Conceitos Fundamentais da Teoria da Lógica Fuzzy

Conceitos Fundamentais da Teoria da Lógica Fuzzy

Diorgines Mattos1, Humberto Macosso1

1Ciências da Computação – Universidade do Extermo Sul Catarinense (UNESC)
Av.Universitária,1105 - Bairro Universitário - Criciúma - SC - Brasil

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Resumo. Lógica Fuzzy, conhecida também como Nebulosa, é a lógica que suporta os modos de raciocínio que são aproximados ao invés de exatos. Este trabalho apresenta uma introdução aos princípios e as ideias que fundamentam a aplicação desta lógica, que vem crescendo cada vez mais em diversificados setores econômicos. 

1. Conceito

Dentro do nosso cotidiano usamos conceitos para classificar certas situações, como siga em frente alguns metros ou alguns quilômetros, o dia está parcialmente nublado, preciso perder alguns quilos para ficar bem, estamos com uma moeda estável, outras formas subjetivas como classificação de certos objetos largos ou finos, limpo ou sujo, classificação de idade como velho e jovem, características humanas como baixo ou alto, estes termos subjetivos envolvem imprecisão e são vagos considerados conceito Fuzzy.

O conceito Fuzzy pode ser entendido como uma situação onde não podemos responder simplesmente sim ou não, mesmo conhecendo as informações necessárias sobre a situação, dizer algo entre talvez ou quase se torna mais apropriado do que sim ou não.

Não podemos considerar limites para as informações, podemos apenas abranger as infinitas graduações entre 0 e 1, expandindo a ideia de um conjunto dentro do sistema clássico para um conjunto dentro do sistema nebuloso, fazendo com que a lógica trabalhe dentro de um grau de pertinência sendo parcialmente verdadeiro ou parcialmente falso ao mesmo tempo ao contrario da lógica booleana que transmite um conjunto para outro de forma instantânea, assim transmitindo gradualmente esta transição variável causando uma pequena mudança significante no sistema.

2. História e Conceitos da Lógica Fuzzy

As primeiras noções da lógica dos conceitos "vagos" foi desenvolvida por um lógico polonês Jan Lukasiewicz (1878-1956) em 1920 que introduziu conjuntos com graus de pertinência sendo 0 , ½ e 1 e, mais tarde, expandiu para um número infinito de valores entre 0 e 1.

A primeira publicação sobre lógica "Fuzzy" data de 1965, quando recebeu este nome, seu autor foi Lotfi Asker Zadeh (ZAH-da), professor em Berkeley, Universidade da Califórnia, Zadeh criou a lógica "Fuzzy" combinando os conceitos da lógica clássica e os conjuntos de Jan Lukasiewicz, definindo seus graus de pertinência.

Entre 1970 e 1980 as aplicações industriais da lógica "Fuzzy" aconteceram com maior importância na Europa e após 1980 o Japão iniciou seu uso com aplicações na indústria, algumas das primeiras aplicações foram em um tratamento de água feito pela Fuji Electric em 1983 e pela Hitachi em um sistema de metrô inaugurado em 1987, por volta de 1990 a lógica "Fuzzy" despertou um maior interesse em empresas dos Estados Unidos.

Devido ao seu desenvolvimento e as inúmeras possibilidades práticas dos sistemas "Fuzzy" e o grande sucesso comercial de suas aplicações, a lógica "Fuzzy" é considerada hoje uma técnica padrão conhecida como "standard" e tem uma ampla aceitação na área de controle de processos industriais.

Então de forma resumida, segue abaixo o histórico da trajetória da lógica Fuzzy.

Ano de 1965 o professor Lotfi Zadeh, U.C Berkeley. apresenta os conceitos fundamentais da lógica Fuzzy.

Ano de 1970 houve a primeira aplicação da lógica Fuzzy na engenharia de controle.

Ano de 1975 a lógica Fuzzy introduziu no Japão.

Ano de 1985 ampla utilização da lógica Fuzzy no Japão.

Ano de 1990 ampla utilização na Europa.

Ano de 1995 ampla utilização no EUA.

Ano de 1996 publicação das 1100 aplicações com lógica Fuzzy, onde obteve 28% das aplicações embarcadas, 62% na automação industrial e 10% em controles de processos.

Ano 2000 iniciaram-se as aplicações em finanças de controle variável.

3. Utilizando a Lógica Fuzzy

O uso da lógica Fuzzy vem se aprimorando conforme as necessidades da tecnologia é uma solução paralela aos esforços humanos, produzindo agilidade com eficiência, resultando um processo que era arcaico em um sistema automatizado.

Inicialmente o interesse em aplicar sistemas Fuzzy foi demonstrado pelos japoneses Seiji Yasunobu e Soji Miyamoto, que em 1985 apresentaram simulações de sistemas fuzzy em uma estrada de ferro de Sendai.

Em 1987 em um encontro internacional de pesquisadores de lógica difusa, ocorrido em Tókio no Japão, foram demonstrados diversos trabalhos com tais aplicações, muitos pesquisadores ficaram impressionados com a capacidade de suporte que a lógica Fuzzy oferecia, desde então, em 1988 foi fundado o laboratório internacional de engenharia Fuzzy, chamado LIFE, uma cooperativa que compreendia 48 companhias para pesquisa nesses sistemas.

Posteriormente foram desenvolvidas algumas aplicações de controladores mecânicos computacionais, tais como aspiradores de pó Matsushita, que usam controladores de 4 bits rodando ritmos de sensores de pó e ajustam o poder de sucção, máquinas de lavar Hitachi, com controladores Fuzzy para controle de peso, verificação de tipo de tecido e sensores de sujeira, designando automaticamente os ciclos de lavagem para o uso otimizado de potência, água e detergente, câmera fotográfica desenvolvida pela Canon, com autofoco capaz de medir a claridade de imagens em seis regiões do campo de visão, usando a informação obtida para determinar se a câmera está no foco, ar condicionado industrial projetado pela Mitsubishi, que usa 25 regras de resfriamento e 25 regras de aquecimento, comparado ao projeto anterior, o novo ar condicionado aquecia 5 vezes mais rápido, reduzindo o consumo de potência em 24% e usando menos sensores, máquina de lavar pratos baseado em um controlador Fuzzy e um one stop sensing module que combina um teristor, para medida de temperatura, um sensor condutivo, para medir o nível de detergente através dos íons presentes na água, um sensor de turvação que difunde a medida e transmite luz para medir a sujeira na lavagem, e um sensor magnético para ler a taxa de giro.

4. Problemas Para Uso da Lógica Fuzzy

Diversos problemas da atualidade precisam ser solucionados com sistemas complexos, que necessitam tratar de imprecisões e dualidades.

Seguindo essa linha de pensamento, Lofti Asker Zadeh, professor de ciências da computação da Universidade da Califórnia, embasou na lógica clássica o desenvolvimento da lógica nebulosa, mais conhecida como lógica Fuzzy.

Essa lógica permite que variáveis não admitam valores precisos, necessariamente, como 0 ou 1, possibilitando que elas tenham graus de pertinência entre os elementos, em relação ao seu conjunto, possibilita ainda a construção de várias regras, que facilitam a modelagem dos problemas, tornando-os assim menos complexos.