MARCO TEORICOLa mayora de los fenmenos que encontramos cada da
son imprecisos, es decir, tienen implcito un cierto grado de
difusidad en la descripcin de su naturaleza. Esta imprecisin puede
estar asociada con su forma, posicin, momento, color, textura, o
incluso en la semntica que describe lo que son. En muchos casos el
mismo concepto puede tener diferentes grados de imprecisin en
diferentes contextos o tiempo. Un da clido en invierno no es
exactamente lo mismo que un da clido en primavera. La definicin
exacta de cuando la temperatura va de templada a caliente es
imprecisa -no podemos identificar un punto simple de templado, as
que emigramos a un simple grado, la temperatura es ahora
considerada caliente. Este tipo de imprecisin o difusidad asociado
continuamente a los fenmenos es comn en todos los campos de
estudio: sociologa, fsica, biologa, finanzas, ingeniera,
oceanografa, psicologa, etc.La lgica difusa puede ser descrita como
un sistema interpretativo en el cual los objetos o elementos son
relacionados con conjuntos de fronteras no ntidamente definidas,
otorgndoles un grado de pertenencia relativa o graduada y no
estricta como lo es costumbre en la lgica tradicional. En un
sentido ms amplio se podra decir que existe una especie de
interpolacin de una frontera a otra, o bien de un conjunto a
otro.La lgica difusa se adapta mejor al mundo real en el que
vivimos, e incluso puede comprender y funcionar con nuestras
expresiones, del tipo "hace mucho calor", "no es muy alto", "el
ritmo del corazn est un poco acelerado", etc.La clave de esta
adaptacin al lenguaje, se basa en comprender los cuantificadores de
nuestro lenguaje (en los ejemplos de arriba "mucho", "muy" y "un
poco").Esta tcnica se ha empleado con bastante xito en la
industria, principalmente en Japn, y cada vez se est usando en gran
multitud de campos. La primera vez que
MARCO CONCEPTUAL La lgica difusa es una rama de la inteligencia
artificial que se funda en el concepto "Todo es cuestin de grado",
lo cual permite manejar informacin vaga o de difcil especificacin
si quisiramos hacer cambiar con esta informacin el funcionamiento o
el estado de un sistema especfico. Es entonces posible con la lgica
borrosa gobernar un sistema por medio de reglas de 'sentido comn'
las cuales se refieren a cantidades indefinidas.Las reglas
involucradas en un sistema borroso, pueden ser aprendidas con
sistemas adaptativos que aprenden al ' observar ' como operan las
personas los dispositivos reales, o estas reglas pueden tambin ser
formuladas por un experto humano. En general la lgica borrosa se
aplica tanto a sistemas de control como para modelar cualquier
sistema continuo de ingeniera, fsica, biologa o
economa.inteligencia artificialPrograma de computacin diseado para
realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la
inteligencia humana, como el autoaprendizaje.
Concepto En Psicologa: Resolucin de problemas que implica cierto
grado de inferencia e intuicin para lograr la conclusin propia;
vista como una distincin crucial entre la inteligencia humana y la
mecnica. En Inteligencia Artificial: Mtodo de razonamiento de
maquina similar al pensamiento humano, que puede procesar
informacin incompleta o incierta, caracterstico de muchos sistemas
expertos. La Lgica Fuzzy o Difusa, es una lgica basada en la teora
de conjuntos que posibilita imitar el comportamiento de la lgica
humana. La facilidad que esto constituye alumbrara los prximos aos
espectaculares mejoras tcnicas en los sistemas de control de
nuestra sociedad.Difusividad Es una incertidumbre determinstica.
Est relacionada al grado con el cual los eventos ocurren sin
importar la probabilidad de su ocurrencia. Por ejemplo, el grado de
juventud de una persona es un evento difuso sin importar que sea un
elemento aleatorio.Conjuntos Difusos:Es un conjunto que puede
contener elementos con grados parciales de pertenencia, a
diferencia de los conjuntos clsicos en los que los elementos pueden
pertenecer o no pertenecer a dichos conjuntos.Desde el punto de
vista de que se aplican palabras a la definicin de cualquier
propiedad por ejemplo: mujeres altas, edificios viejos, hombres
bajos, elevada inteligencia, baja velocidad, viscosidad moderada
Desde este punto de vistan estos valores no podran ser definidos
solo con 2 valores, 0 y 1, se ha de establecer un peso para la
caracterstica estableciendo valores intermedios.se us de forma
importante fue en el metro japons, con excelentes resultados. A
continuacin se citan algunos ejemplos de su aplicacin: Sistemas de
control de acondicionadores de aire. Sistemas de foco automtico en
cmaras fotogrficas. Electrodomsticos familiares. Optimizacin de
sistemas de control industriales. Sistemas de escritura.
