Autor: Anibal Parra Año de Edición: 2016
INTRODUCCIÓN La lógica que reconoce más que simples valores verdaderos y falsos. Con lógica difusa, las proposiciones pueden ser representadas con grados de veracidad o falsedad. Por ejemplo, la sentencia "hoy es un día soleado", puede ser 100% verdad si
no hay nubes, 80% verdad si hay pocas nubes, 50% verdad si existe neblina y 0% si llueve todo el día. En general la lógica difusa se aplica tanto a sistemas de control como para
modelar cualquier sistema continuo de ingeniería, física, biología o economía. La lógica difusa es entonces definida como un sistema matemático que modela funciones no lineales, que convierte unas entradas en salidas acordes con los
planteamientos lógicos que usan el razonamiento aproximado.
LÓGICA DIFUSA
Es una rama de la inteligencia artificial que se funda en el concepto
"Todo es cuestión de grado”, lo cual permite manejar información vaga o de difícil especificación si quisiéramos hacer cambiar con esta información el funcionamiento o el estado de un sistema específico. Es entonces posible con la lógica difusa gobernar un sistema por medio de reglas de 'sentido común' las cuales se refieren a cantidades indefinidas.
OBJETIVOS DE LA LÓGICA DIFUSA Proporcionar las bases del razonamiento aproximado que utiliza premisas imprecisas como instrumento para formular el conocimiento. La lógica difusa es una lógica alternativa a la lógica clásica que pretende introducir un grado de vaguedad en las cosas que evalúa. En el mundo en que
vivimos existe mucho conocimiento ambiguo e impreciso por naturaleza. El razonamiento humano con frecuencia actúa con este tipo de información. La lógica difusa fue diseñada precisamente para imitar el comportamiento del ser humano.
La lógica difusa se inició en 1965 por Lotfi A. Zadeh, profesor de la Universidad de California en Berkeley. Surgió como una herramienta importante
para el control de sistemas y procesos industriales complejos, así como también para la electrónica de entretenimiento y hogar, sistemas de diagnóstico y otros sistemas expertos. La lógica difusa en comparación con la lógica convencional permite trabajar con información que no es exacta para poder definir evaluaciones
convencionales, contrario con la lógica tradicional que permite trabajar con información definida y precisa.
TEORÍA DE CONJUNTOS DIFUSOS
La lógica difusa permite tratar con información que no es exacta o con un alto grado de imprecisión a diferencia de la lógica convencional la cual trabaja con información precisa. El problema principal surge de la poca capacidad de expresión de la lógica clásica.
CONJUNTOS CLร SICOS
Los conjuntos clรกsicos surgen por la necesidad del ser humano de clasificar objetos y conceptos. Estos conjuntos pueden definirse como un
conjunto bien definido de elementos o mediante una funciรณn de pertenencia ji que toma valores de 0 รณ 1 de un universo en discurso para todos los elementos que pueden o no pertenecer al conjunto.
CONJUNTOS DIFUSOS La necesidad de trabajar con conjuntos difusos surge del hecho que existen conceptos que no tienen límites claros. Un conjunto difuso se encuentra asociado por un valor lingüístico que está definido por una palabra, etiqueta lingüística o adjetivo. Los conjuntos difusos y los sistemas de Aristóteles introdujeron las leyes del pensamiento, que consistía en tres leyes fundamentales:
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Principio de identidad
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La ley del tercero excluido
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Ley de la no contradicción
EL PRINCIPIO DE IDENTIDAD Este principio establece que todo objeto es idéntico a sí mismo y se simboliza de esta manera: "A es A". Decir que una cosa es idéntica a sí misma significa que una cosa es una cosa. Podemos decir que una cosa cambia constantemente, sin embargo, sigue
siendo ese mismo objeto, pues si no fuese así, no podríamos decir que ese objeto ha cambiado.
EL PRINCIPIO DEL TERCERO EXCLUIDO Este principio declara que todo tiene que ser o no ser "A es B" o "A no es B".
Si decimos, por ejemplo, que "el perro es un mamífero" y que "el perro no es mamífero", no podemos rechazar estas dos proposiciones como falsas, pues no hay una tercera posibilidad. En el principio de tercero excluido es preciso reconocer que una alternativa es falsa y otra verdadera y que no cabría una tercera posibilidad.
