Saiba o que é lógica fuzzy, quando e como é aplicada na Inteligência Artificial

Você já ouviu falar sobre a lógica fuzzy? Para fazer alusão a sua função podemos comparar com situações cotidianas humanas.

Todos os dias precisamos tomar decisões sobre alguma ação ou aspecto cotidiano. Quando nos deslocamos de um ponto a outro não pensamos no número de passos que vamos realizar, apenas decidimos o meio que vai solucionar esse deslocamento (ônibus, a pé ou carro) e agimos, analisando só se o local é longe ou perto. 

Essas são informações mensuradas com graus de incerteza e interpretação, além de dedução. Só que quando trazemos essa realidade para a tecnologia, os computadores não têm a mesma capacidade de racionalizar os problemas. Assim, é nesse momento que a lógica fuzzy entra em cena. 😉

Sendo uma abordagem muito utilizada pelos desenvolvedores, a lógica difusa permite que processos sejam automatizados e se adequem às particularidades do raciocínio humano, como o processo decisório multidisciplinar e a ponderação imprecisa.

Lembre-se que nem tudo pode ser mensurado e realizado conforme as realidades existentes. 

Para entender mais sobre esse assunto e essa abordagem tecnológica é importante, continue a leitura deste artigo e descubra os principais conceitos, características e aplicações. Vamos lá? 👇

O que é lógica fuzzy?

Também conhecida como lógica difusa, trata-se de uma abordagem a um processo variável tecnológico que permite que mais de um valor possível e verdadeiro seja processado na mesma variável. 

Ou seja, é um estudo que usa da lógica matemática para presumir soluções e resolução de problemas, mesmo com a imprecisão de dados e informações, mas que permite a obtenção de conclusões precisas. 🎯

Ela tenta imitar a forma como os seres humanos analisam problemas e tomam decisões, de uma forma que confie em valores vagos ou imprecisos, em vez de verdade ou falsidade absoluta.

Assim, essa técnica da área de inteligência computacional permite a representação de situações do mundo real. Além disso, foca em como codificar softwares que representem algoritmos mais próximos da forma como funciona o raciocínio humano. Dessa forma, obtém-se resultados satisfatórios uma vez que valores limítrofes e incertezas do modelo não são ignorados.

Lógica fuzzy na Inteligência Artificial

Essa característica de lidar com a ambiguidade da informação e a incerteza do mundo real fez com que este raciocínio fosse aplicado em pesquisas de diversas áreas, tais como sistemas de controle e inteligência artificial, devido sua capacidade de imitar o raciocínio humano, que considera verdades parciais ou graus de verdade. 

Vale ressaltar que a IA se aprimora cada vez mais para substituir ou apenas suprir comportamentos do ser humano, e a lógica fuzzy se torna essencial nesse processo.

Sistema de lógica difusa: como funciona?

Enquanto em uma lógica padrão cada declaração deve ter um valor absoluto: verdadeiro ou falso, com a lógica difusa, os valores de verdade são substituídos por graus de “associação” de 0 a 1, onde 1 é absolutamente verdadeiro e 0 é absolutamente falso. 

Ou seja, permite diversas proposições e soluções, sem ser algo tão direto e exato como é de costume geral.

Assim, ela é frequentemente usada em controladores de máquinas e inteligência artificial e também pode ser aplicada ao software de negociação. Embora tenha uma ampla gama de aplicações, também tem limitações substanciais. 

👉 A partir disso, algumas vantagens de sua utilização são:

• Reflete mais problemas do mundo real do que da lógica clássica;
• Os algoritmos lógicos têm requisitos de hardware mais baixos;
• A possibilidade de produzir resultados precisos com dados imprecisos;
• Possuem ampla validação e verificação;
• São dependentes da experiência humana e do conhecimento, o que impede a substituição das máquinas nas ações humanas.

