Il prossimo passo nell’evoluzione di computer , a partire dal 2011 , è logica fuzzy . Un computer deve prendere decisioni basate su input incompleti o in conflitto . Inoltre , gli ingressi stessi possono cambiare nel tempo. Un computer deve interagire con il mondo esterno , che è principalmente nella sua logica Fuzzy . Che cosa è “giusto” in un secondo è ” sbagliato” nel prossimo . Programmatori logica fuzzy e ingegneri sono costantemente alla ricerca di nuovi modi per applicare la logica fuzzy per computer , robotica e sistemi di controllo. Fuzzy Logic Definito

Professor Lotfi Zadeh introdotto il concetto di logica fuzzy nel 1965 , come riportato da Pragya Agarwal del Centro per la spazialmente integrata di Scienze Sociali presso l’Università della California . La logica fuzzy prende ingressi incompleti o contraddittori , o decoroso impossibili e prende una decisione basata su dati imperfetti . Per esempio, la spesa e il totale arriva a $ 100 , ma hai solo 75 dollari . Si inizia decisioni su quali alimenti a rinunciare basano su vostri desideri e bisogni . Si decide di rinunciare a una bistecca , ma di mantenere gli hot dog . Per voi , questa decisione è facile . Tuttavia ( a partire dal 2011 ) , è impossibile per un computer per rendere questa decisione senza programmazione logica fuzzy .

Fuzzy Logic decisioni robotica

Robotics è l’area principale in cui ingressi logica fuzzy devono tradursi in una uscita chiara . Ad esempio , il rover Mars deve attraversare una pianura . Il percorso più breve è una linea retta . Tuttavia , un masso è nel suo modo . Che strada il computer interno prende ? Un segnale di comando dalla Terra richiede molto tempo per raggiungere Marte , in modo che il rover deve pensare da sola . Il professor Michael G. Murphy ha scritto una relazione dettagliata alla NASA su come un sistema di controllo a logica fuzzy potrebbe essere utilizzato per evitare di ostacolo in un’esplorazione robot su Marte . Nel 2011 , i problemi della logica fuzzy e di controllo robotica per l’esplorazione dello spazio è nella sua infanzia , ma la ricerca è in corso .

Fuzzy ingressi logici problemi

difficoltà principale non è con l’uscita , ma piuttosto con gli ingressi . Gli ingressi non stanno cercando di intenzionalmente ” bugia “, ma piuttosto a cambiare come cambia l’ambiente . Ingegneri e programmatori cercano di sviluppare sistemi di controllo basati su ingresso in continua evoluzione . Supponiamo che un aereo deve volare esattamente 200 metri da terra , ma la zona è piena di colline e valli . L’altimetro è in continua evoluzione come l’aereo sta volando . Un progetto fuzzy logic avrebbe preso gli ingressi in continua evoluzione e seguire il terreno di conseguenza.

Pratica Esempio

ingegnere Edward Sanzonov ha scritto un gioco di controllo a logica fuzzy per Clarkson University. Nel gioco , è necessario utilizzare una gru per caricare manualmente una casella in una nave . E ‘molto più difficile di quanto alcuni pensano . Non si può lasciare il carico o la gru provocano la piattaforma per oscillare per inerzia . Nella vita reale , gruisti imparare a controllare ondeggiamento , una competenza sviluppata da anni di pratica . Quando il pulsante di controllo ” Fuzzy Logic” viene premuto, la gru è controllata dal computer . Il computer effettua piccole regolazioni di velocità e direzione, quindi il carico viene trasferito uniformemente . Il passo successivo è quello di installare il programma di Sanzonov su una vera gru , per vedere se logica fuzzy lavora in una vera e propria situazione di vita .