EL PRINCIPIO DE NO CONTRADICCIÓN Este principio se enuncia diciendo: "es imposible que algo sea y no sea al mismo tiempo y en el mismo sentido". En forma esquemática se puede
simbolizar así: "Es imposible que A sea B y no sea B." En el plano lógico, de los juicios, este principio de no contradicción nos dice que: dos juicios contradictorios entre sí no pueden ser verdaderos los dos. Por ejemplo:
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"Todos los hombres son mortales."
•
"Algunos hombres no son mortales."
En este caso, sólo el primer juicio es verdadero.
EL CONTROLADOR DIFUSO La lógica difusa se aplica principalmente en sistemas de control difuso que utilizan expresiones ambiguas para formular reglas que controlen el sistema. Un sistema de control difuso trabaja de manera muy diferente a los sistemas de control convencionales. Estos usan el conocimiento experto para generar una
base de conocimientos que dará al sistema la capacidad de tomar decisiones sobre ciertas acciones que se presentan en su funcionamiento. Los sistemas de control difuso permiten describir un conjunto de reglas que utilizaría una persona para controlar un proceso y a partir de estas reglas generar acciones de control. El control difuso puede aplicarse tanto en sistemas muy sencillos como en sistemas cuyos modelos matemáticos sean muy complejos.
ESTRUCTURA DE UN CONTROLADOR DIFUSO
BASE DE CONOCIMIENTO
La base de conocimiento contiene el conocimiento asociado con el dominio de la aplicación y los objetivos del control. En esta etapa se deben
definir las reglas lingüísticas de control que realizarán la toma de decisiones que decidirán la forma en la que debe actuar el sistema.
FUSIFICACIร N
La fusificaciรณn tiene como objetivo convertir valores crisp o valores reales en valores difusos. En la fusificaciรณn se asignan grados de pertenencia a cada una de las variables de entrada con relaciรณn a los conjuntos difusos
previamente definidos utilizando las funciones de pertenencia asociadas a los conjuntos difusos.
INFERENCIA
La inferencia relaciona los conjuntos difusos de entrada y salida para
representar las reglas que definirรกn el sistema. En la inferencia se utiliza la informaciรณn de la base de conocimiento para generar reglas mediante el uso de condiciones, por ejemplo: si caso1 y caso2, entonces acciรณn1.
DEFUSIFICACIร N
La defusificaciรณn realiza el proceso de adecuar los valores difusos generados en la inferencia en valores crisp, que posteriormente se utilizarรกn en el proceso de control.
¿EN QUÉ SITUACIONES ES ÚTIL APLICAR LA LÓGICA
DIFUSA? La lógica difusa se puede aplicar en procesos demasiado complejos, cuando no existe un modelo de solución simple o un modelo matemático preciso. Es útil también cuando se necesite usar el conocimiento de un experto que utiliza conceptos ambiguos o imprecisos. De la misma manera se puede aplicar cuando ciertas partes de un sistema a controlar son desconocidas y no pueden medirse de forma confiable y cuando el ajuste de una variable puede producir el desajuste de otras. No es recomendable utilizar la lógica difusa
cuando algún modelo matemático ya soluciona eficientemente el problema, cuando los problemas son lineales o cuando no tienen solución.
ALGUNAS APLICACIONES DE LA LÓGICA DIFUSA Actualmente la lógica difusa tiene un sin número de aplicaciones que afectan nuestra vida cotidiana de alguna u otra manera, pero en ocasiones no nos percatamos. La lógica difusa se ha desarrollado en diferentes áreas y a continuación se mencionan algunas:
• Control de sistemas • Reconocimiento de patrones y Visión por ordenador
• Sistemas de información o conocimiento • Software para diagnóstico médico
CONTROL DE SISTEMAS
Control de tráfico, control de vehículos, control de compuertas en plantas hidroeléctricas, centrales térmicas, control en máquinas lavadoras, control de metros (mejora de su conducción, precisión en las paradas y ahorro
de energía), ascensores, etc.
RECONOCIMIENTO DE PATRONES Y VISIÓN POR ORDENADOR Seguimiento de objetos con cámara, reconocimiento de escritura
manuscrita, reconocimiento de objetos, compensación de vibraciones en la cámara, sistemas de enfoque automático.
