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La computación blanda es un término general que describe tipos de algoritmos que producen soluciones aproximadas a problemas de alto nivel irresolubles en ciencias de la computación. Por lo general, los algoritmos tradicionales de computación dura dependen en gran medida de datos concretos y modelos matemáticos para producir soluciones a los problemas. El término computación blanda se acuñó a finales del siglo XX. [ 1 ] Durante este período, la investigación revolucionaria en tres campos tuvo un gran impacto en la computación blanda. La lógica difusa es un paradigma computacional que considera las incertidumbres en los datos mediante el uso de niveles de verdad en lugar de los rígidos 0 y 1 en binario. Luego, las redes neuronales, que son modelos computacionales influenciados por las funciones del cerebro humano. Finalmente, la computación evolutiva es un término para describir grupos de algoritmos que imitan procesos naturales como la evolución y la selección natural.
En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático , la computación blanda proporciona herramientas para gestionar las incertidumbres del mundo real. Sus métodos complementan los métodos preexistentes para obtener mejores soluciones. Actualmente, la combinación con la inteligencia artificial ha dado lugar a sistemas de inteligencia híbrida que fusionan diversos algoritmos computacionales. Al ampliar las aplicaciones de la inteligencia artificial, la computación blanda conduce a soluciones robustas. Los puntos clave incluyen abordar la ambigüedad, el aprendizaje flexible, la comprensión de datos complejos, las aplicaciones en el mundo real y la inteligencia artificial ética . [ 2 ] [ 3 ]
Historia
El desarrollo de la computación blanda se remonta a finales del siglo XX. En 1965, Lotfi Zadeh introdujo la lógica difusa, que sentó las bases matemáticas de la computación blanda. Entre las décadas de 1960 y 1970, comenzó a surgir la computación evolutiva, el desarrollo de algoritmos genéticos que imitaban procesos biológicos. Estos modelos allanaron el camino para que los modelos comenzaran a manejar la incertidumbre. Si bien la investigación sobre redes neuronales comenzó en las décadas de 1940 y 1950, hubo una nueva demanda de investigación en la década de 1980. Los investigadores invirtieron tiempo en desarrollar modelos para el reconocimiento de patrones . Entre las décadas de 1980 y 1990, los sistemas de inteligencia híbrida fusionaron la lógica difusa, las redes neuronales y la computación evolutiva, lo que permitió resolver problemas complejos con rapidez. Desde la década de 1990 hasta la actualidad, los modelos han sido fundamentales y han afectado a múltiples campos que manejan grandes volúmenes de datos , incluyendo la ingeniería, la medicina, las ciencias sociales y las finanzas. [ 4 ] [ 5 ]
Técnicas computacionales
lógica difusa
La lógica difusa es un aspecto de la computación que maneja el razonamiento aproximado. Normalmente, la lógica binaria permite a las computadoras tomar decisiones sobre razones verdaderas o falsas (0 y 1); sin embargo, la introducción de la lógica difusa permite a los sistemas manejar las incógnitas entre 0 y 1. [ 2 ] [ 6 ]
A diferencia de los conjuntos clásicos , que permiten que los miembros estén completamente dentro o fuera de un conjunto, los conjuntos difusos permiten la pertenencia parcial mediante la incorporación de una "gradación" entre conjuntos. Las operaciones de lógica difusa incluyen la negación , la conjunción y la disyunción , que manejan la pertenencia entre conjuntos de datos. [ 5 ]
Las reglas difusas son enunciados lógicos que representan la correlación entre parámetros de entrada y salida. Establecen las reglas necesarias para rastrear relaciones entre variables lingüísticamente, y no serían posibles sin variables lingüísticas . Las variables lingüísticas representan valores que normalmente no son cuantificables, lo que permite la existencia de incertidumbres. [ 7 ]
Redes neuronales
Las redes neuronales son modelos computacionales que intentan imitar la estructura y el funcionamiento del cerebro humano . Mientras que las computadoras suelen usar lógica binaria para resolver problemas, las redes neuronales intentan proporcionar soluciones a problemas complejos permitiendo que los sistemas piensen como los humanos, lo cual es esencial para la computación blanda. [ 8 ]
Las redes neuronales giran en torno a los perceptrones , que son neuronas artificiales estructuradas en capas. Al igual que el cerebro humano, estos nodos interconectados procesan información mediante operaciones matemáticas complejas. [ 9 ]
Mediante el entrenamiento, la red procesa flujos de datos de entrada y salida y ajusta los parámetros según la información proporcionada. Las redes neuronales contribuyen a que la computación blanda sea extraordinariamente flexible y capaz de abordar problemas de alto nivel.
