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Introducción a la Lógica Difusa

Yohn García

Created on December 21, 2020

Introducción a la Lógica Difusa

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Transcript

Introducción a la Lógica Difusa

Yohn García, PhD.

Lógica Difusa

Concepto

1965 Se crea la Teoría de Los Conjuntos Difusos (Fuzzy Sets)

Información subjetiva, cualitativa o imprecisa!

Uno de los temas principales desde que el ser humano tiene uso de razón es el manejo y procesamiento de la información!

"La Lógica Difusa es una herramienta de computación inteligente que procesa muy bien la información subjetiva, cualitativa o imprecisa, para obtener resultados lógicos y concretos"

Por otro lado, las matemáticas siempre han sido una herramienta fundamental para procesar la información que se tiene en forma precisa!

Significancia sobre Precisión!!

¿Que es lo nuevo?

Esta teoría, en conexión con la matemática convencional habilita el procesamiento y uso de cualquier información!

Precisión

Sin embargo, muchos casos los resolvemos mas convenientemente por la significancia de las variables que por la precisión de las mismas!

La lógica es lo que ha movido, mueve y moverá al mundo!

La información imprecisa ha sido complicada de procesar!

Resultados lógicos y concretos!

En 1965 se crean la Teoría de los Conjuntos Difusos, matemática que trata con la incertidumbre o información imprecisa!

LO NUEVO!!!

¿Que es la Lógica Difusa?

Significancia

Lógica Difusa

Concepto

Información precisa

Temperatura del clima = 26 oC

Medición precisa de la velocidad

Velocidad de un automóvil = 90 Km/h

Información Precisa e Imprecisa

Edad de un hombre = 65 años

¡Son valores exactos!

Información imprecisa

Temperatura "moderada"

"Alta" velocidad

Hombre "mayor"

"Excelente" comida del restaurant

Evaluación aproximada (imprecisa) de la velocidad

¡Son estimaciones!

Lógica Difusa

1.80 m

1.79m

Concepto

¿persona baja?

Lógica Clásica vs Lógica Difusa

Un enfoque práctico:

Alcances de la lógica difusa que la lógica clásica no logra abarcar

Lógica Clásica

Características de Lógica Difusa:

  • No tiene una frontera estrictamente definida entre uno y otro grupo
  • Siempre habrá un "cierto" grado de pertenencia hacia uno y otro grupo

Algunas apliaciones relevantes de LD:

1.79

Sistemas de control inteligente

Lógica Difusa

¿persona baja?

Dosificación inteligente de reactivos y/o medicamentos

Evaluación de proyectos, etc,.

Lógica Difusa

Reseña Histórica

1965 Lotfi Zadeh crea la Teoría de Los Conjuntos Difusos (Fuzzy Sets)

Lotfi Asker Zadeh

Confrontación de ideas con esta teoría

Científico,

Matemático,

Informático,

Ingeniero eléctrico y

Profesor emérito de INTELIGENCIA ARTIFICIAL en la Universidad de Berkeley, California (EEUU).

Creyentes en el potencial de los conjuntos difusos para modelar y resolver muchos problemas del mundo real!!

Lotfi A. Zadeh 1921-2017

Prominentes académicos e investigadores se oponen a esta herramienta emergente argumentando "falta de aplicaciones"!!

Lógica Difusa

Reseña Histórica

Algoritmos con Lógica Difusa

simples,

y fácil codif/incorp

sencillos

if (si)

then (entonces)

si (cumple condición X)

entonces (ejecutar acción Y)

Los algoritmos con lógica difusa emulan el racionamiento humano!!

Diseño particular de un algoritmo difuso para calcular la propina en un restaurante (MatLab)

Lógica Difusa

Reseña Histórica

Aplicaciones de Lógica Difusa

Años 70: los precursores del control difuso!

Algoritmo de control difuso

1974-75

Control Inteligente con Lógica Difusa

Mamdani & Assilian -> Controlan una máquina de vapor usando Lógica Difusa!

[Fuzzy Logic Control Systems]

El generador de vapor es un sistema no lineal el cual había sido complicado controlar con métodos convencionales!

