Logica Difusa

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  • 1. UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAOFacultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas
    INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    LOGICA DIFUSA
    Untiveros Morales, Miriam
    1
  • 2. 2
    LA LÓGICA DIFUSA
    La Lógica Difusa o borrosa, utiliza expresiones
    que no son totalmente ciertas ni completamente falsas, es decir, que pueden tomar un valor cualquiera de veracidad.
  • 3. 3
    TIPOS DE LOGICA
    En la lógica clásica una proposición solo admite dos valores verdadero o falso.
    Por ello se dice que la lógica usual es bivalente o binaria. Existen otras lógicas que admiten además un tercer valor posible (lógica trivaluada) e incluso múltiples valores de verdad (lógica multivaluada).
  • 4. 4
    HISTORIA DE LÓGICA DIFUSA
    Aristóteles introdujo las Leyes del Conocimiento, las que posteriormente serían el sustento de la Lógica clásica. Sus tres Leyes fundamentales eran:
    * Principio de Identidad
    * Ley de la Contradicción
    * Ley del Tercero Excluido
    Platón dijo que había una tercera región entre verdadero y falso: los grados de pertenencia.
    Fue Jan Łukasiewicz el primero que propuso una alternativa sistemática a la lógica bi-valuada de Aristóteles, una lógica de vaguedades. La describió como la lógica de los 3 valores o tri-valuada, con el tercer valor siendo 'Posible'.
  • 5. 5
    Black define en 1937 el primer conjunto difuso mediante una curva que recogía la frecuencia con la que se pasaba de un estado a su opuesto.
    En los 60 Lotfi Asker Zadeh, basado en las ideas de Black, creó la 'lógica difusa', que combina los conceptos de la lógica y de los conjuntos de Jan Łukasiewicz mediante la definición de grados de pertenencia.
  • 6. 6
    DEFINICIÓN DE LÓGICA DIFUSA
    Utiliza la experiencia del ser humano para generar un razonamiento que permite la toma de decisiones.
    Su razonamiento se basa en la aproximación a la percepción humana: no todo es blanco o negro, los distintos tipos de grises predominan en el pensamiento humano.
  • 7. LÓGICA DIFUSA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    En Inteligencia artificial, la lógica difusa, o lógica borrosa se utiliza para la resolución de una variedad de problemas, principalmente los relacionados con control de procesos industriales complejos y sistemas de decisión en general, la resolución la compresión de datos.
    Los sistemas basados en lógica difusa imitan la forma en que toman decisiones los humanos, con la ventaja de ser mucho más rápidos.
    7
  • 8. Los sistemas de lógica difusa están también muy extendidos en la tecnología cotidiana
    Los sistemas basados en lógica difusa son generalmente robustos y tolerantes a imprecisiones y ruidos en los datos de entrada.
    Xfuzzy es un entorno de desarrollo que facilita la descripción, verificación y síntesis de sistemas difusos.
    8
  • 9. La lógica difusa en inteligencia artificial consiste en la aplicación de la lógica difusa con la intención de imitar el razonamiento humano en la programación de computadoras.
    Con la lógica convencional, las computadoras pueden manipular valores estrictamente duales, como verdadero/falso, sí/no o ligado/desligado.
    9
  • 10. En la lógica difusa, se usan modelos matemáticos para representar nociones subjetivas, como caliente/tibio/frío, para valores concretos que puedan ser manipuladas por los ordenadores.
    En este paradigma, también tiene un especial valor la variable del tiempo, ya que los sistemas de control pueden necesitar retroalimentarse en un espacio concreto de tiempo, pueden necesitarse datos anteriores para hacer una evaluación media de la situación en un período anterior.
    10
  • 11. FUNCIONAMIENTO
    En la teoría de conjuntos difusos se definen las operaciones de unión, intersección, diferencia, negación o complemento, y otras operaciones sobre conjuntos, en los que se basa esta lógica.
    Para cada conjunto difuso, existe asociada una función de pertenencia para sus elementos, que indican en qué medida el elemento forma parte de ese conjunto difuso.
    11
  • 12. Las formas de las funciones de pertenencia más típicas son trapezoidales, lineales y curvas.
    12
  • 13. Se basa en reglas heurísticas de la forma SI (antecedente) ENTONCES (consecuente), donde el antecedente y el consecuente son también conjuntos difusos, ya sea puros o resultado de operar con ellos.
    Si la temperatura esta alta y creciendo ENTONCES debe aumentarse bastante el agua fria.
    13
  • 14. Los métodos de inferencia para esta base de reglas deben ser simples, veloces y eficaces.
    Los resultados de dichos métodos son un área final, fruto de un conjunto de áreas solapadas entre sí.
    Para escoger una salida concreta a partir de tanta premisa difusa, el método más usado es el del centroide, en el que la salida final será el centro de gravedad del área total resultante.
    Los datos de entrada suelen ser recogidos por sensores, que miden las variables de entrada de un sistema.
    14
  • 15. Un esquema de funcionamiento típico para un sistema difuso podría ser:
    En la figura, el sistema de control hace los cálculos con base en sus reglas heurísticas.
    15
  • 16. 16
    IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS BORROSOS
    El diseño de un controlador basado en lógica borrosa supone establecer un
    compromiso entre diversos criterios de diseño: velocidad, precisión y flexibilidad, principalmente.
