Giải đáp - Fuzzy Logic là gì? Tất tần tật thông tin liên quan

Giải đáp - Fuzzy Logic là gì? Tất tần tật thông tin liên quan​

Fuzzy logic cũng được xem là một phần quan trọng trong thế giới AI. 

Hệ thống Fuzzy Logic là một hệ thống điều khiển hoặc quyết định dựa trên nguyên tắc của "mờ" thay vì logic truyền thống giữa đúng và sai. Theo đó, chúng chấp nhận sự mập mờ và không rõ ràng trong thông tin đầu vào và xử lý dữ liệu theo cách mà logic nhị phân không thể làm được. 

Hệ thống Fuzzy Logic thường được sử dụng trong các ứng dụng đòi hỏi đánh giá dựa trên các giá trị không chắc chắn, như điều khiển máy giặt, hệ thống lái ô tô tự động và nhiều lĩnh vực khác. Điều này giúp đáp ứng tính linh hoạt và hiệu quả trong việc xử lý những thông tin không chắc chắn. 

 

Hệ thống Logic mờ (Fuzzy Logic) được phát minh bởi Lotfi Zadeh. Ngoài ra, ông còn quan sát thấy rằng khi ra quyết định, chúng ta sẽ có một loạt các khả năng trung gian giữa CÓ và KHÔNG.

Để triển khai hệ thống này, bạn có thể thực hiện trong các hệ thống với nhiều quy mô và khả năng khác nhau. Đương nhiên, chúng phải có phạm vi từ bộ điều khiển vi mô trung tâm (nhỏ) cho đến lớn. Ngoài ra, chúng ta có thể triển khai chúng trong phần cứng, phần mềm hoặc kết hợp cả hai trong trí tuệ nhân tạo AI.

Fuzzy Logic được chọn lựa trong nhiều ứng dụng vì những lợi ích quan trọng mà chúng mang lại. Trong đó:

- Fuzzy Logic linh hoạt và có khả năng xử lý thông tin mờ mịt, không chắc chắn, điều này phản ánh đời sống thực tế hơn so với logic nhị phân.

- Fuzzy Logic có khả năng tích hợp tri thức và kinh nghiệm con người vào quá trình đưa ra quyết định, giúp máy học hỏi và điều chỉnh hệ thống theo thời gian.

- Phương pháp lập trình công nghệ này thường dễ hiểu hơn so với một số thuật toán máy học phức tạp khác, giúp quá trình triển khai và duy trì dễ dàng hơn.

- Có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như điều khiển tự động, hệ thống thông tin, trí tuệ nhân tạo, và các lĩnh vực khác, tăng tính linh hoạt và đa nhiệm của chúng.

- Trong môi trường thực tế, hệ thống logic mờ này cũng giúp giảm bớt yêu cầu về mô hình toán học chính xác, đồng thời giữ được sự hiệu quả trong việc đưa ra quyết định.

>> Xem thêm: Khám phá 7 ngôn ngữ lập trình được ứng dụng trong những dự án AI - Machine Learning
 

Triển khai hệ thống Fuzzy Logic
 

Có thể sử dụng hệ thống logic mờ cho mục đích thực tế cũng như thương mại. Trong đó, hiện nay, người ta thường sử dụng chúng cho các sản phẩm tiêu dùng và máy điều khiển. Mặc dù hệ thống này không đưa ra lý luận chính xác 100%, nhưng lý luận chúng đưa ra sẽ nằm ở mức chấp nhận được. Logic mờ sẽ giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến sự không chắc chắn trong kỹ thuật

Về cơ bản, trong hệ thống logic mờ có 4 phần chính:

Có thể sử dụng mô-đun này để biến đổi các đầu vào của hệ thống. Ngoài ra, module này sẽ giúp chia tín hiệu đầu vào thành năm bước khác nhau:
 

    - LP -  x là dương lớn
 

    - MP-   x là trung bình
 

    - S -  x là nhỏ
 

    - MN -  x là trung bình âm.
 

    - LN -  x là âm lớn

Trong phần này, chúng ta phải lưu trữ nó trong các quy tắc IF-THEN đã được cung cấp bởi các chuyên gia.

Nói chung, động cơ này giúp mô phỏng quá trình suy luận của con người, bằng cách suy luận dựa trên các thông tin đầu vào và quy tắc IF-THEN.

Trong mô-đun này, chúng ta phải biến đổi tập mờ thành một giá trị rõ nét. Tập hợp đó được thu thập bởi một công cụ suy luận.

 

Các hàm thuộc về (Membership Function) luôn hoạt động trên cùng một khái niệm được gọi là là các tập mờ của các biến.

Các hàm này cho phép bạn định lượng thuật ngữ ngôn ngữ. Ngoài ra, bạn có thể dùng chúng để biểu diễn một tập mờ bằng đồ thị. Membership Function sẽ cho một tập mờ A, trong đó, X được xác định là μA: X → [0,1].

 

Trong hàm này, giữa giá trị 0 và 1, mỗi phần tử của X đều sẽ được ánh xạ. Chúng ta có thể định nghĩa nó là các cấp độ thành viên. Ngoài ra, nó định lượng mức độ thành viên của phần tử, dựa vào giá trị X đến tập mờ A.
 

    - Trục x - Đại diện cho vũ trụ của bài giảng (Universe of Discourse)
 

    - Trục y - Đại diện cho các cấp độ thành viên trong khoảng [0, 1]

Chúng ta có thể áp dụng các hàm thành viên khác nhau để làm mờ một giá trị số. Ngoài ra, chúng ta sẽ sử dụng các chức năng đơn giản đến phức tạp, chúng sẽ không tăng thêm độ chính xác trong kết quả đầu ra.

 

Có thể xác định tất cả các hàm thành viên cho LP, MP, S, MN và LN.  

Logic mờ có thể được ứng dụng vào một số lĩnh vực, đó là:

- Hệ thống ô tô: Hộp số tự động, tay lái bốn bánh, hệ thống kiểm soát môi trường phương tiện

- Hàng điện tử tiêu dùng: hệ thống Hi-Fi, máy photocopy, máy ảnh và máy quay video, tivi

- Hàng gia dụng: lò vi sóng, tủ lạnh, lò nướng bánh mì, máy hút bụi, máy giặt

- Kiểm soát môi trường: máy lạnh, máy sấy, máy sưởi, máy tạo ẩm

>> Xem thêm: Công nghệ AI cho ngành bán lẻ
 

Logic mờ có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực

Vậy là chúng ta đã cùng nhau nghiên cứu về các hệ thống Logic mờ (Fuzzy Logic System) trong AI và cả những ứng dụng của chúng trong đời sống thực tế. Nếu cần tư vấn trong các thông tin liên quan, vui lòng liên hệ với Viettel IDC để được giải đáp nhé.