¡Solo la lógica difusa permitió desarrollar un controlador que satisface todos los requerimientos del proceso!

Máquina de vapor

Lógica Difusa

Reseña Histórica

Años 70: los precursores del control difuso!

1978

Algoritmo de control difuso

Holmblad & Ostergaard -> desarrollaron el primer controlador difuso para el control industrial de un horno de cemento!

Este horno industrial es un sistema no lineal de trasferencia de calor

¡Fué un éxito al ahorrar combustible y mejorar la función de los operadores humanos!

Horno industrial de cemento

Lógica Difusa

Reseña Histórica

Tempranos 80: los precursores del control difuso!

1983

Sistema inteligente de dosificación

Planta depuradora de agua (Japón)

Fuji (la corporación multinacional japonesa especializada en cámaras fotográficas) aplica por primera vez en Japón, la lógica difusa para el control de inyección química en plantas depuradoras de agua!!

Fujifilm Holdings Corporation

Lógica Difusa

Reseña Histórica

Mediados 80: los precursores del control difuso!

1986

Investigación relevante sobre Control Inteligente usando Lógica Difusa!

Takeshi Yamakawa

El profesor Yamakawa de la universidad Kumamoto (Japón), publica el artículo "Fuzzy Controller Hardware System".

Lógica Difusa

Reseña Histórica

Finales 80 FUZZY BOOM!

El METRO de Sendai

Primeros controladores comerciales

Tren de sendai (Japón)

1987

Controlador difuso comercial OMRON(1987)

..el mismo 1987

La más conocida aplicación japonesa de la lógica difusa fue en El sistema de control del Metro de Sendai, realizado por la compañía Hitachi e inaugurado el 15 de julio de 1987.

12 meses mas tarde (1988) 50 grandes compañías de Japon desarrollaban sus propias aplicaciones con lógica difusa.

Seguidamente, dado el éxito del sistema de control difuso del tren de Sendai, la empresa OMRON desarrolla con el profesor Yamakawa los primeros controladores comerciales usando lógica difusa!

y 3 años mas tarde (1991) ¡la producción de artículos con lógica difusa en japón se estimaba en BILLONES DE DÓLARES! ;)

¡Es considerado uno de los más espectaculares sistemas de control difuso creados por el hombre!

Lógica Difusa

Reseña Histórica

Años 90 FUZZY BOOM!

Lanzamiento al mercado de dispositivos basados en control con lógica difusa:

Electrodomésticos (lavadoras, refrigeradores, microondas, etc)

Lavadoras inteligentes

Refrigeradores inteligentes

Arroceras inteligentes

Video-camaras inteligentes

(smart rice-cooker)

Sanyo-VM-EX220P-Vintage-Video-Camera

Son capaces de autoregular la cantidad de detergente y ciclos de lavado dependiendo del grado de suciedad y tipo de ropa.

Determinan los tiempos de des/congelación y el tipo de enfriamiento en función del tipo de material que se guarda.

Incluyen un sistema de auto enfoque y estabilización de imágenes usando lógica difusa

capaz de elaborar diversas variedades de arroz regulando la cantidad de agua y la temperatura en cada caso para que el grano quede cocido y suelto!

Rice Cooker (Elechomes CR502) con lógica difusa

Lavadora automática LG (FH2G6TDNL42) controladacon lógica difusa

Frigorífico TEKA (40659940) con control de temperaturausando lógica difusa

Lógica Difusa

Reseña Histórica

Años 90 Sistemas híbridos!!!

Años 80-90 Investigadores relevantes!

Redes Neuronales Artificiales (RNA), Lógica Difusa (LD) y Algoritmos Genéticos (AG)

modelado difuso de takagi-Sugeno

Takagi T. y Sugeno M.

Kosko B.

Arquitectura de un sistema neuro-difuso

Esquema de un algoritmo genético simple

Desarrollan la primera aproximación para construir reglas difusas (fuzzy rules) a partir de datos de entrenamiento y aunque en principio no tenía mucha repercusión, más tarde será el punto de partida para la investigación y generación de modelos difusos (fuzzy modeling).

