Logica fuzzy: differenze tra le versioni
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La logica sfumata si inquadra nel contesto più ampio delle metodologie che hanno consentito, in tempi recenti, un marcato rinnovamento dell’intelligenza artificiale classica, dando vita al cosiddetto [[soft computing]], cha ha tra i suoi costituenti principali le [[reti neurali]] artificiali e gli [[algoritmi genetici]].
==Storia==
Nei primi [[anni '60]], Lotfi A. Zadeh, professore all’Università della California di Berkeley, molto noto per i suoi contributi alla teoria dei sistemi, cominciò ad avvertire che le tecniche tradizionali di analisi dei sistemi erano eccessivamente ed inutilmente accurate per molti dei problemi tipici del mondo reale. L’idea di grado d’appartenenza, il concetto divenuto poi la spina dorsale della teoria degli insiemi sfumati, fu da lui introdotta nel [[1964]], e ciò portò in seguito, nel [[1965]], alla pubblicazione di un primo articolo, ed alla nascita della logica sfumata. Il concetto di [[insieme sfumato]], e di logica sfumata, attirò le aspre critiche della comunità accademica; nonostante ciò, studiosi e scienziati di tutto il mondo – dei campi più diversi, dalla psicologia alla sociologia, dalla filosofia all’economia, dalle scienze naturali all’ingegneria – divennero seguaci di Zadeh.
In Giappone la ricerca sulla logica sfumata cominciò con due piccoli gruppi universitari fondati sul finire degli [[anni '70]]: il primo era guidato, a Tokio, da T. Terano e H. Shibata, mentre l’altro si stabilì a Kanasai sotto la guida di K. Tanaka e K. Asai. Al pari dei ricercatori americani, questi studiosi si scontrarono, nei primi tempi, con un’atmosfera fortemente avversa alla logica fuzzy. E tuttavia, la loro tenacia e il duro lavoro si sarebbero dimostrati estremamente fruttuosi già dopo un decennio: i ricercatori giapponesi, i loro studenti, e gli studenti di questi ultimi produssero molti importanti contributi sia alla teoria che alle applicazioni della Fuzzy Logic.
Nel [[1974]], Seto Assilian ed [[Ebrahim H. Mamdani]] svilupparono, in Gran Bretagna, il primo sistema di controllo di un generatore di vapore, basato sulla logica fuzzy. Nel [[1976]], la Blue Circle Cement e il SIRA idearono la prima applicazione industriale della fuzzy logic, per il controllo di una fornace per la produzione di cemento. Il sistema divenne operativo nel [[1982]].
Nel corso degli [[anni '80]], diverse importanti applicazioni industriali della fuzzy logic furono lanciate con pieno successo in Giappone. Dopo otto anni di costante ricerca, sviluppo e sforzi di messa a punto, nel [[1987]] S. Yasunobu ed i suoi colleghi della Hitachi realizzarono un sistema automatizzato per il controllo operativo dei treni metropolitani della città di [[Sendai]]. Un’altra delle prime applicazioni di successo della fuzzy logic è un sistema per il trattamento delle acque di scarico sviluppato dalla Fuji Electric. Queste ed altre applicazioni motivarono molti ingegneri giapponesi ad approfondire un ampio spettro di applicazioni inedite: ciò ha poi condotto ad un vero boom della fuzzy logic.
Una tale esplosione era peraltro il risultato di una stretta collaborazione, e del trasferimento tecnologico, tra Università ed Industria. Due progetti di ricerca nazionali su larga scala furono decisi da agenzie governative giapponesi nel [[1987]], il più noto dei quali sarebbe stato il ''Laboratory for International Fuzzy Engineering Research'' (LIFE). Alla fine di gennaio del [[1990]], la Matsushita Electric Industrial Co. diede il nome di “Asai-go (“moglie adorata”) Day Fuzzy” alla sua nuova lavatrice a controllo automatico, e lanciò una campagna pubblicitaria in grande stile per il prodotto “''fuzzy''”. Tale campagna si è rivelata essere un successo commerciale non solo per il prodotto, ma anche per la tecnologia stessa. Il termine d’origine estera “''fuzzy''” fu introdotto nella lingua giapponese con un nuovo e diverso significato – intelligente. Molte altre aziende elettroniche seguirono le orme della Panasonic e lanciarono sul mercato, tra l’altro, aspirapolvere, fornelletti per la cottura del riso, frigoriferi, videocamere (per stabilizzare l’inquadratura sottoposta ai bruschi movimenti della mano), e macchine fotografiche (con un autofocus più efficace). Ciò ebbe come risultato l’esplodere di una vera mania per tutto quanto era etichettato come fuzzy: tutti i consumatori giapponesi impararono a conoscere la parola “''fuzzy''”, che vinse il premio per il neologismo dell’anno nel [[1990]]. I successi giapponesi stimolarono un vasto e serio interesse per questa tecnologia in Corea, in Europa e, in misura minore, negli Stati Uniti, dove pure la logica fuzzy aveva visto la luce.
La fuzzy logic ha trovato parimenti applicazione in campo finanziario. Il primo sistema per le compravendite azionarie ad usare la logica sfumata è stato lo Yamaichi Fuzzy Fund. Esso viene usato in 65 aziende e tratta la maggioranza dei titoli quotati dell’indice [[Nikkei]] Dow, e consiste approssimativamente in 800 regole. Tali regole sono determinate con cadenza mensile da un gruppo di esperti e, se necessario, modificate da analisti finanziari di provata esperienza. Il sistema è stato testato per un periodo di due anni, e le sue prestazioni in termini di rendimento hanno superato l’indice Nikkei Average di oltre il 20%. Durante il periodo di prova, il sistema consigliò “''sell''”, ossia “vendere”, ben 18 giorni prima del Lunedì Nero (19 ottobre [[1987]]): nel corso di quel solo giorno l’indice [[Dow Jones]] Industrial Average diminuì del 23%. Il sistema è divenuto operativo nel [[1988]].
Il primo chip [[VLSI]] (Very Large Scale Integration) dedicato alla computazione d’inferenze fuzzy fu sviluppato da M. Togai e H. Watanabe nel [[1986]]: chip di tal genere sono in grado di migliorare le prestazioni dei sistemi fuzzy per tutte le applicazioni in tempo reale. Diverse imprese (e.g., Togai Infralogic, APTRONIX, INFORM) sono state costituite allo scopo di commercializzare strumenti hardware e software per lo sviluppo di sistemi a logica sfumata. Allo stesso tempo, anche i produttori di software, nel campo della teoria convenzionale del controllo, cominciarono ad introdurre pacchetti supplementari di progettazione dei sistemi fuzzy. Il Fuzzy Logic Toolbox per [[MATLAB]], ad esempio, è stato presentato quale componente integrativo nel [[1994]].
==Fuzzy e probabilità==
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