Un ambiente avanzato per la progettazione ed implementazione dei Transparent Fuzzy Systems

La logica fuzzy, detta anche logica sfumata o logica sfocata, fu introdotta da Lofti Zadeh nel 1965, ed è un’estensione della logica booleana classica o bivalente. La logica fuzzy, infatti, si basa sulla teoria degli insiemi sfocati.
Gli insiemi sfocati indicano una classe di oggetti per i quali la proprietà di appartenenza alla classe stessa è rappresentata da una funzione continua piuttosto che da una funzione del tipo vero-falso/si-no. Per questi insiemi non è più valido il principio di non contraddizione secondo cui un elemento appartiene oppure non appartiene ad una determinata classe assegnandoli un grado di appartenenza uno o zero, ma piuttosto vi appartiene con un grado che varia con continuità fra zero e uno.

Questa logica, che si basa sugli insiemi, sui connettivi e sulle implicazioni, ha le stesse proprietà di sintesi delle informazioni del ragionamento umano, infatti, nasce dall’esigenza di trovare una strumentazione logico-matematica in grado di legare le capacità proprie del linguaggio naturale a rappresentare la polivalenza e l’indeterminazione con i vantaggi della formalizzazione algebrica e la
rappresentazione numerica.

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Stato dell’arte della logica fuzzy
I sistemi fuzzy, grazie alla possibilità offerta dagli insiemi e dalla logica fuzzy, sono modelli di facile comprensione e di progettazione relativamente immediata.
Le applicazioni fuzzy nel mondo sono ormai milioni e ne vengono realizzate di nuove in numero sempre crescente. Controllori fuzzy fanno parte dei sistemi ABS (Antilock Braking System) delle automobili, ma si trovano anche nelle lavatrici, aspirapolvere e videocamere, nei robot che giocano a calcio e in quelli industriali, nei treni della metropolitana e nelle sonde spaziali.
Sistemi fuzzy supportano inoltre decisioni economiche e sistemi di controllo della qualità, permettono di trovare informazioni in rete e in basi documentali, supportano nella selezione del personale e nell’interpretazione delle immagini.

In queste ed altre disparate situazioni, la logica fuzzy, oltre a realizzare sistemi di controllo, è usata anche per identificare quei particolari sistemi dei quali non si conoscono con esattezza i modelli matematici. In questi casi, infatti, realizzando opportune “mappature”, è possibile emulare le caratteristiche di tali sistemi e addirittura, in taluni casi, sostituirli. Un’altra tipologia d’impiego per tale logica si trova in quei casi dove, lavorando in “parallelo” a dei sistemi fisici, si esegue il controllo e il monitoraggio dei fallimenti riconoscendo determinati stati del sistema considerati pericolosi e/o dannosi per lo stesso.