مقدمه مفهومی مدل سازی یکی از پایه ای ترین روش ها در علوم کامپیوتر و مهندسی نرم افزار است. مدل ها می توانند ریاضی (معادلات)، گرافیکی (UML)، آماری (پیش بینی) یا فیزیکی (نمونه های اولیه) باشند. تاریخچه مدل سازی به کارهای اولیه فون نویمان و تورینگ بازمی گردد و امروزه در تمام حوزه های محاسباتی کاربرد دارد. انواع مدل ها 1) مدل های ریاضی: معادلات دیفرانسیل، گراف ها 2) مدل های آماری: رگرسیون، شبکه های بیزی 3) مدل های شیءگرا: UML 4) مدل های یادگیری ماشین: شبکه های عصبی 5) مدل های فیزیکی: نمونه های اولیه. فرآیند مدل سازی 1) شناسایی نیازها 2) انتخاب سطح انتزاع 3) ساخت مدل اولیه 4) اعتبارسنجی 5) اصلاح و تکرار. این فرآیند معمولاً چرخه ای و تکرارشونده است. کاربردها 1) طراحی نرم افزار 2) پیش بینی سیستم های پیچیده 3) تحلیل عملکرد 4) امنیت سایبری 5) هوش مصنوعی 6) شبیه سازی. چالش ها 1) انتخاب سطح مناسب انتزاع 2) تعادل بین دقت و پیچیدگی 3) اعتبارسنجی 4) به روزرسانی مدل ها 5) تفسیرپذیری. روندهای نوین 1) مدل های دیجیتال دو قلو 2) مدل سازی مبتنی بر یادگیری عمیق 3) مدل های قابل تفسیر 4) مدل سازی سیستم های زیستی. نتیجه گیری مدل سازی مؤثر نیازمند درک عمیق از مسئله و انتخاب ابزارهای مناسب است، اما می تواند به تصمیم گیری بهتر و سیستم های کارآمدتر منجر شود.
