Inteligência artificial, Robótica, Tecnologia de informação

O que é lógica fuzzy?

Neste post eu vou dar uma introdução à lógica fuzzy ou difusa. É um elemento importante em inteligência artificial, controle de processos e sistemas computacionais. Informações em linguagem natural são convertidas em valores binários.

Conceitos

A lógica booleana é binária e lida com zeros e uns ou verdadeiro e falso, etc. Já a lógica difusa trata de valores intermediários entre os valores absolutos. Nesta lógica, 0 e 1 ou verdadeiro e falso são usados apenas como limites mínimo e máximo respectivamente.

As áreas nos gráficos de lógica difusa são chamadas de funções de pertinência. Aqui é um exemplo de gráfico de uma função com lógica fuzzy para determinar a idade de uma pessoa.

Este tipo de lógica também usa o conceito de conjuntos difusos sem fronteira bem definida, diz que um determinado valor pode ter 60% de um conjunto e 40% de outro. Neste caso tem grau de pertinência de 0,6 em um conjunto e de 0,4 em outro. Ao contrário da lógica booleana que diz que tem que pertencer a um conjunto ou não. Os conjuntos têm um nome que é uma variável linguística.

Sistema fuzzy

Abaixo temos um diagrama de blocos de um sistema de lógica fuzzy.

A inferência é feita na unidade de lógica e decisão usando os dados e regras da base. O difusor transforma dados da entrada binários em valores de linguagem, os dados são enquadrados em conjuntos e é determinado o grau de pertinência aos conjuntos. O desdifusor converte valores difusos em valores binários. Existem três métodos de desdifusão:

  • Método de membro máximo: Escolhe dados com máximo valor.
  • Método de centro: Determina o ponto central na função de pertinência calculando a média ponderada da saída.
  • Método da média ponderada: Coloca pesos em cada função de pertinência na saída.

Aplicações

Algumas aplicações da lógica difusa:

  • Câmeras com autofoco;
  • Modelagem de sistemas, tomada de decisões e reconhecimento de padrões para robôs;
  • Computação com palavras em sistemas especialistas;
  • Controle de processos com linguagem natural;
  • Sistemas de controle com sensores para controlar atuadores reduzindo o consumo de potência, por exemplo, um ar condicionado com sensor de temperatura que controla a potência;
  • Freio ABS.

 

 

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