Uma das áreas de aplicação em que técnicas de lógica fuzzy são fortemente empregadas é a de desenvolvimento de jogos de computador. Isso por conta da sua característica de tentar reproduzir em um ambiente virtual particularidades do mundo real, inclusive suas imprecisões e aleatoriedades. 💻

Lógica difusa: conceitos e aplicações

Seu surgimento foi a partir do conceito de conjuntos fuzzy, atribuído à Lotfi Zadeh, da Universidade da Califórnia em 1965, mas que foi mais utilizada por japoneses. Assim, ele foi crescendo ao longo do tempo para modelos avançados de negociação de software ​​para analisar milhares de valores mobiliários em tempo real.

Assim, sua aplicação percorre diversas situações, como é caso dos sistemas de controle embarcado, de apoio à decisão, de reconhecimento de faces ou de padrões, de diagnóstico médico, de previsão do tempo, de cálculo e gerenciamento de risco, de controle de tráfego, de condução de veículos autônomos e de diversas outras finalidades.

Além disso, diversos equipamentos domésticos e urbanos possuem modelos que contemplam a lógica fuzzy em suas diretrizes internas, como: máquinas de lavar, aspiradores de pó, televisores, caixas registradoras, sistemas de alarme, copiadoras, microondas, foco automático em câmeras fotográficas, entre outros.

Outro exemplo que demonstra como a imprecisão está inerentemente presente no mundo real é o de um copo cheio ou vazio. Conforme ele está vazio e está sendo preenchido com água, até que momento ele é considerado cheio? Nós seres humanos conseguimos prever, a máquina já opera a partir das informações de causa e efeito coletadas.🥤

Portanto, é um conceito e abordagem computacional presente em nosso cotidiano sem nem mesmo percebermos.

Exemplos de lógica fuzzy

Agora é hora de entender na prática como essa abordagem lógica funciona. Confira três exemplos: 👇

Sistema de inferência fuzzy

Também chamados de Fuzzy Inference Systems (FIS), eles buscam representar a modelagem do raciocínio humano em forma de regras, ao invés de um algoritmo explicitamente restrito a modelos matemáticos exatos, por meio de um mecanismo de inferência baseado nas relações de causa e efeito.

Por exemplo: considerando como entrada as variáveis velocidade e distância do obstáculo: se (velocidade é alta) e (obstáculo é perto) então (aceleração é frear). Neste caso, analisando as entradas, o sistema decidirá que o veículo deve acionar a frenagem (aceleração negativa).

Sistema de RH

Também serve de apoio à decisão em um sistema de RH. Por exemplo: o RH precisa agregar uma nova funcionalidade ao seu sistema sobre determinação dos valores de gratificações dos funcionários. 

Para evitar o trabalho do profissional, o uso da lógica difusa faz esse trabalho combinando informações e algoritmos, de forma que evite a parcialidade e promova a isenção reivindicada pelo quadro de funcionários insatisfeitos.

Simulador de um estacionamento de veículo

É um ótimo exemplo de sua funcionalidade. Aqui o simulador será desenvolvido em dois passos:

1. Corresponde à implementação do controlador fuzzy, o qual vai processar as entradas e as saídas em cada passo, além de calcular a trajetória do veículo.
2. É o simulador gráfico, ou seja, que vai testar e validar o comportamento do controlador fuzzy, permitindo ao usuário visualizar a trajetória percorrida e efetuar ajustes, caso necessários.

Assim, seu objetivo é estabelecer um algoritmo inteligente capaz de guiar um veículo, localizado em uma determinada posição do pátio, em direção a uma vaga de estacionamento previamente demarcada anteriormente.

Conclusão

A lógica fuzzy ou difusa está presente todos os dias em situações que não são fáceis de serem percebidas sem o conhecimento prévio do conceito.

Ela é uma abordagem que aproxima a realidade humana da computacional (deep learning), descrevendo conclusões e solucionando problemas com a mesma ótica do ser humano de causa e efeito, mesmo com incertezas.

Assim, é de grande utilidade para as empresas atuais, principalmente com o uso da inteligência artificial. 🤖

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