Bart Kosko es conocido por su contribución a los SISTEMAS NEURO-DIFUSOS. La tendencia era buscar relacionar las redes neuronales artificiales (RNA) con los sistemas difusos que usando métodos de aprendizaje basados en estas redes neuronales sirvieran para la identificación y optimización de parámetros.

En la década de los 90, además de los sistemas difusos y las redes neuronales artificiales, hacen su aparición los algoritmos genéticos que combinándolos forman sistemas híbridos capaces de resaltar las ventajas de cada una de esas técnicas de computación inteligente

Lógica Difusa

Semáforos Inteligentes

El mejor piloto de combate ya no es un humano!!

Actualidad

Reseña Histórica

Controlar el fujo vehicular y de personas dependiendo de concentración de carros, velocidad de los mismos y aglomeración de personas

...Y mas dispositivos basados encontrol con lógica difusa!!

2000- LÓGICA DIFUSA Avances!

Robots fijos

ALPHA, el mejor piloto de combate es un código genético que utiliza lógica difusa para crear el mejor piloto de combate. La inteligencia artificial se anota un gol al vencer reiteradas veces al mejor piloto de combate existente, el coronel Gene Lee. EEUU, 2016

Robot PUMA lleva a cabo el control cinemático usando Lógica Difusa.

Robótica controlada con lógica difusa

Sistemas automotrices:

Drones con lógica difusa

Aplicaciones de Lógica Difusa

Regulación de frenado ABS (Mazda y Nissan)

El dron navega de forma autónoma usando aprendizaje automático y empleando la lógica difusa para decidir si es necesario esquivar el objeto o si no representa un riesgo.

Control de velocidad automática y controla la frenada en casos peligrosos (Renault)

Controles de maniobras de robots fijos y móviles

La Lógica difusa tiene la particularidad de procesar adecuadamente la información que proviene de los sensores y realizar las tareas designadas a robots que garanticen el control de posicionamiento de variables espaciales (robots fijos) y/o detectar y esquivar obstáculos (robots móviles).

Adecuado manejo de la información imprecisa para facilitar la toma de decisiones!!

Capacidad de ser incorporada fácilmente en la solución de problemas reales!!

Robots móviles

Robot Oruga detector y esquivador de obstáculos con Fuzzy Logic (I.A.)

Política

Lógica Difusa

Evaluación de políticas públicas

Actualidad

Pero no todo es control con lógica difusa!!

Reconocimiento de imágenes

Gerencia

Diversidad de Lógica Difusa

Facilita la toma de decisiones

Reconoce y clasifica imágenes

y muchas aplicaciones más!

Lógica Difusa

Diseño de controladores inteligentes

Proyectos realizados con mi equipo de trabajo

El controlador PID inteligente[the f-SmartPID controller]

Control Inteligente con Lógica Difusa

El controlador PID convencional

[Fuzzy Logic Control]

Proyectos realizados por mi equipo de trabajo

Utilizado por más del 97% de las compañías!

Ideal para sistemas lineales!

https://www.youtube.com/watch?v=HC9syOvpFPw&t=200s

Pobre desempeño en sistemas no lineales!

Controlador PID indicador YS1500

Lógica Difusa

Diseño de controladores inteligentes

El controlador inteligente para estrategias de control en cascada y por acción anticipada [the FCIV controller].

control avanzado de procesos

Lab. Operaciones UnitariasEscuela de Ingeniería Química Universidad de Los Andes (ULA) Mérida, Venezuela

https://www.researchgate.net/publication/324121822_Controlador_difuso_mejorado_para_estrategias_de_control_en_cascada_y_por_accion_anticipada

Lógica Difusa

Proyectos realizados con mi equipo de trabajo

Proyectos realizados con mi equipo de trabajo

Elaboración de Sistemas Expertos

Elaboración de Sistemas Expertos

Elaboración de Sistemas Expertos

Elaboración de Sistemas Expertos

En Gerencia:

En Política:

[Fuzzy Expert Systems]

