Software gratuito que é uma alternativa ao MatLab no quesito modelagem de sistemas de lógica fuzzy 


Hoje um texto mais técnico: minha dica de software gratuito para brincar com a modelagem de sistemas difusos sem precisar gastar muito dinheiro com o MatLab ou se arriscar comprando softwares crackeados por russos.  

Todo estudante de Ciência da Computação ou ADS uma hora ou outra vai ter de encarar a não tão famosa LÓGICA FUZZY ou LÓGICA DIFUSA (isso se a instituição em que você estuda for séria e realmente se importa com a sua formação intelectual...).

Para manipular ou testar modelos de lógica Fuzzy, temos algumas alternativas: uma é paga e a outra é gratuita.

Como software pago temos o MatLab que é uma poderosa ferramenta proprietária de licença paga que pode ser utilizada para os mais variados fins na área de cálculos e simulação de sistemas. Ferramenta super completa que recomendo para QUEM PODE PAGAR sua licença anual que é tabelada com o valor em U$.

Eu particularmente não gostei do módulo Fuzzy do MatLab... 

Para quem não pode se dar ao luxo de comprar o MatLab acaba utilizando aquelas ferramentas chulés OPEN SOURCE do tipo: OCATVE, SCILAB ou MAXIMA.

Já testei esses softwares open source e digo: minha experiência foi de SOFRÊNCIA com esses programas que infelizmente ainda são cheios de BUGS e horrivelmente INCOMPLETOS.

Pesquisando muito na WEB finalmente encontrei uma ferramenta desenvolvida SOMENTE PARA A SIMULAÇÃO DE MODELOS DIFUSOS!


Sim amigos! Entre o SIM, TALVEZ e o NÃO, o ZERO, o MEIO e o UM , o QUENTE, MORNO e o FRIO existem muitos mais coisas do que imaginamos! Os sistemas de Lógica Fuzzy demonstram isso matematicamente!  

Segue vídeo da ferramenta testando algumas regras:




E nem acreditei quando ví que o software é gratuito e livre de bugs e pelo menos nos meus modelos de simulação não apresentaram os mesmos problemas fedorentos dos softwares open source.

O software é o InFuzzy que é desenvolvido pela UNISC:


InFuzzy

InFuzzy é um software designado a modelagem de sistemas difusos (Fuzzy Logic). A modelagem de sistemas difusos é realizada através de interface gráfica de fácil manuseio, respeitando regras de ergonomia e usabilidade de software. As principais funcionalidades do sistema estão relacionadas a definição de variáveis de entrada, variáveis de saída, termos linguísticos, blocos de regras, relações entre variáveis e blocos de regras, simulações, integração com aplicações externas, personalização por projeto difuso. Além do software, o projeto está dotado com exemplos, vídeo aulas e manual.

Protocolo no INPI n°020110031632
Como citar: Posselt, E. L.; Frozza, R.; Molz, R. F.. Software Infuzzy 2011. Programa de Mestrado em Sistemas e Processos Industriais PPGSPI, UNISC, 2011. Disponível em: http://www.unisc.br/ppgspi

Créditos

Ederson Luis Posselt
edersonlp@yahoo.com.br
Rejane Frozza
frozza@unisc.br

Rolf Fredi Molz

Tá esperando o quê? Vai lá no site faz seu cadastro e baixe o software para você ficar horas se divertindo criando e testando seus modelos que usam a lógica Fuzzy!

Por enquanto só foi desenvolvido para ser instalado em Sistemas Windows porém consigo utilizar tranquilamente no meu Linux através do WINE e roda perfeitamente sem BUGS.   

