Возможности современной вычислительной техники громадны

Содержание

Введение ……………………………………………………3

Нечеткая логика и ее применение…………………………4

Заключение………………………………………………….10

Использованные источники………………………………..11

Введение

Возможности современной вычислительной техники громадны. При этом ученые не оставляют надежду создать искусственный интеллект, подобный человеческому. Уже сейчас есть ЭВМ, который обыгрывает человека в шахматы, даже чемпиона мира! аспаров в 1989 году заявлял, что такое невозможно, аргументируя тем, что машина не пишет музыку и не рисует шедевры живописи. Правда выбор оптимального хода машина осуществляет методом простого перебора ходов – никакого понимания она не демонстрирует, тем более не чувствует красоту комбинации. Проблема искусственного интеллекта сложна, но уже породила множество дискуссий среди философов, ученых, деятелей культуры и религии. Остается отметить, что Стивен Хокинг считает создание искусственного разума неизбежным и естественным для эволюции жизни на планете. В марте 2016 года компьютерная программа Google сумела обыграть чемпиона мира по древней игре го, которая ранее считалась недоступной для компьютерного анализа. По мнению разработчиков, их программа сама себя обучает. И это, безусловно, главная сенсация 2016 года. В основе большинства систем искусственного интеллекта лежат нейронные сети и нечеткая логика, имитирующая человеческую мыслительную деятельность. Разработчики программы для го также использовали этот набор. Надо отметить, что до недавнего времени считалось, что машина не скоро обыграет человека в го, так как эта игра требует не только точного расчета и выверенного плана, но и стратегии на уровне фантазии. Теперь машине покорилось и это.

В настоящий момент формирование модели, копирующей мышление человека, и их применение в решении практических проблем составляет важнейшее направление науки. По сути, борьба компьютера с человеком в интеллектуальных играх является только тренировочным полигоном. Практические задачи часто все-таки ставят машины в тупик. Эта работа о системах с нечеткой логикой, которая разрешает некоторые проблемы.

Нечеткая логика и ее применение

В 60-е годы прошлого века математик из СШ представил миру логику, отличающуюся от привычной формальной логики Аристотеля или булевой алгебры. Это был время, когда компьютерную технику старались использовать как можно шире, в том числе для создания систем, управляющих процессами без участия людей. Тогда впервые стали создавать системы, получившие название экспертных. Экспертные системы должны были в идеале выполнять роль узкопрофильного специалиста, который выдает правильное решение человеку, не разбирающемуся в проблематике. Однако, далеко не все запросы к такого рода системам укладывались в рамках определенных жестких ограничений. Кроме того, если человек не является специалистом, то и вопрос, заданный им может оказаться некорректным, либо некорректно поставленным. Если в первом случае машина даст ответ «нет ответа», то во втором она должна попросить сформулировать вопрос точнее, но так как машина не человек, то она также отвечала «нет ответа». Таким образом, экспертные системы были готовы управлять техническими процессами, основываясь на показателях датчиков, но совершенно терялись при ответе на самые простые вопросы. Стало очевидным, что необходим особый математический аппарат, который сможет перевести язык неформального человеческого общения на язык формул. Конечно, и до Л. Заде предпринимались попытки создать подобный аппарат, но они остались не известными широкой аудитории, и с его работы «Fuzzy Sets» (слово fuzzy c английского переводится как «нечеткий») 1965 года обычно ведут хронологию исследований в области нечеткой логики. Название статьи и послужило появлению новой науки «fuzzy logic».

Созданный Заде аппарат стал популярным в самых различных областях человеческой деятельности: системы управления, прогнозирование биржевых котировок, анализ сложных лингвистических текстов и т. д. Однако, он оказался не очень простым в применении. Поэтому по-прежнему продолжается развитие экспертных систем, так как для многих случаев важно иметь системы, которыми может пользоваться именно человек без специальной подготовки.