En computación blanda, las redes neuronales ayudan en el reconocimiento de patrones, el modelado predictivo y el análisis de datos. También se utilizan en el reconocimiento de imágenes , el procesamiento del lenguaje natural , el reconocimiento de voz y los sistemas . [ 3 ] [ 10 ]
Computación evolutiva
La computación evolutiva es un campo de la computación blanda que utiliza los principios de la selección natural y la evolución para resolver problemas complejos. Promueve el descubrimiento de diversas soluciones dentro de un espacio de soluciones, fomentando soluciones casi perfectas. Encuentra soluciones satisfactorias mediante el uso de modelos computacionales y tipos de algoritmos evolutivos . La computación evolutiva consiste en algoritmos que imitan la selección natural, como los algoritmos genéticos , la programación genética , las estrategias evolutivas y la programación evolutiva . Estos algoritmos utilizan el cruce , la mutación y la selección . [ 11 ]
El cruce, o recombinación, intercambia datos entre nodos para diversificarlos y gestionar un mayor número de resultados. La mutación es una técnica genética que ayuda a evitar la conclusión prematura de una solución subóptima al diversificar un amplio rango de soluciones. Esto permite generar nuevas soluciones óptimas en conjuntos de soluciones que contribuyen al proceso de optimización general. La selección es un operador que elige la solución de una población actual que cumple con los requisitos suficientes para pasar a la siguiente fase. Estos procesos impulsan la programación genética para encontrar soluciones óptimas, asegurando la supervivencia únicamente de las soluciones más aptas en un conjunto.
En computación blanda, la computación evolutiva ayuda a aplicaciones de minería de datos (utilizando grandes conjuntos de datos para encontrar patrones), robótica , optimización y métodos de ingeniería. [ 3 ] [ 5 ]
Sistemas de inteligencia híbrida
Los sistemas de inteligencia híbrida combinan las fortalezas de los componentes de computación blanda para crear modelos computacionales integrados. Técnicas artificiales como la lógica difusa, las redes neuronales y la computación evolutiva se combinan para resolver problemas de manera eficiente. Estos sistemas mejoran el juicio, la resolución de problemas y el análisis de datos . Los sistemas de inteligencia híbrida ayudan a superar las limitaciones de los enfoques individuales de IA para mejorar el rendimiento, la precisión y la adaptabilidad para abordar problemas dinámicos . Impulsan las capacidades de computación blanda en el análisis de datos, el reconocimiento de patrones y los sistemas. [ 12 ]
Aplicaciones
Debido a su versatilidad dinámica, los modelos de computación blanda son herramientas valiosas para abordar problemas complejos del mundo real. Son aplicables en numerosas industrias y campos de investigación:
La lógica difusa y las redes neuronales de la computación blanda ayudan con el reconocimiento de patrones, el procesamiento de imágenes y la visión artificial. Su versatilidad es vital en el procesamiento del lenguaje natural, ya que ayuda a descifrar las emociones y el lenguaje humanos. También contribuyen a la minería de datos y al análisis predictivo al obtener información valiosa de conjuntos de datos enormes. La computación blanda ayuda a optimizar soluciones en áreas como la energía, las previsiones financieras , el modelado de datos ambientales y biológicos, y cualquier ámbito que involucre o requiera modelos. [ 12 ] [ 13 ]
En el campo de la medicina, la computación blanda está revolucionando la detección de enfermedades, creando planes para tratar a los pacientes y modelos de atención médica . [ 10 ]
Desafíos y limitaciones
Los métodos de computación blanda, como las redes neuronales y los modelos difusos, son complejos y pueden requerir aclaraciones. En ocasiones, comprender la lógica subyacente a las decisiones de los algoritmos de redes neuronales exige un esfuerzo considerable, lo que dificulta su adopción por parte del usuario. Además, alimentar los modelos con conjuntos de datos extensos requiere recursos valiosos y costosos, y a veces resulta imposible obtener los recursos computacionales necesarios. También existen importantes limitaciones de hardware que restringen la capacidad de cálculo. [ 8 ]
Referencias
- ↑ Zadeh, Lotfi A. (marzo de 1994). "Lógica difusa, redes neuronales y computación blanda" . Communications of the ACM . 37 (3): 77– 84. doi : 10.1145/175247.175255 . ISSN 0001-0782 .
