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Les techniques de simulation gagnent de plus en plus d’importance en sciences empiriques. En neurosciences, dans le cadre du Human Brain Project (HBP), des simulations computationnelles réalistes sont mises en place afin de découvrir de divers mécanismes sous-jacentes aux activités et fonctions du cerveau.
Ces pratiques scientifiques relativement récentes ouvrent une série de questions en philosophie des sciences et en épistémologie. Est-ce que les simulations computationnelles peuvent générer de nouvelles connaissances et si oui, comment ? Quelle type d’inférence et de justification sont déployées dans ces processus ? Les techniques de simulation, sont-elles aussi fiables que les méthodes plus traditionnelles expérimentales ? Est-ce qu’on devrait analyser les simulations comme expériences, comme théories ou devrait-on développer une catégorie sui generis avec une nouvelle analyse épistémique ?
Je propose une définition des simulations basée sur la théorie des modèles qui permet de faire une distinction entre les expériences in silico et les simulation des expériences dans le contexte de HBP. Dans la recherche actuelle, je vais appliquer ma définition pour développer une analyse épistémique des techniques de simulation. Je vais étudier et reconstruire des structures inférentielles utilisées en neurosciences avec un focus sur les suppositions, les justifications et la portée des conclusions. En combinant les analyses contrefactuelles de la causalité et de la connaissance avec l’analyse physicaliste de computation, il est possible de clarifier des questions épistémiques diverses sans développement d’une épistémologie ou d’une philosophie des sciences radicalement nouvelles.