Logica fuzzy reprezintă o extensie a logicii booleene clasice, permițând raționamente cu valori de adevăr intermediare între adevărat și fals. Modelarea matematică a incertitudinii, impreciziei și ambiguității — caracteristici ale raționamentului uman — se realizează prin permiterea gradelor de apartenență la mulțimi fuzzy, nu doar apartenenței binare stricte. Astfel, logica fuzzy se distinge de sistemele logice rigide, oferind o abordare flexibilă și nuanțată pentru modelarea problemelor complexe, slab definite, cu limite neclare.
Cazuri de utilizare și exemple
Logica fuzzy este folosită pe scară largă în controlul industrial (reglarea temperaturii, viteza motoarelor), automatizare (aer condiționat inteligent, mașini de spălat), recunoaștere de tipare, decizie multicriterială și sisteme expert. De exemplu, controlul climatizării auto ajustează temperatura habitaclului pe baza unor criterii fuzzy precum „puțin cald” sau „foarte rece”, sporind confortul utilizatorului.
Principalele instrumente software, biblioteci, framework-uri
Dintre principalele instrumente se remarcă Fuzzy Logic Toolbox din MATLAB, scikit-fuzzy pentru Python, FuzzyLite, jFuzzyLogic pentru Java și modulele integrate în LabVIEW. Acestea permit crearea, simularea și integrarea sistemelor fuzzy în aplicații industriale și de cercetare.
Dezvoltări recente, evoluții și tendințe
Logica fuzzy evoluează prin integrarea cu învățarea automată, în special în sisteme neuro-fuzzy care combină rețele neuronale și logică fuzzy, sau în sisteme adaptive pentru conducere autonomă și IoT. Cercetările recente vizează optimizarea automată a regulilor fuzzy și aplicarea acestora în domenii emergente precum robotica colaborativă sau diagnosticul medical asistat de inteligență artificială.