- 1 2 Ibrahim, Dogan. "Una visión general de la computación blanda." Procedia Computer Science 102 (2016): 34-38.
- 1 2 3 Kecman, Vojislav (2001). Aprendizaje y computación blanda: máquinas de vectores de soporte, redes neuronales y modelos de lógica difusa . MIT Press. ISBN 978-0-262-11255-0.
- ↑ Chaturvedi, Devendra K. "Computación blanda". Estudios en inteligencia computacional 103 (2008): 509-612.
- 1 2 3 Ram, Mangey; Davim, J. Paulo (2018-05-04). Técnicas matemáticas avanzadas en ciencias de la ingeniería . CRC Press. ISBN 978-1-351-37189-6.
- ↑ "Lógica difusa | Introducción" . GeeksforGeeks . 10 de abril de 2018. Consultado el 11 de noviembre de 2023 .
- ↑ Trillas, Enric y Luka Eciolaza. "Lógica difusa". Springer International Publishing. DOI 10 (2015): 978-3.
- 1 2 Cheng, Yu; Wang, Duo; Zhou, Pan; Zhang, Tao (2018). "Compresión y aceleración de modelos para redes neuronales profundas: principios, progreso y desafíos" . IEEE Signal Processing Magazine . 35 (1): 126– 136. Bibcode : 2018ISPM...35a.126C . doi : 10.1109/MSP.2017.2765695 . Recuperado el 11 de noviembre de 2023 .
- ↑ "¿Qué son las redes neuronales? | IBM" . www.ibm.com . 6 de octubre de 2021. Consultado el 11 de noviembre de 2023 .
- 1 2 Abiodún, Oludare Isaac; Kiru, Muhammad Ubale; Jantan, Aman; Omolara, Abiodun Esther; Dada, Kemi Victoria; Umar, Abubakar Malah; Linus, Okafor Uchenwa; Arshad, Humaira; Kazaure, Abdullahi Aminu; Gana, Usman (2019). "Revisión integral de aplicaciones de redes neuronales artificiales para el reconocimiento de patrones" . Acceso IEEE . 7 : 158820– 158846. Código bibliográfico : 2019IEEEA...7o8820A . doi : 10.1109/ACCESS.2019.2945545 .
- ↑ "Algoritmos genéticos" . GeeksforGeeks . 29 de junio de 2017. Consultado el 11 de noviembre de 2023 .
- 1 2 Medsker, Larry R. (2012-12-06). Sistemas inteligentes híbridos . Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-4615-2353-6.
- ↑ Dote, Y.; Ovaska, SJ (2001). "Aplicaciones industriales de la computación blanda: una revisión" . Actas del IEEE . 89 (9): 1243– 1265. Bibcode : 2001IEEEP..89.1243D . doi : 10.1109/5.949483 . Recuperado el 11 de noviembre de 2023 .
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