Sistemas Expertos Difusos

Un sistema experto es un programa de computadora diseñado para emular el comportamiento de un experto humano en un dominio específico. Se basa en reglas de conocimiento y lógica para resolver problemas complejos.
Elementos clave:
- Base de conocimiento: almacena hechos y reglas específicas del dominio.
- Motor de inferencia: aplica las reglas para tomar decisiones o resolver problemas.
- Interfaz de usuario: permite la interacción entre el sistema y los usuarios.

La lógica difusa (Fuzzy Logic) fue introducida por Lotfi Zadeh en 1965. Se utiliza para manejar incertidumbre e imprecisión, lo que es común en situaciones del mundo real.
A diferencia de la lógica clásica (binaria), donde los valores son verdadero o falso, en la lógica difusa, las proposiciones pueden tener un grado de verdad que varía entre 0 y 1.

Un sistema experto difuso combina la capacidad de un sistema experto con la flexibilidad de la lógica difusa.
Este tipo de sistema se utiliza cuando las decisiones no son completamente claras y dependen de varios factores imprecisos o subjetivos.
Ventajas: Permiten modelar situaciones en las que hay incertidumbre o imprecisión, como el lenguaje natural o el razonamiento humano.

Fuzzificación: Proceso que convierte las entradas precisas en valores difusos. Ejemplo: convertir la temperatura “alta” en un grado de pertenencia entre 0 y 1.
Base de Reglas Difusas: Reglas que describen cómo las entradas difusas deben relacionarse con las salidas. Se expresan en términos “si-entonces”.
- Ejemplo: “Si la temperatura es alta, entonces el ventilador debe estar a velocidad media”.
Motor de Inferencia Difuso: Evalúa las reglas difusas y combina los resultados para determinar las salidas.
Desfuzzificación: Transforma los resultados difusos de vuelta a valores precisos o concretos que se pueden interpretar.

Inferencia Mamdani: Utilizada en la mayoría de los sistemas difusos clásicos. Es intuitiva y se basa en el concepto de mínimas intersecciones para las reglas.
Inferencia Sugeno: Generalmente utilizada para aplicaciones de control y optimización. Proporciona salidas precisas y es computacionalmente más eficiente.

Control de procesos industriales: Por ejemplo, controlar la temperatura y presión en un reactor químico.
Sistemas de diagnóstico médico: Ayudan a los médicos a diagnosticar enfermedades basándose en síntomas imprecisos.
Sistemas de evaluación de riesgo financiero: Para predecir riesgos donde los datos son imprecisos o inciertos.
Control de electrodomésticos inteligentes: Como sistemas de climatización o lavadoras que ajustan su funcionamiento según condiciones difusas.

Requiere una base de conocimiento y reglas difusas bien diseñadas, lo cual puede ser complejo.
La interpretación de los resultados difusos puede no ser tan clara o precisa como en otros métodos más determinísticos.
El rendimiento depende de la calidad y cantidad de reglas definidas.

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