Серьезное практическое применение теория нечетких множеств начала получать с начала 80-х годов прошлого века благодаря работам японских и американских инженеров. В основном находились новые пути построения сложных и ответственных электронных систем, которые управлялись бы алгоритмами нечеткой логики. В дальнейшем именно Япония стала флагманом применения нечеткой логики в производственных приборах, комплексах и бытовых устройствах. Была создана совместная межкорпоративная лаборатория  LIFE (международная лаборатория инженерии на нечеткой логике). Финансирование проектов, основанных на теории нечеткой логики, осуществляется напрямую из бюджета страны. Развитие технических систем, основанных на нечеткой логике, признано национально важной задачей. В результате были запатентованы десятки новых микроэлектронных устройств, которые нашли широкое применение в автоматических системах управления, бытовой технике, робототехнике.

В США также активно развиваются проекты применения нечеткой логике для построения новых алгоритмов управления военными комплексами и техникой, а также алгоритмов «предсказания» и оптимизации экономических проблем (игра на бирже, ценовая политика и т. д.). В результате практического применения систем, основанных на нечеткой логике, ученые пришли к серии проблем, требующих решения для скорейшего развития систем нечеткой логики. Для оптимального использования требуются компьютеры с видоизмененной архитектурой, новыми электронными компонентами (именно их и патентуют) и средствами разработки, а также принципиально новыми методами расчета нечетких систем управления.

Самым важным применением новой теории стало ее использование в микроконтроллерах, которые получили название микроконтроллеры нечеткой логики. Современная промышленность и быт уже немыслимы без применения микроконтроллеров, так как они применяются повсеместно. В обычных микроконтроллерах в основу положены законы ТАУ (теория автоматического управления), представляющие из себя набор дифференциальных уравнений. В микроконтроллерах нечеткой логики реализованы знания определенных экспертов, которые обычно выражены через лингвистические переменные, описанные правилами нечеткой логики.

Такова принципиальная структура микроконтроллера нечеткой логики

Таким образом, микроконтроллер в своем составе имеет:

блок фаззификации – осуществляет перевод четко определенных величин, записанных на выходе объекта управления, в нечеткие, которые отображены лингвистическими переменными в данной базе знаний. база знаний. блок решений -  использует правила, сформулированные в рамках нечеткой логики, для преобразования нечетких данных на входе в нужные управляющие величины, которые также описаны нечетко. блок дефаззификации – осуществляет перевод полученных нечетких данных с выхода блока решений в четкие данные, которые и управляют нужным объектом.

Все системы с нечеткой логикой функционируют по одному принципу: показания измерительных приборов: фаззифицируются (превращаются в нечеткий формат), обрабатываются, дефаззифицируются и в виде обычных сигналов подаются на исполнительные устройства. Микропроцессор может принимать и аналоговые сигналы, переводя их в нечеткий формат, а далее, действуя по приведенному алгоритму, получать на выходе исполнительный сигнал также аналоговой формы. Такие микропроцессоры отличает простота и миниатюрность, отсутствие избыточного программного обеспечения. В основе лежит комбинированный аналогово-цифровой сигнал, работающий на сверхвысоких скоростях, что позволяет ускорить системы управления в действии. Таким образом, этот процессор можно и нужно применять в устройствах, работающих в реальном масштабе времени, где необходима высокая производительность системы.

Для этого обычно не требуется дополнительного программного обеспечения. При этом часто нечеткую логику эмулируют на обычном микроконтроллере, реализуя соответствующую электронную схему. При этом многие микроконтроллеры имеют интегрированные на языках ассемблера фаззи-команды. Например, это реализовано на  Motorola 68HC12 или STMicroelectronics ST52x301. То есть эти микросхемы аппаратно поддерживают определенные базовые фаззи-операции. Естественно создано программное обеспечение, обеспечивающее отладку данных систем в соответствии с поставленными задачами. Другими примерами микроконтроллеров являются: ST62 (STMicroelectronics) (8-битный микроконтроллер со встроенной, однократно программируемой памятью для автомобильной промышленности, продолжение семейства Dualogic. Имеет расширенный рабочий температурный диапазон от -40 до +125°C); VY86C570 (нечеткий сопроцессор. 12-битное ядро); SAE81C99 (Siemens) (нечеткий процессор, способный выполнять восемь программируемых алгоритмов, обрабатывать 256 входных переменных и формировать до 64 выходных значений максимум по 16 правилам. Может использоваться как отдельное устройство или в качестве сопроцессора для 8- и16-разрядных микроконтроллеров).