  • 17. 17
    ENTORNOS DE DESARROLLO
    El continuo aumento de la complejidad de los sistemas de desarrollo ha forzado a introducir el concepto de entorno de desarrollo. Los sistemas iníciales de base puramente textual se limitaban a conjuntos de programas aislados que procesaban ficheros, produciendo otros ficheros.
  • 18. 18
    Entorno de tipo matemático
    Como herramientas para la investigación en el desarrollo de sistemas de control y procesamiento de señal, se han utilizado frecuentemente entornos de base matemática que facilitan la evaluación de diversas técnicas, sin obligar inicialmente al desarrollo de programas específicos, haciendo uso de paquetes
    matemáticos diversos incluidos en estos sistemas matemáticos de propósito general.
    MATLAB
    Es probablemente el entorno de desarrollo
    matemático más extendido para las aplicaciones de
    control y procesamiento de señal, especialmente en
    ambientes universitarios, donde se utiliza para la
    simulación de control de sistemas.
  • 19. 19
    MATHEMATICA
    El entorno MATHEMÁTICA es probablemente uno de los paquetes de software de tipo matemático más extendido, siendo empleado por investigadores, ingenieros y estudiantes de escuelas de ingeniería y ciencias. Cubre no sólo las áreas científicas y matemáticas, sino que también se emplea en áreas tecnológicas y empresariales.
  • 20. 20
    ENTORNO DE LÓGICA DIFUSA
    FUZZYTECH (INFORM GmbH)
    Este entorno es uno de los más difundidos y completos para el desarrollo de sistemas basados en lógica borrosa. El entorno de FuzzyTech fue desarrollado por la compañía INFORM Software GMBH, el cual surgió del trabajo de un grupo de investigadores dirigido por el profesor Hans Zimmermann, de la Universidad de Aachen (Alemania). Zimmermann, uno de los pioneros de la lógica difusa en Europa, es presidente y fundador de la International Fuzzy Systems Association (IFSA), la principal organización internacional para la
    investigación y aplicación de los sistemas basados en lógica difusa
  • 21. 21
    ENTORNO DE LÓGICA DIFUSA
    El entorno FIDE (Fuzzy Inference Development Enviroment)
    ha sido desarrollado por la compañía americana Aptronix, en colaboración con Motorola. Este entorno se basa en un lenguaje de descripción de controladores llamado FIL, que a su vez se compone de tres sublenguajes, para cada uno de los posibles en el entorno. El lenguaje FIU permite describir unidades de inferencia borrosa formadas por conjuntos de reglas que se aplica sobre variables, para las que se puede definir diversos adjetivos.
    FIDE
  • 22.
    • Sistemas de control de acondicionadores de aire
    • 23. Sistemas de foco automático en cámaras fotográficas
    • 24. Electrodomésticos familiares (frigoríficos, lavadoras...)
    • 25. Optimización de sistemas de control industriales
    • 26. Sistemas de reconocimiento de escritura
    • 27. Mejora en la eficiencia del uso de combustible en motores
    • 28. Sistemas expertos del conocimiento (simular el comportamiento de un experto humano)
    • 29. Tecnología informática
    • 30. Bases de datos difusas: Almacenar y consultar información imprecisa. Para este punto, por ejemplo, existe el lenguaje FSQL.
    • 31. Y en general, en la gran mayoría de los sistemas de control que no dependen de un Sí/No.
    Aplicaciones
  • 32. Nivel uno - control mediante lógica difusa
    Reemplazar un operador humano por un sistema de difuso basado en reglas.
    • Metro Sendai (Hitachi)
    • 33. Cemento Kiln (F.L. Smidth)
    • 34. Control de elevador (Fujitec, Hitachi, Toshiba)
    • 35. Carro de Sugeno
    • 36. Robot de Hirota
    • 37. Péndulo invertido de Yamakawua.
    • 38. Reactor nuclear (Hitachi, Bernard)
    • 39. Transmisión automática (Nissan, Subaru)
    • 40. Control Bulldozer (Terano)
    • 41. Producción de ethanol (Filev)
  • Metro Sendai (Hitachi)
    Propuesto en 1978.
    Consiguió el permiso para operar en 1986 después de 300,000 simulaciones y 3,000 viajes en vacío.
       
    Mejoró la posición de paro en 3x.
    Reduce el ajuste de potencia en 2x.
    Potencia total reducida en un 10%.
  • 42. Transmisiones Automáticas 
    Objetivos:
         Suavizar la marcha.
         Reducir el consumo de combustible.
         Menor desgaste.
         Patrones de comportamiento mas parecido al humano. 
  • 43. Nivel dos: Análisis de decisión basado en lógica difusa 
    Reemplazo de un operador humano por un sistema experto basado en lógica difusa 
    •      Medicina ((CADAG, Adlssnig), Arita, OMRON)
    • 44.      Seguridad (Yamaichi, Hitachi)
    • 45.      Comprobante de crédito (Zimmermann)
    • 46.      Asignación de daños (Yao, Hadipriono)
    • 47.      Diagnostico de fallas (Guangzhou)
    • 48.      Planeación de producción (Turksen)
  • Lavadoras
    Hornos de microondas
    Procesadores de arroz
    Limpiadores al vacío
    Cámaras de video
    Televisores
    Sistemas térmicos
    Traductores
    Productos al consumidor
  • 49. Sistemas
    Elevadores
    Trenes
    Automóviles (máquinas, transmisiones, frenos)
    controles de tráfico
    Software
    • Diagnostico Medico
    • 50. Seguridad
    • 51. Comprensión de datos