Sistema experto para la priorización de los proyectos de inversión en alcaldías

Sistema inteligente para la evaluación del desempeño laboral del personal usando lógica difusa

Este trabajo permitió:

Elaboración de Sistemas Expertos

Gerencia

Política

20 factores de evaluación

1. Reducir la subjetividad de la evaluación

3 parámetros por factor (en promedio)

Alcaldía del municipio Santos Marquina de Mérida, Vzla. (culminado como tesis de grado de maestría)

[Fuzzy Expert Systems]

Sistema experto para la priorización de los proyectos de inversión en alcaldías

Sistema inteligente para la evaluación del desempeño laboral del personal usando lógica difusa

2. Estimular el entusiasmo y el rendimiento de trabajo de todo el personal

Fondo de Profesores de la Universidad de Los Andes, Vzla. (FONPRULA) (culminado y entregado)

60 características de evaluación

Alcaldía del municipio Rivas Dávia de Mérida, Vzla.(en progreso)

Este tipo de sistema inteligente usa lógica difusa para clasificar y priorizar los diferentes proyectos generados en las comunidades de un municipio en base a sus necesidades, para así, realizar la distribución de los recursos de los diferentes proyectos y ejecución de los mismos.

Alcaldía del municipio Rivas Dávila de Mérida, Vzla. (culminado, entregado y en ejecución)

3. Otorgar un premio de productividad en honor a la meritocracia

Objetivo:

¡Es bueno mencionar que este tipo de sistemas expertos es totalmente extrapolable a cualquier otra instancia gubernamental o institución!

Otorgar un premio de productividad en honor a la meritocracia!

Centro Venezolano Americano de Mérida (CEVAM) (en progreso)

4. Crear una retroalimentación para seguir mejorando en el tiempo

¡En el diseño de los proyectos se incorpora la opinión pública,haciéndola partícipe de las soluciones a sus problemas comunitarios!

Lógica Difusa

Proyectos realizados con mi equipo de trabajo

Modelado de Difuso Sistemas Complejos

Modelado de Sistemas

[Fuzzy Modeling]

Aplicación extrapolable a otros sistemas complejos multivariables:

Modelaje Difuso de Sistemas Complejos

ingeniería eléctrica, mecánica, de sistemas etc.,

[Fuzzy Modeling]

Así también en otras áreas importantes como:

economía, salud, ambiente y pare de contar!

Redes Neuronales Artificiales

Lógica Difusa

Modelos Neuro-DifusoS

https://www.researchgate.net/publication/338333192_AVANCES_Y_RETOS_DE_LA_CIENCIA_Y_LA_INGENIERIA_Una_estrategia_de_computacion_inteligente_para_optimizar_la_dosificacion_de_reactivos_en_una_planta_potabilizadora_de_agua

Lógica Difusa

Cursos de Capacitación

Yohn García, PhD

Introducción a la Lógica Difusa con Aplicaciones a la Ingeniería:

¡BIENVENIDOS AL MUNDO DE LA LÓGICA DIFUSA!

MODULO: Toma de Decisiones en Gerencia

MODULO: Diseño de Controladores Inteligentes

MODULO: Modelado Neuro-Difuso de Sistemas Complejos

Instructor-Asesor

Yohn García, PhD

PhD. en Ingeniería Química con especialidad en el Modelado, Simulación y Control de Procesos Químicos con un amplio dominio en las aplicaciones de Balance de Materia y Energía para Procesos Químicos. Experto en aplicaciones de Lógica Difusa como herramienta esencial para la toma de decisiones en sistemas de gerencia, en el diseño de controladores inteligentes para procesos químicos y el modelado neuro-difusos de sistemas complejos.

Doctor of Philosophy (Ph.D.) in Chemical Engineering, University of South Florida (USF), Tampa. Florida. USA, 2006.

Magister Scientiae (MSc) en Ingeniería Química, Universidad de los Andes (ULA) Mérida, 1998.

Ingeniero Químico, Universidad de los Andes (ULA), Mérida, 1993.

Yohn García CV 2021