Qual o critério para escolher modelo físico vs. baseado em dados?

A escolha entre um modelo físico e um modelo baseado em dados depende de alguns critérios principais: 1. Disponibilidade de Dados: Se há muitos dados históricos disponíveis, um modelo baseado em dados pode ser mais eficaz. Se os dados são escassos ou difíceis de obter, um modelo físico pode ser mais apropriado. 2. Complexidade do Sistema: Modelos físicos são úteis para sistemas bem compreendidos, onde as relações físicas são claras. Modelos baseados em dados são melhores para sistemas complexos e não lineares. 3. Objetivo da Análise: Se o objetivo é prever resultados em condições específicas, um modelo físico pode ser mais adequado. Para identificar padrões ou tendências em grandes volumes de dados, um modelo baseado em dados é preferível. 4. Recursos e Tempo: Modelos físicos podem exigir mais tempo e recursos para serem desenvolvidos. Modelos baseados em dados podem ser mais rápidos de implementar, especialmente com ferramentas de machine learning. 5. Validação e Testes: A capacidade de validar e testar o modelo também é um fator. Modelos baseados em dados podem ser ajustados facilmente com novos dados, enquanto modelos físicos podem exigir revisões mais profundas. Esses critérios ajudam a determinar qual abordagem é mais adequada para a situação específica.