Qué es Soft Computing: técnicas y diferencias

El cálculo es un proceso de convertir la entrada de un formulario en otro formulario de salida deseado mediante algunas acciones de control. De acuerdo con el concepto de cálculo, la entrada se llama antecedente y la salida se llama consecuente. Una función de mapeo convierte la entrada de un formulario en otro formulario de salida deseado usando ciertas acciones de control. El concepto de computación se aplica principalmente a la ingeniería informática. Hay dos tipos de computación, computación dura y computación blanda. La computación dura es un proceso en el que programamos la computadora para resolver ciertos problemas utilizando algoritmos matemáticos que ya existen, lo que proporciona un valor de salida preciso. Uno de los ejemplos fundamentales de la computación dura es un problema numérico.

¿Qué es la informática blanda?

La informática blanda es un enfoque en el que calculamos soluciones a problemas complejos existentes, donde los resultados de salida son imprecisos o de naturaleza borrosa, una de las características más importantes de la informática blanda es que debe ser adaptable para que cualquier cambio de entorno no afecte Este trato. Estas son las características de la informática blanda.

• No requiere ningún modelo matemático para resolver un problema dado.
• Da diferentes soluciones cuando resolvemos un problema de una entrada de vez en cuando
• Utiliza metodologías de inspiración biológica como la genética, la evolución, el enjambre de partículas, el sistema nervioso humano, etc.
• De naturaleza adaptativa.

Hay tres tipos de técnicas de computación suave que entienden lo siguiente.

Red neuronal artificial

Es un modelado conexionista y una red distribuida en paralelo. Hay dos tipos de redes ANN (Red Neural Artificial) y BNN (Red Neural Biológica). Una red neuronal que procesa un solo elemento se denomina unidad. Los componentes de la unidad son, entrada, peso, elemento de procesamiento, salida. Es similar a nuestro sistema neuronal humano. La principal ventaja es que resuelven problemas en paralelo, con redes neuronales artificiales que utilizan señales eléctricas para comunicarse. Pero la principal desventaja es que no son tolerantes a fallas, es decir, si una de las neuronas artificiales se daña, ya no funcionará.

Un ejemplo de un carácter escrito a mano, donde muchas personas escriben un carácter en hindi, pueden escribir el mismo carácter pero en una forma diferente. Como se muestra a continuación, independientemente de cómo escriban, podemos entender el carácter, porque ya sabemos cómo es el carácter. Este concepto se puede comparar con nuestro sistema de red neuronal.

Lógica difusa

El algoritmo de lógica difusa se utiliza para resolver los patrones que se basan en razonamientos lógicos como imprecisos y vagos. Fue introducido por Latzi A. Zadeh en 1965. La lógica difusa proporciona un valor de verdad estipulado con el intervalo cerrado [0,1]. Donde 0 = valor falso, 1 = valor verdadero.

Un ejemplo de un robot que quiere moverse de un lugar a otro en poco tiempo donde hay muchos obstáculos en el camino. Ahora surge la pregunta de cómo el robot puede calcular su movimiento para llegar al punto de destino, sin chocar con ningún obstáculo. Este tipo de problemas tienen un problema de incertidumbre que se puede resolver usando lógica difusa.

Algoritmo Genético en Soft Computing

El algoritmo genético fue presentado por el profesor John Holland en 1965. Se utiliza para resolver problemas basados ​​en los principios de la selección natural, que se incluyen en el algoritmo evolutivo. Generalmente se utilizan para problemas de optimización como la maximización y minimización de funciones objetivo, que son dos tipos de colonias de hormigas y partículas de enjambre. Realiza un seguimiento de los procesos biológicos como la genética y la evolución.

Funciones del algoritmo genético

El algoritmo genético puede resolver problemas que no se pueden resolver en tiempo real, también conocido como problema NP-Hard. Los problemas complicados que no se pueden resolver matemáticamente se pueden resolver fácilmente aplicando el algoritmo genético. Es una búsqueda heurística o un método de búsqueda aleatoria, que proporciona un conjunto inicial de soluciones y genera una solución al problema de manera eficaz y eficiente.

Una forma sencilla de entender este algoritmo es considerar el siguiente ejemplo de una persona que quiere invertir dinero en el banco, sabemos que hay diferentes bancos disponibles con diferentes esquemas y políticas. Su interés individual cuánto cantidad invertir en el banco, para que pueda obtener el máximo beneficio. Hay ciertos criterios sobre quién es la persona, cómo puede invertir y cómo puede beneficiarse invirtiendo en el banco. Estos criterios pueden ser superados por el algoritmo “Computación Evolutiva” al igual que el cálculo genético.

Diferencia entre computación dura y computación blanda

La diferencia entre computación dura y computación suave es la siguiente

Cálculo difícil	informática blanda
El modelo analítico requerido por la computación dura debe representarse con precisión	Se basa en la incertidumbre, la verdad parcial tolerante a la imprecisión y la aproximación.
Depende de lógica binaria, sistemas digitales, software preciso.	Basado en la aproximación y el diseño.
Ejemplos: Métodos de computación tradicionales usando nuestra computadora personal.	Ejemplo: redes neuronales como Adaline, Madaline, redes ART, etc.

Ventajas

Las ventajas de la informática blanda son

• El cálculo matemático simple se realiza
• Buena eficiencia
• Aplicable en tiempo real
• Basado en el razonamiento humano.

Desventajas

Las desventajas de la informática blanda son

• Da un valor de salida aproximado.
• Si ocurre un pequeño error, todo el sistema deja de funcionar, para superar todo su sistema debe corregirse desde el principio, lo que lleva tiempo.

Aplicaciones

Estas son las aplicaciones de la computación blanda

• Controla automáticamente motores como motor de inducción, servomotor de CC
• Las centrales eléctricas se pueden controlar mediante un sistema de control inteligente
• En el procesamiento de imágenes, la entrada dada puede ser cualquier forma, imagen o video que se pueda manipular usando un software de computadora para obtener una copia exacta de la imagen o el video de origen.
• En aplicaciones biomédicas donde están estrechamente relacionadas con la biología y la medicina, las técnicas de computación blanda se pueden utilizar para resolver problemas biomédicos como el diagnóstico, el seguimiento, el tratamiento y la terapia.
• La instrumentación inteligente está de moda en estos días, donde los dispositivos inteligentes se comunican automáticamente con otros dispositivos utilizando un determinado conjunto de protocolos de comunicación para realizar ciertas tareas, pero el problema aquí es que no existe un protocolo estándar apropiado para comunicarse. Esto se puede superar mediante el uso de técnicas informáticas blandas, donde los dispositivos inteligentes se comunican a través de múltiples protocolos, con alta privacidad y solidez.

La informática es una técnica utilizada para convertir una entrada particular mediante una acción de control en la salida deseada. Hay dos tipos de técnicas de computación: computación dura y computación blanda. Aquí, en nuestro artículo, nos centramos principalmente en la informática blanda, sus técnicas como la lógica difusa, la red neuronal artificial, el algoritmo genético, la comparación entre la informática dura y la informática blanda, las técnicas de la informática blanda, las aplicaciones y los beneficios. Aquí viene la pregunta "¿Cómo son dulces informática es aplicable en el campo de la medicina?