
method for exploring the properties of mathematical
models where analytic method are unavailable”
[Humphreys 1991]
Si può ora parlare più in generale di simulazione
quando è in gioco l’imitazione di un processo con un
altro processo e di computer simulation se questa
imitazione è portata avanti con un computer
“A simulation imitates one process by another process”
[Hartmann 1996]
 Le simulazioni intese in questo senso possono
essere utili anche quando sono presenti metodi
analitici, ad esempio, allo scopo di visualizzare certi
processi
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5. Modelli computazionali e simulazioni
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5
Una definizione più puntuale chiama in causa il concetto
di modello computazionale e chiarisce la relazione fra
simulazione e modello
Modello computazionale: meccanismo formale capace di
manipolare stringhe di simboli (di computare funzioni)
Un modello computazionale completamente specificato
definisce un programma inteso come una sequenza di
operazioni
Computer simulation: processo risultante
dall’esecuzione di un modello computazionale che
rappresenta il comportamento di un sistema
Una computer simulation fornisce l’accesso al modello
computazionale mediante la computazione del
comportamento del sistema
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6. Modelli computazionali e simulazioni
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6
Per specificare meglio il concetto di simulazione e per
chiarire la relazione fra simulazione e modello occorre
chiamare in causa il concetto di modello computazionale
Modello computazionale: meccanismo formale capace di
manipolare stringhe di simboli (di computare funzioni)
Un modello computazionale completamente specificato
definisce un programma inteso come una sequenza di
operazioni
Computer simulation: processo risultante
dall’esecuzione di un modello computazionale che
rappresenta il comportamento di un sistema
Una computer simulation fornisce l’accesso al modello
computazionale mediante la computazione del
comportamento del sistema
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7. Un esempio di simulazione
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7
Simulazione del comportamento di un sistema biologico
mediante un programma
 Pathway di trasduzione di un segnale simulato
mediante un sistema multiagente
Da questo esempio:
 Passaggio dalla fisica alla biologia
 Definizione di simulazione
 Relazione fra simulazioni e modelli
 Nuova metodologia sperimentale
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8. Pathway di trasduzione di un segnale
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8
Processi cellulari relativi alla percezione, conversione e
trasmissione di informazione proveniente dall’ambiente
esterno
1. Arrivo di una molecola
2.
3.
4.
5.
segnalatrice
Interazione fra la
molecola e un recettore
Interazione fra il
recettore e i componenti
del pathway intracellulare
Cascata di interazioni
proteiche all’interno della
cellula
Arrivo del segnale ed
elicitazione di una
risposta funzionale
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9. 9
Simulazione del pathway MAPK [Querrec et al. 2003]
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Simulazione del pathway MAPK (mitogen-activeted protein
kinase) mediante un sistema multiagente
 Processo fondamentale nella crescita cellulare e nel
ciclo delle cellule
Livello di rappresentazione adottato
 Ogni agente del sistema rappresenta una reazione
biochimica
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Ogni agente è un modello computazionale di una reazione
Gli agenti di questo sistema sono chiamati reattivi
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10. Reazioni bio-chimiche
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10
Ogni agente reattivo del sistema simula una delle
reazioni biochimiche che si verificano durante tale
processo
1. Percezione: lettura della concentrazione degli
elementi che intervengono nella reazione
2. Decisione: calcolo della velocità di reazione e della
quantità di ogni reagente
3. Azione: aggiornamento della concentrazione dei
reagenti e dei prodotti
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11. Capacità di intervento
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11
La simulazione è una rappresentazione che permette di
intervenire direttamente nella realtà
 Le simulazioni sono modi di applicare modelli
 Le simulazioni funzionano come un ponte dai modelli
astratti ai contesti tecnologici
Nell’esempio [Querrec et al. 2003]
 Il modello semplifica il dominio: le reazioni biochimiche sono rappresentate da agenti
 La simulazione applica il modello: le reazioni biochimiche sono messe in atto dai processi di
percezione, decisione e azione degli agenti reagenti
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12. Capacità di resa
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12
Il processo di rappresentazione in una simulazione è una
forma di rendering [Morgan e Morrison 1999]
 Non si tratta di un rispecchiamento passivo dei
fenomeni
 Ma di una resa attiva che astrae dalla reale natura
dei sistema o lo traduce in un’altra forma
Nell’esempio [Querrec et al. 2003]
 Reazioni bio-chimiche rese da agenti reattivi le cui
azioni sono il risultato di un processo di percezione e
di un successivo processo di decisione
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13. Capacità di sperimentazione
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13
La simulazione è un esperimento su un modello che
rappresenta una semplificazione del fenomeno reale
Gli obiettivi della simulazione come sperimentazione
 Predire il comportamento di sistemi complessi (per
es. evoluzione di una determinata specie)
 Investigare sistemi altrimenti inaccessibili (per es.
studiare i buchi neri)
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14. Simulazioni ed esperimenti
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14
“[Computer simulation] is a numerical technique for
conducting experiments on a digital computer which
involves certain types of mathematical and logical
models that describes the behavior of systems over
extended periods of time” [Naylor 1966]
La simulazione offre un nuovo strumento scientifico
situato a metà fra teoria e metodi empirici
 Simulazione come nuova metodologia
 Simulazione come nuovo paradigma
La simulazione sostituisce un esperimento che non si può
fare nella realtà
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15. Esperimenti in silico
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15
Gli esperimenti in silico sono esperimenti realizzati
mediante un computer o mediante una computer
simulation
Quali sono gli scopi di questi esperimenti?