Marco Histrico Los conjuntos difusos fueron introducidos por
primera vez en 1965; la creciente disciplina de la lgica difusa
provee por s misma un medio para acoplar estas tareas. En cierto
nivel, la lgica difusa puede ser vista como un lenguaje que permite
trasladar sentencias sofisticadas en lenguaje natural a un lenguaje
matemtico formal. Mientras la motivacin original fue ayudar a
manejar aspectos imprecisos del mundo real, la prctica temprana de
la lgica difusa permiti el desarrollo de aplicaciones prcticas.
Aparecieron numerosas publicaciones que presentaban los fundamentos
bsicos con aplicaciones potenciales. Esta frase marc una fuerte
necesidad de distinguir la lgica difusa de la teora de
probabilidad. Tal como la entendemos ahora, la teora de conjuntos
difusos y la teora de probabilidad tienen diferentes tipos de
incertidumbre.En 1994, la teora de la lgica difusa se encontraba en
la cumbre, pero esta idea no es nueva, para muchos, estuvo bajo el
nombre de lgica difusa durante 25 aos, pero sus orgenes se remontan
hasta 2,500 aos. An Aristteles consideraba que existan ciertos
grados de veracidad y falsedad. Platn haba considerado ya grados de
pertenencia.En el siglo XVIII el filsofo y obispo anglicano
Irlands, George Berkeley y David Hume describieron que el ncleo de
un concepto atrae conceptos similares. Hume en particular, crea en
la lgica del sentido comn, el razonamiento basado en el
conocimiento que la gente adquiere en forma ordinaria mediante
vivencias en el mundo. En Alemania, Immanuel Kant, consideraba que
solo los matemticos podan proveer definiciones claras, y muchos
principios contradictorios no tenan solucin.Por ejemplo la materia
poda ser dividida infinitamente y al mismo tiempo no poda ser
dividida infinitamente. Particularmente la escuela americana de la
filosofa llamada pragmatismo fundada a principios de siglo por
Charles Sanders Peirce, cuyas ideas se fundamentaron en estos
conceptos, fue el primero en considerar ''vaguedades'', ms que
falso o verdadero, como forma de acercamiento al mundo y a la forma
en que la gente funciona.La idea de que la lgica produce
contradicciones fue popularizada por el filsofo y matemtico
britnico Bertrand Russell, a principios del siglo XX. Estudio las
vaguedades del lenguaje, concluyendo con precisin que la vaguedad
es un grado. El filsofo austraco Ludwing Wittgenstein estudi las
formas en las que una palabra puede ser empleada para muchas cosas
que tienen algo en comn. La primera lgica de vaguedades fue
desarrollada en 1920 por el filsofoJan Lukasiewicz, visualiz los
conjuntos con un posible grado de pertenencia con valores de 0 y 1,
despus los extendi a un nmero infinito de valores entre 0 y 1. En
los aos sesentas, Lofti Zadeh invent la lgica difusa, que combina
los conceptos de la lgica y de los conjuntos de Lukasiewicz
mediante la definicin de grados de pertenencia.
Marco Contextual En Inteligencia artificial, la lgica difusa, o
lgica borrosa se utiliza para la resolucin de una variedad de
problemas, principalmente los relacionados con control de procesos
industriales complejos y sistemas de decisin en general, la
resolucin y la compresin de datos. Los sistemas de lgica difusa
estn tambin muy extendidos en la tecnologa cotidiana, por ejemplo
en cmaras digitales, sistemas de aire acondicionado, lavarropas,
etc. Los sistemas basados en lgica difusa imitan la forma en que
toman decisiones los humanos, con la ventaja de ser mucho ms
rpidos. Estos sistemas son generalmente robustos y tolerantes a
imprecisiones y ruidos en los datos de entrada. Algunos lenguajes
de programacin lgica que han incorporado la lgica difusa seran por
ejemplo las diversas implementaciones de Fuzzy PROLOG o el lenguaje
Fril.La lgica difusa es una alternativa de control valiosa para
procesos que no pueden describirse con un modelo matemtico o su
desarrollo es muy complejo. El control lgico difuso utiliza una
descripcin del proceso mediante reglas, o heurstica, que son
desarrolladas a partir de un conocimiento seguro del proceso.
