Некоторые технологии, которые используются для моделирования сложных процессов в научных исследованиях:

• Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. 1 Эти технологии автоматизируют аналитические процессы и помогают улучшить точность модельных предсказаний. 1 Системы адаптируются и обучаются на основе новых данных без человеческого вмешательства, что ускоряет исследования и увеличивает их эффективность. 1
• Большие данные. 1 Эта технология необходима для обработки и анализа огромных массивов информации, которые собираются из различных источников. 1 Это позволяет учёным и инженерам создавать более детальные и обогащённые модели, способные отражать сложные взаимосвязи и зависимости внутри изучаемых систем. 1
• Технологии виртуальной и дополненной реальности. 1 Они упрощают понимание и анализ моделей, а также позволяют интерактивно взаимодействовать с ними, что особенно ценно в образовательных и исследовательских целях. 1
• Модели на основе систем дифференциальных уравнений. 2 Классическими считаются модели на основе решения систем обыкновенных и в частных производных. 2
• Статистические методы планирования эксперимента. 3 При их использовании математическое описание процесса обычно представляется в виде полинома, где функция отклика — это функция отклика, а факторы исследуемого процесса — контролируемые и управляемые параметры. 3