Fuzzy logic is een uitbreiding van de klassieke Booleaanse logica waarmee tussenliggende waarheidswaarden tussen waar en onwaar kunnen worden gehanteerd. Het modelleert onzekerheid, onnauwkeurigheid en ambiguïteit — kenmerken van menselijk redeneren — door gradaties van lidmaatschap toe te staan in fuzzy sets in plaats van strikte binaire lidmaatschap. Hierdoor onderscheidt fuzzy logic zich van starre logische systemen en biedt het een flexibele en genuanceerde aanpak voor het modelleren van complexe, slecht gedefinieerde problemen met vage grenzen.
Toepassingsgevallen en voorbeelden
Fuzzy logic wordt veel gebruikt in industriële besturing (temperatuurregeling, motorsnelheid), automatisering (slimme airco's, wasmachines), patroonherkenning, multicriteria-besluitvorming en expert systemen. Bijvoorbeeld, klimaatregeling in auto's past de temperatuur aan op basis van vage criteria als "wat warm" of "erg koud", wat het comfort verhoogt.
Belangrijkste softwaretools, bibliotheken en frameworks
Belangrijke tools zijn onder andere de Fuzzy Logic Toolbox van MATLAB, scikit-fuzzy voor Python, FuzzyLite, jFuzzyLogic voor Java en ingebouwde modules in LabVIEW. Deze tools maken het mogelijk om fuzzy systemen te creëren, simuleren en integreren in industriële en onderzoeksapplicaties.
Recente ontwikkelingen en trends
Fuzzy logic ontwikkelt zich door integratie met machine learning, met name in neuro-fuzzy systemen (combinatie van neurale netwerken en fuzzy logic) en adaptieve systemen voor autonoom rijden en IoT. Recente onderzoeken richten zich op automatische optimalisatie van fuzzy regels en toepassingen in opkomende domeinen zoals collaboratieve robotica of AI-ondersteunde medische diagnostiek.