Tambin se utiliza esta tecnologa en los sistemas expertos basados
en conocimiento.La lgica difusa consiste con la intencin de imitar
el razonamiento humano en la programacin de computadoras. Con la
lgica convencional, las computadoras pueden manipular valores
estrictamente duales, como verdadero/falso, s/no o
ligado/desligado. En la lgica difusa, se usan modelos matemticos
para representar nociones subjetivas, como caliente/tibio/fro, para
valores concretos que puedan ser manipuladas por los ordenadores.La
lgica difusa se utiliza cuando la complejidad del proceso en
cuestin es muy alta y no existen modelos matemticos precisos, para
procesos altamente no lineales y cuando se envuelven definiciones y
conocimiento no estrictamente definido.En cambio, no es una buena
idea usarla cuando algn modelo matemtico ya soluciona
eficientemente el problema, cuando los problemas son lineales o
cuando no tienen solucin.Marco LegalDesde mediados de los aos 70,
la lgica difusa se ha utilizado ampliamente debido a varios
factores. Uno de ellos es que el uso de conocimiento experto
permite la automatizacin de tareas. En muchas reas de aplicacin se
reduce considerablemente la necesidad de operadores que basan su
conocimiento en la experiencia. De este modo, si existe un
conocimiento del proceso, es posible modelarlo mediante lgica
difusa.SOCIEDADESLa lgica difusa es un tema que se ha aplicado a
distintos sistemas a lo largo de su historia se habla de ir mas
haya junto con esta tcnica de darle a los sistemas informticos e
incluso a robots, una capacidad de razonamiento analgico con el
razonamiento humano pero hay mucho factores que afectan e
interrumpen este sueo para los desarrolladores de esta
tecnologa.Uno de los obstculos para llevar a cabo esta tecnologa
son las sociedades ya que muchas personas estn en contra de este
tipo de tecnologas y tomando en cuenta la magnitud del tema de dar
vida humana a una maquina las sociedades se encuentran rotundamente
negadas a esta idea y a estos avances tecnolgicos. Ya sea por
religiones, raza, poltica, el tema de esta tcnica a permanecido en
el limbo, esto quiere decir, que si los desarrolladores avanzan con
esta tcnica para nuevas tecnologas las sociedades no lo aceptaran
tan fcil e inclusive los filsofos son los principales enemigos de
esta tcnica ya que no estn de acuerdo con la ideologa de la lgica
difusa y no aceptan este tipo de cambios entre nosotros. Tal vez no
se vera bien un robot de doctor pero, eso no sera posible bueno no
ahorita tal vez en unos 50 aos pero como su nombre lo dice
difuso.Otra razn muy poderosa por la cual la lgica difusa tiene
criticas hacia su utilizacin es, que permite cierto grado de error
en sus clculos y es por eso que los investigadores no aplican esta
tcnica ms cuando los resultados que debe de tener el sistema son
precisos, y si aplicaran la tcnica difusa sera un desastre y el
sistema no funcionara para lo que fue creado.CAPITAL Como se ha
mencionado la logia difusa tiene mucho aos entre nosotros se aplica
en diferentes sistemas y en diferentes reas, pero existen otros
muchas reas en donde se puede aplicar, existe un impedimento que
podra frenar la ejecucin de esta tcnica en la IA.Por qu? Para hacer
un robot es muy costoso y hasta el momento la IA que se les coloca
es estndar ya que la mayora son controlados por una computadora la
cual la maneja un ingeniero o desarrollador. Para hacer que un
robot tenga un razonamiento parecido al de un humano se gastara
mucho capital que un solo pas no alcanzara a cubrir, y como ya se
mencionaba anteriormente por diferentes creencias sera imposible
que varios pases se unieran para crear un robot con este tipo de
inteligencia. Sera un gran avanc llegar a tener esta tecnologa al
alcance de cualquier persona tal vez suena como una pelcula del
futuro pero el futuro es hoy y otros pases trataran de hacer esta
tecnologa, mejorarla e implementarla sin importar costos, ya que
los beneficios podran ser mejores y tal vez recuperaran lo
invertido y mucho ms. SERVICIOS DE INGENIERAPara lograr los avances
en la tcnica de la lgica difusa se tendra que capacitar gente tener
a los mejores ingenieros, desarrolladores, investigadores del campo
para obtener lo mejor de esta tcnica sin importar el tiempo, costos
y todos los puntos que se llevan a cabo al momento de iniciar un
proyecto de este tipo.Se cree que si un sistema experto lo utilizan
diferentes personas las personas podran aprender de el ya que es
muy fcil de usar y est diseado para facilitar los procesos, un
sistema experto busca mejorar la calidad la respuesta, dando una
respuesta a la productividad.
GARANTAS TECNOLGICAS
Bibliografa
Marco Conceptual
http://logicadifusa-unal.wikispaces.com/file/view/L%C3%B3gica+Difusa.pdfhttp://www2.elo.utfsm.cl/~elo377/documentos/Fuzzy.pdfhttp://ia-jlatour.blogspot.mx/2012/07/logica-difusa.htmlhttp://disi.unal.edu.co/~lctorress/iartificial/IAc014.pdfhttp://earchivo.uc3m.es/bitstream/handle/10016/10163/Memoria_Jesus_Hernandez_Solano.pdf?sequence=2