Sistemas de información o conocimiento Bases de datos, sistemas expertos.
SOFTWARE PARA DIAGNÓSTICO MÉDICO La lógica difusa ha demostrado ser una herramienta que permite hacer uso de la experiencia de especialistas en el desarrollo de sistemas de cómputo que emulen la habilidad de estos en la toma de decisiones, como se puede
apreciar en el desarrollo de software de diagnóstico médico, el cual también puede convertirse en una herramienta para el aprendizaje y evaluación a los estudiantes de medicina.
COLABORADORES • José Manuel Silva “Programación Genética”
• Yamnibel Yolexis Caro Burgos “Robótica”
PROGRAMACIÓN GENÉTICA La Programación Genética (Genética programming, GP) es un paradigma de computación evolutiva para encontrar programas de ordenador que realicen una tarea definida por el usuario. Se trata de una especialización de los algoritmos genéticos donde cada individuo es un programa de ordenador. Por tanto, puede considerarse una técnica de aprendizaje automático usada para optimizar una población de programas de ordenador según una heurística definida en función de la capacidad del programa para realizar una determinada tarea computacional, definida por el usuario.
By José Manuel Silva
REPRESENTACIÓN GP desarrolla programas informáticos, tradicionalmente representados en la memoria como estructuras de árboles. Los árboles pueden ser fácilmente evaluados de forma recursiva. Cada nodo del árbol tiene una función como operador y cada nodo terminal tiene un operando, por lo que las expresiones matemáticas son fáciles de evolucionar y evaluar. Así, tradicionalmente GP favorece el uso de lenguaje de programación que, naturalmente, introduce las estructuras de árbol (por ejemplo, Lisp; otro lenguajes de programación funcionales también son adecuados).
OPERADORES GENÉTICOS Los principales operadores usados en algoritmos evolutivos así como GP son cruzamiento y mutación.
- Cruzamiento: El cruzamiento es aplicado a un individuo mediante simples intercambios entre uno de sus nodos por otro nodo de otro individuo de la población. Con una representación basada en árboles, la sustitución de un nodo implica la sustitución de toda la rama. Esto añade una mayor efectividad al operador de cruce. Las expresiones resultantes del cruce son muy diferentes de sus padres iniciales.
- Mutación: La mutación afecta a un individuo de la población. Se puede sustituir un nodo entero en el individuo seleccionado, o puede simplemente reemplazar la información del nodo. Para mantener la integridad, las operaciones deben ser salvo fallos o el tipo de información que el nodo tiene debe ser tomada en cuenta. Por ejemplo, la mutación debe ser consciente de nodos operación binaria, o el operador debe ser capaz de manejar los valores que faltan.
ROBOTICA Es la ciencia que se encarga de estudiar el diseño e implementación de robots, conjugando múltiples disciplinas como la mecánica, la electrónica, la informática, la inteligencia artificial y la ingeniería de control, entre otras. Cuando hablamos de robots, en términos generales, nos referimos a
maquinas automáticas o autónomas que poseen cierto grado de inteligencia, capaces de percibir su entorno y de imitar determinados comportamientos del ser humano. Los robots se utilizan para desempeñar labores riesgosas o que requieren de una fuerza, velocidad o precisión que está fuera de nuestro alcance. También existen robots cuya finalidad es social o lúdica. Mirando un poco a la historia de la robótica esta va unida a loa construcción de artefactos, artefactos que se inventaron en un intento de materializar los deseos humanos de crear seres a su semejanza para poder librarse así de una carga de trabajo.
By Yamnibel Yolexis Caro Burgos
CLASIFICACIÓN • Según su cronología:
• Según su Estructura:
1.ª Generación..
- Poliarticulados
2.ª Generación.
- Móviles
3.ª Generación.
- Androides
4.ª Generación.
- Zoomórficos - Híbridos
La Robótica a avanzado mucho con el pasar de los años, el objetivo de esta ha sido siempre realizar tareas que permitan la
automatización de procesos, a lo largo de eso años han favorecido el aumento de productos en el casos de las industrias, a nivel cotidiano existen incluso robots encargados de la limpieza. La robótica seguirá avanzando con el pasar de los años y seguirá siendo uno de los avances tecnológicos mas importantes del mundo.
GRACIAS