 Se il modello utilizzato per la simulazione è validato
anche da un vero e proprio esperimento, la
simulazione consente di fare esperimenti numerosi e
accelerati
 Se il modello è incompleto, la simulazione consente
di testare le ipotesi e partecipa nella definizione del
modello
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16. Simulazioni in biologia
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16
Il ruolo dei risultati delle simulazioni come contributi alla
definizione del modello teorico è molto chiaro nella
biologia
I sistemi investigati dalla biologia sono spesso complessi
e mancano di una spiegazione teorica adeguata
In questo contesto il ruolo delle simulazione diventa
anche quello di
 Contribuire a definire il quadro teorico
 Fornire ipotesi per la costruzione di conoscenza
teorica (ruolo euristico)
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17. Riconsiderare l’esempio [Querrec et al. 2003]
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17
L’esempio della simulazione del pathway MAPK presenta
numerosi vantaggi dal punto di vista sperimentale
 Il modello può essere modificato aggiungendo o
eliminando agenti che rappresentano reazioni (senza
modificare l’intero modello)
 Il modello può essere “disturbato” durante la
simulazione

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È possibile infatti intervenire sulla cascata del pathway
MAPK durante la simulazione e questo si riflette sul
comportamento della cellula simulata
Ogni agente può essere creato, distrutto o modificato
durante la simulazione
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18. Esperimenti in virtuo
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18
Gli esperimenti in virtuo sono esperimenti realizzati
come simulazioni basate su computer ma con
 Possibilità di disturbare il modello in funzione
 Possibilità di cambiare dinamicamente le condizioni
 Possibilità di cancellare e aggiungere elementi
durante la simulazione
Gli esperimenti in virtuo sono esperimenti potenti in
quanto consentono di
 Raccogliere informazione sul mondo


In alcuni casi sostituiscono esperimenti e osservazioni
come fonti di dati sul mondo
Manipolare questa informazione anche quando ciò
non è possibile nella realtà
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19. Problemi aperti
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19
Le simulazioni, oltre ai vantaggi di cui si è detto,
presentano notevoli problematiche metodologiche
 Qual è il significato epistemologico di esperimenti
svolti non in laboratorio ma su un computer?
 Qual è la relazione fra la simulazione come
sperimentazione e gli esperimenti tradizionali?
 Come si può avere fiducia nelle simulazioni
• Quando non c’è una teoria che le governa (come per
alcune applicazioni in biologia)?
• Quando i dati sono difficili da ottenere?
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20. Affidabilità e validazione
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20
Per affrontare almeno alcuni dei problemi precedenti
occorre un’epistemologia completa della simulazione
Inoltre, può essere utile ragionare in una prospettiva
fallibilista: sostituire il concetto di verità con quello di
affidabilità
Una simulazione è giudicata affidabile sulla base
 Successo precedente delle tecniche per costruire il
modello
 Risultati che si accordano con dati già accettati,
osservazioni, intuizioni
 Predizioni di successo
Tutto ciò porta a una nuova metodologia sperimentale
 Modellazione in virtuo: per scoprire nuovi risultati
scientifici
 Validazione in vitro: per confermare le nuove
scoperte
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21. Bibliografia
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21
Hartmann, S. (1996), “The World as a Process: Simulations in the
Natural and Social Sciences”, in R. Hegselmann et al. (eds.), Simulation
and Modelling in the Social Sciences from the Philosophy of Science
Point of View, Theory and Decision Library, Kluwer, Dordrecht, 77-100.
Hughes, R. I. G. (1999), “The Ising model, computer simulation, and
universal physics”, in M. Morgan, M. Morrison (eds.), Models as
Mediators, Cambridge University Press, Cambridge, UK.
Humphreys, P.: Computer simulations. In Fine, A., Forbes, M., Wessels,
L., eds.: Proceedings of the 1990 Biennal Meeting of the Philosophy of
Science Association, East Lansing, MI, USA (1991) 497-506
Naylor, T.H.: Computer Simulation Techniques. John Wiley, New York,
NY, USA (1966)
Querrec, G. et al. (2003), “Uses of Multiagents Systems for Simulation
of MAPK Pathway”, Proceedings of the Third IEEE Symposium on
Bioinformatics and Bioengineering (BIBE’03), Bethesda, MD, USA, 421425.
Rohrlich, F. (1991), “Computer Simulation in the Physical Sciences”,
Proceedings of the 1990 Biennial Meeting of the Philosophy of Science
Association, Philosophy of Science Association East Lansing, Michigan,
507-518.
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