Tous les modèles sont mauvais – un expert en modélisation de calcul explique comment les ingénieurs les rendent utiles

Surnommé « Galloping Gertie » pour sa tendance à se plier et à onduler, le Tacoma Narrows Bridge venait d’ouvrir à la circulation le 1er juillet 1940. Dans une défaillance désormais tristement célèbre, face à des vents modérés le matin du 7 novembre 1940, le pont a commencé à se tordre à plusieurs reprises. Après une heure de torsion, le pont s’est effondré. Une hypothèse d’ingénierie mortelle a conduit le pont à se séparer.

À l’époque, de nombreux designers croyait que le vent ne pouvait pas faire bouger les ponts de haut en bas. Cela peut sembler un fait évident maintenant, mais cette hypothèse incorrecte Coût d’environ 65 millions de dollars en dollars d’aujourd’hui et la vie d’un chien.

Petits mouvements verticaux a permis au pont de se tordre. Vers la fin, le pont tordu d’une manière que les concepteurs n’avaient jamais prévu. Cette torsion a souligné le pont jusqu’à ce que le pont Tacoma rétrécit s’effondre.

En supposant non mouvement vertical D’après le vent, les ingénieurs n’ont pas étudié comment des parties du pont flotteraient dans le vent avant de construire le pont. Cette surveillance a finalement condamné le pont.

Cet échec illustre une idée que de nombreux étudiants en ingénierie apprennent pendant leurs cours: tous les calculs d’ingénierie sont basés sur des modèles. La conception sûre oblige les ingénieurs à reconnaître les hypothèses de leurs modèles et à assurer la sécurité de la conception malgré toute limitation.

Je suis un expert en Modélisation informatiqueque j’enseigne à l’Olin College. Dans mes cours, je parle de modèles et enseigne aux ingénieurs à les utiliser en toute sécurité.

Il est important d’apprendre à utiliser les modèles: comme l’a dit le célèbre statisticien George, « Tous les modèles sont mauvais – certains sont utiles. « 

Les modèles et leur ingénierie utilisent

Les modèles sont cadres d’interprétation Cela aide les scientifiques et les ingénieurs à connecter des données au monde réel. Par exemple, vous avez probablement un sens quotidien pour la force des objets: si vous pliez un morceau de bois avec suffisamment de force, il se brisera. Une planche plus forte peut prendre plus de force.

Les ingénieurs ont des modèles qui rendent ce logarithme quotidien plus précis.

La résistance de l’ingénierie dépend d’un cadre d’interprétation qui relie les forces, la taille d’un objet et leur rapport – qui représente contrainte mécanique. Ce que les ingénieurs appellent la «résistance» concerne cette contrainte calculée.

La résistance à la résistance aide les ingénieurs à sélectionner un matériau suffisamment fort pour construire un pont.

Mais tous les modèles laissent de côté les détails du monde réel. Pour calculer la contrainte, un ingénieur doit décrire la forme d’un objet. Les vrais objets sont complexes, donc l’ingénieur simplifie leur forme Par souci de calcul.

Par exemple, un ingénieur peut prendre un paquet complexe de fils et supposer qu’il agit ensemble comme un seul cylindre. Cette forme simplifiée peut les aider à choisir le nombre de fils à assembler et à régler l’épaisseur globale du faisceau.

Cependant, les hypothèses introduisent des limitations: la simplification du cylindre suppose que les fils individuels n’existent pas, donc cela n’aide pas à déterminer comment tisser les fils ensemble. Les ingénieurs peuvent – et faire – faire des modèles plus détaillés où ils en ont besoin, mais même ceux-ci ont des hypothèses et des limitations.

Cette interaction entre les hypothèses et les limitations est au cœur de tous les modèles. Les ingénieurs travaillant sur le pont Tacoma Narrows n’ont supposé aucun mouvement vertical piloté par le vent, ce qui a conduit à une limitation: ils ne pouvaient pas prédire le flottement du vent qui secoua le pont.

La même idée est vraie pour des modèles plus abstraits. Certaines entreprises qui fabriquent des systèmes de reconnaissance faciale basés sur intelligence artificielle Supposons que leurs systèmes soient exacts, étant donné qu’ils font un bon travail de sélection du visage correct à partir d’un ensemble de données de formation. Cependant, les chercheurs extérieurs ont montré que certains ensembles de données de formation introduisent des limites.

Les ingénieurs qui ont construit ces ensembles de données de formation ont supposé que leurs données avaient suffisamment de visages pour représenter la plupart des gens, mais ces ensembles de données ont sous-représenté des personnes non blanches. Cette limitation a conduit les systèmes à cibler de manière disproportionnée les Noirs.

Dans la poursuite de meilleurs systèmes d’IA, certains chercheurs supposent que Plus de données de formation est l’approche la plus efficace. Cette approche à forte intensité de données a la limitation d’un Énorme impact environnemental. L’informatique avec de grands ensembles de données prend beaucoup d’énergie, car les centres de données sont à forte intensité de ressources.

L’astuce pour utiliser des modèles en toute sécurité consiste à choisir des hypothèses où les limitations ne ruinent pas leur utilisation prévue. L’étalon-or est de tester. Mais le test n’est pas toujours possible. Par exemple, la construction d’un pont d’essai n’est pas un luxe qui ingénieurs en structure peut se permettre.

La sélection et la création soigneusement des modèles appropriés nécessite un bon jugement.

Modélisation de l’enseignement

Le jugement d’ingénierie implique un équilibre minutieux de confiance et scepticisme Vers les mathématiques – le fondement de nombreux modèles d’ingénierie. Développer un jugement d’ingénierie est difficile, et il émerge généralement des années d’expérience. J’enseigne un cours de modélisation et de simulation qui relance le jugement d’ingénierie des étudiants.

Mes co-instructeurs et moi invitons les étudiants à construire leurs propres modèles, ce qui est une expérience assez rare pour étudiants en génie. Les élèves identifient ensuite les hypothèses de leurs modèles, indiquent leurs limites et, surtout, justifient comment ces limitations ne les empêchent pas d’utiliser en toute sécurité le modèle.

Des échecs d’ingénierie comme le pont Tacoma Narrows peuvent se produire lorsque les ingénieurs ne sont pas conscients des hypothèses et des limitations d’un modèle. Bien que les cours enseignent souvent aux jeunes ingénieurs à faire des hypothèses et à utiliser des modèles, ils se concentrent rarement sur les limites de ces modèles. Aider les étudiants à développer leur jugement d’ingénierie peut empêcher les échecs comme « galoping Gertie » de se reproduire.

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