Например, микроконтроллер 68НС12 создан на ядре с малым потреблением. Он включает набор команд 68НС11 в расширенном виде на 16-разрядном уровне. При этом сейчас 68НС11 (он 8-битный) один из наиболее используемых электронных компонентов последние 30 лет. Таким образом, произошла полезная «надстройка». Архитектура 68НС11 является промышленным стандартом и поддерживается большинством систем отладки программного обеспечения. Характерная черта этого микроконтроллера: он способен работать как в однокристальном исполнении, так и в расширенном с подключенной внешней памятью. Ядро 68НС12 включает уже 64 новые инструкции, двадцатиразрядное арифметико-логическое устройство, инструкции, построенные по типу очереди (queue – тип построения последовательности действий), и индексную адресацию. С помощью этих новых инструкций и адресаций инженеры получили доступ к дополнительным 4 Мб кода и 1 Мб данных. При этом сама архитектура 68НС12 предназначена для работы с языками программирования высокого уровня (обычно С, С++ и подобные по функционалу) и нечеткой логикой. Широко используются системы, объединяющие сразу несколько микроконтроллеров нечеткой логики. Каждый такой микроконтроллер становится узлом построенной нечеткой логической сети. Связывая выход с одного узла с входом на другой узел, можно значительно упростить вычисления. Такой подход получил название нечеткого предвычисления.

Надо также отметить, что современные системы компьютерной алгебры, такие как MATLAB, LabVIEW, Scilab уже давно имеют встроенные программные модули для работы с нечеткими выражениями, в том числе и для программирования микроконтроллеров. Хотя достаточно распространены  и интегрированные системы разработки программного обеспечения микроконтроллеров, где также доступны функции работы с нечеткими выражениями. 

На сегодняшний день можно обозначить следующие преимущества систем с нечеткой логикой:

Есть возможность работать с нечеткими с точки зрения машины данными. Можно неоднозначно формализовать задачу, используя не точные критерии оценки. Однако, с человеческой точки зрения это будет вполне естественная форма. Есть возможность использовать не только данные, но и оценку достоверности этих данных на основе определенных знаний, так как работаем и с входными данными и с конечным результатом. Есть возможность быстрого создания модели очень сложного процесса, протекающего в динамике. Далее эту модель можно изучить с определенной точностью, описать методами нечеткой логики. Не всегда получается точно, но быстрота позволяет добиться определенных результатов, а в дальнейшем уточнить их.

Заключение

Сегодня элементы нечеткой логики можно найти в десятках промышленных изделий - от систем управления электропоездами и боевыми вертолетами до пылесосов и стиральных машин. Без применения нечеткой логики немыслимы современные ситуационные центры руководителей западных стран, где принимаются ключевые политические решения и моделируются разные кризисные ситуации. Не обошли средства нечеткой логики и программные системы, обслуживающих большой бизнес. Первыми, разумеется, были финансисты, задачи которых требуют ежедневного принятия правильных решений в сложных условиях непредвиденного рынка.

Вслед за финансистами, обеспокоенные успехами японцев и потерей стратегической инициативы, когнитивными нечеткими схемами заинтересовались промышленные гиганты США. Motorola, General Electric, Otis Elevator, Pacific Gas & Electric, Ford и другие в начале 90-х начали инвестировать в разработку изделий, использующих нечеткую логику. Имея солидную финансовую "поддержку", фирмы, специализирующиеся на нечеткой логике, получили возможность адаптировать свои разработки для широкого круга применений.

К недостаткам систем, основанных на нечеткой логике, можно отнести отсутствие единых методов формирования таких систем, невозможность полноценного математического анализа на современном этапе и отсутствие большей точности вычислений в сравнении с вероятностными подходами.

Мы кратко рассмотрели только некоторое применение нечеткой логики в микроконтроллерах, без которых невозможна ни одна современная система управления. Подробное рассмотрение каждой отрасли применения на сегодняшний день становится все более сложной задачей, так как число этих применений усиленно растет.

Использованные источники

1. Подчукаев, Владимир Анатольевич. Теория информационных процессов и систем. - М. : Гардарики, 2007. - 207 с.
2. Душин основы информационных процессов и систем: Учебник. - М.: Издательско-торговая корпорация Дашков и Ко;2012.- 348с.

3. http://puter-museum. ru/articles/?article=298

4. http://fuzzyfly. chat. ru/struct. htm