Identificação de Sistemas vs. Identificação de Modelos

"No entanto, ainda o problema de identificação de sistemas não foi resolvido de forma completa. Consequentemente, nos dias de hoje, novas ideias e métodos para resolver o desafio de identificação de sistemas são propostos e desenvolvidos" Keesman 2011. 

Pode-se afirmar que o objetivo final da ciência é construir modelos, modelos matemáticos é uma das formas de concretizar esta busca, e a promessa atual é mover na direção de modelos mais simbólicos, tendo em mente que essa é a forma como resolvemos problemas. Infelizmente, a vida não é nunca fácil. Por traz deste desafio, existem outros desafios. Um destes é identificação de sistemas, algumas vezes referido como identificação de modelos, aparentemente identificação de modelos é predominada na Itália, ainda mais, este aparenta ser um termo mais geral, tendo identificação de sistemas como um caso especial. 

O desafio que surge é baseado no fato que apesar de podemos saber como um sistema "parece", em geral não se consegue estimar de forma precisar os parâmetros do modelo, como exemplo; geralmente derivado de "primeiros principio", o que gera a demanda por métodos para achar os parâmetros através experimentos. Talvez uma forma simples de ver o problemas, mas que pode gerar confusão em algumas pessoas, seja o caso de um "músico", teoria musical. Apesar de muitas sinfonias serem complexas, essas são baseadas em um número pequeno de acordes, geralmente 8, no entanto muitos músicos se baseiam em sequências, em geral chamadas de progressão, como exemplo, I, IV, e V. Quando ouvir uma canção, deveríamos ser capazes de decompor a música nestes acordes, dado que temos conhecimento o suficiente em teoria musical e prática.    No entanto, o que ocorre no mundo real é algo diferente. Caso peça um amigo que toca violão, por exemplo, para transcrever uma canção, e você o faz de forma independente e paralela, existe uma grande chance de que discordarão, mesmo se usaram tons diferentes.  Diferenças pequenas como G e G7 podem fazer a diferença.  Neste caso podemos dizer que falhamos em identificar o modelo real, usado pelo compositor - no caso da matemática o compositor, na maioria das vezes, foi Deus -, ou seja, temos um problema de identificação. Sabemos o modelo em geral, ou seja, os acordes principais, o tom, mas erramos em gerar uma cópia fiel das notas da sinfonia.

Em geral, identificação de sistemas consiste de três peças: desenho de experimentos e coleta de dados, seleção da estrutura do modelo e estimação de parâmetros, e validação do modelo [1].  Identificação de modelos lida com o problema de construir modelos matemáticos baseados em sistemas dinâmicos usando dados observados do sistema [2]. 

Tradicionalmente, identificação de modelos é baseado em matemática, no entanto, novos metodologias têm sido propostas, como inteligência computacional; como exemplo, redes neurais. 

Referências citadas

[1] Karel J. Keesman, System Identification: an introduction, Advanced books in control and signal processing, Spring, 2011.

[2] Lennart Ljung, System Identification: theory for user, Second edition, Practice hall information znd system science series, 1999.