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una vaguedad sobre lógica difusa

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Mensaje por Juan Gnav el Mar Mayo 28 2013, 12:02

Lógica difusa, la brillante ciencia de los grises:
Identificar células cancerosas en una imagen médica o modificar la trayectoria de un avión cerca de un aeropuerto para reducir la molestia acústica a los vecinos son algunos de los objetivos de los proyectos de investigación de la UPC basados en la lógica difusa (fuzzy logic). Esta técnica matemática, surgida en los años sesenta e incorporada a sistemas de control industriales y de electrodomésticos, facilita el avance de la inteligencia artificial al mismo tiempo que permite cuantificar la vaguedad de los conceptos cualitativos
O blanco o negro. O verdadero o falso. Si algo es verdadero, no puede ser falso. Y a la inversa. La eficiencia de este principio de la lógica clásica que fundamenta el método científico se ve limitada cuando se penetra en el mundo de los grises. La lógica clásica tiene dificultades para definir cuantitativamente elementos que son blancos pero que también son negros, y que se diferencian unos de otros por un leve matiz que permite a los humanos calificarlos de gris claro, de oscuro, de muy oscuro o, por fin, de negro. ¿Cuántos granos de arena debe perder un desierto para dejar de ser considerado como tal? ¿Cuántos grados debe bajar la temperatura de una sala para que consideremos que hace frío? La lógica difusa (fuzzy logic) abre una vía para tratar científicamente estos conceptos cualitativos. “Es una extensión de la lógica clásica que sirve para cuantificar la vaguedad”, explica Eduard Alarcón, profesor del Departamento de Ingeniería Electrónica.
La idea de la lógica difusa nace a partir de un artículo del ingeniero Lofti A. Zadeh titulado “Fuzzy sets” (“Conjuntos difusos”), que se publicó en 1965. Eduard Alarcón explica que “en la lógica clásica, según Bertrand Russell, de un conjunto de antecedentes lógicos se infieren unos consecuentes”. Se trata de reglas de la forma “si” (antecedente), “entonces” (consecuente). “En la lógica difusa, tanto los antecedentes como los consecuentes son conjuntos difusos, que intentan cuantificar la vaguedad de los calificadores”, afirma Alarcón.
El profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas, Automática e Informática Industrial (ESAII) Joan Domingo explica cómo se aplican los conjuntos difusos, por ejemplo, en un sistema de control que regula la luz de una sala. Según Domingo, los parámetros del sistema son adjetivos, habitualmente entre tres y seis, que definen la luz, como “poquísima, poca, suficiente, mucha y muchísima”. Entonces, se realizan varias medidas de la luz y se asigna el grado en que cada una pertenece a un adjetivo. Así, una luz muy tenue puede pertenecer en un 0,6 a “poquísima”, un 0,3 a “poca” y un 0,1 a “suficiente”. Cada magnitud medida queda repartida entre diferentes conjuntos y su grado de pertenencia a un conjunto se representa con una función.
A continuación se aplican una serie de reglas del estilo “si”, “entonces”, que han sido descritas por una persona experta o bien aprendidas por el mismo sistema. Una regla podría ser “si la luz es poquísima, entonces debemos iluminar muchísimo la sala”. Los valores de entrada recogidos se someten a estas reglas en un motor de inferencia basado en chips o algoritmos. Cada regla de inferencia da como resultado un área y la confluencia de estas áreas es el resultado final, que se traduce en una acción que afecta al entorno físico en que se aplica el sistema.
Estos sistemas expertos, basados en reglas que utilizan la lógica difusa, se han aplicado en las últimas décadas a electrodomésticos, cámaras, aires acondicionados, sistemas de control industrial y tecnología informática, entre otras aplicaciones.

Juan Gnav

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Mensaje por Sergio Fisch el Mar Jun 11 2013, 04:36

Muy bien. Pero veo que la primera aplicación de la lógica difusa se da en el reconocimiento mismo de posibles áreas de aplicación de dicha lógica, puesto que la frontera entre lo difuso y lo cartesiano (para llamar así a lo que es susceptible de medida exacta) es en sí misma difusa.

Yo he lidiado con un problema semejante: la determinación más o menos precisa del nivel de "estruendo" o "fealdad" de un sonido. Es increíblemente difícil construir un algoritmo que nos diga si un sonido (el contenido de un wavefile, una forma de onda sintesizada o sampleada, etc.) es "ruido" o no, y en qué medida. No sirve analizar el espectro, ni medir la desviación estándar u otro factor de dispersión... Resulta que el oído humano (y con esto abarco la apreciación estética del sonido, no sólo su captación) es un excelente "aplicador de lógica difusa", por decirlo así.

Interesante tema el de la lógica difusa.
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