Para quem não sabe o que é lógica Fuzzy e ficou curioso, vai aqui um trecho sobre o que é:
========================================================================

LÓGICA FUZZY ou SISTEMAS DIFUSOS


   As primeiras noções da lógica dos conceitos "vagos" foi desenvolvida por um lógico polonês Jan Lukasiewicz (1878-1956) em 1920 que introduziu conjuntos com graus de pertinência sendo 0 , ½ e 1 e, mais tarde, expandiu para um número infinito de valores entre 0 e 1.
   A primeira publicação sobre lógica "fuzzy" data de 1965, quando recebeu este nome. Seu autor foi Lotfi Asker Zadeh (Zah-da) , professor em Berkeley, Universidade da California.
Zadeh criou a lógica "fuzzy" combinando os conceitos da lógica clássica e os conjuntos de Lukasiewicz, definindo graus de pertinência. Entre 1970 e 1980 as aplicações industriais da lógica "fuzzy" aconteceram com maior importância na Europa e após 1980, o Japão iniciou seu uso com aplicações na indústria. Algumas das primeiras aplicações foram em um tratamento de água feito pela Fuji Electric em 1983 e pela Hitachi em um sistema de metrô inaugurado em 1987. Por volta de 1990 é que a lógica "fuzzy" despertou um maior interesse em empresas dos Estados Unidos.
   Devido ao desenvolvimento e as inúmeras possibilidades práticas dos sistemas "fuzzy" e o grande sucesso comercial de suas aplicações, a lógica "fuzzy" é considerada hoje uma técnica "standard" e tem uma ampla aceitação na área de controle de processos industriais.
   Lógica Fuzzy é baseada na teoria dos Conjuntos Fuzzy. Esta é uma generalização da teoria dos Conjuntos Tradicionais para resolver os paradoxos gerados à partir da classificação “verdadeiro ou falso” da Lógica Clássica. Tradicionalmente, uma proposição lógica tem dois extremos: ou “completamente verdadeiro” ou “completamente falso”. Entretanto, na Lógica Fuzzy, uma premissa
varia em grau de verdade de 0 a 1, o que leva a ser parcialmente verdadeira e parcialmente falsa.
   Devido as suas características intrínsecas, a Lógica Fuzzy é capaz de incorporar tanto o conhecimento objetivo (a partir de dados numéricos) quanto o conhecimento subjetivo (a partir de informações linguísticas).


Explicação

   Zadeh, o criador da Lógica Fuzzy, afirmou em [Zadeh 1989] que essa teoria é uma metodologia para solução de problemas com variáveis e enunciados ambíguos, com expressões contendo imprecisões.
   Com base na pesquisa, tentarei desenvolver um aplicativo simples que usando as regras da lógica difusa gere um “perfil de usuário” e verificar a possibilidade desse software ser usado em outros ambientes e contextos como alternativa para análise de perfis e captação de dados sem o conhecimento ou imposição explícita ao usuário (que nem sempre está disposto a responder pesquisas que vão gerar bases de informações valiosas para as empresas ou governos) .


Bibliografia

Fundamentos de matemática elementar (por) Gelson Iezzi (e outros) São Paulo, Atual
Ed., 1977

Sites:
http://users.femanet.com.br/~fabri/fuzzy.htm
MARTINS TÔRRES,JOSÉ JULIO
Download de arquivo PDF: Conjuntos Fuzzy e Lógica Fuzzy

Teses:
Profa. Dra. Mariangela Amendola
Msc. Anderson Luiz de Souza
Prof. Dr. Laécio Carvalho Barros
FEAGRI & IMECC/ UNICAMP
Manual do uso da teoria dos
conjuntos Fuzzy no MATLAB 6.5. arquivo PDF
SOUTO, KELLING CABRAL
Sistema Especialista com Lógica Nebulosa
para o Cálculo em Tempo Real de Indicadores
de Desempenho e Segurança na Monitoração de
Usinas Nucleares [Rio de Janeiro] 2005
VIII, 175 p. 29,7 cm (COPPE/UFRJ, D.Sc.,
Engenharia Nuclear, 2005)
Tese - Universidade Federal do Rio de
Janeiro, COPPE.
1 – Sistema Especialista Nebuloso
2 – Indicadores de Desempenho e Segurança
I. COPPE/UFRJ II. Título (série)  


====================================================================

Ainda estou testando meus modelos e talvez um dia eu faça a postagem aqui. mas posso dizer: recomendo de verdade esse software InFuzzy. Os outros softwares recomendo mais para outros tipos de cálculos. 

Att Gerson Ravv