Constructiile orbitale si logica fuzzy

    
     Readusa recent în atentia întregii lumi prin eforturile financiare si stiintifice implicate, Statia Spatiala Internationala ALPHA – o grandioasa constructie orbitala întinsa pe suprafata a doua terenuri de fotbal (!) -, va poseda în 2004 nu mai putin de cinci Noduri de jonctiune cu module stiintifice suplimentare sau cu navete de transport. Întrucât apropierea si jonctiunea la Statia ALPHA a acestor navete reprezinta un ansamblu de manevre cu grad ridicat de precizie, dar si de pericol (!), deci cu nivel de incertitudine ridicat, a trebuit conceputa o instalatie optica complexa, al carei procesor controleaza unghiurile camerelor de luat vederi panoramice folosind un program de calcul care utilizeaza.
    
     Readusa recent în atentia întregii lumi prin eforturile financiare si stiintifice implicate, Statia Spatiala Internationala ALPHA – o grandioasa constructie orbitala întinsa pe suprafata a doua terenuri de fotbal (!) -, va poseda în 2004 nu mai putin de cinci Noduri de jonctiune cu module stiintifice suplimentare sau cu navete de transport. Întrucât apropierea si jonctiunea la Statia ALPHA a acestor navete reprezinta un ansamblu de manevre cu grad ridicat de precizie, dar si de pericol (!), deci cu nivel de incertitudine ridicat, a trebuit conceputa o instalatie optica complexa, al carei procesor controleaza unghiurile camerelor de luat vederi panoramice folosind un program de calcul care utilizeaza… logica fuzzy. Dar ce este logica fuzzy?    
         
     Incursiune în teoria incertitudinii    
         
     De fapt, pentru a încerca o explicatie privind logica fuzzy – în prezent cu numeroase aplicatii în domeniul aerospatial, al automaticii, microelectronicii etc. – este necesar sa apelam la Inteligenta Artificiala (IA); unul din instrumentele de lucru ale IA este reprezentat de notiunea de Soft Computing (SC), capabil sa descrie în limbaj matematic o noua modalitate de calcul care exploateaza tolerarea – în diferite probleme fizice – a existentei incertitudinii si chiar a impreciziei, în scopul obtinerii în final a solutiei problemei studiate! Aceste SC-uri (a nu se confunda cu societatile comerciale care, în România, sunt adesea eficiente doar în carti… aurii!) folosesc principiul complexitatii: cu cât un sistem tehnic îsi amplifica complexitatea, cu atât se reduce capabilitatea de preliminare a solutiei, care va evolua pâna la atingerea unei limite de la care precizia si relevanta aproape se exclud reciproc!    
     Notiunea de Soft Computing a fost introdusa în 1965 de matematicianul american Lotfi Zadeh de la Universitatea din California (Berkeley); în aceasta el a introdus calculul neuronal, algoritmii genetici si logica fuzzy. În acelasi an, regretatul academician Grigore Moisil a avut preocupari si publicatii în acelasi domeniu, dar nu le-a exploatat îndeajuns… Zadeh, în schimb, a fundamentat logica fuzzy ca instrument matematic de studiu pentru fenomenele cu incertitudini si care opereaza folosind grupurile fuzzy, tabele de calcul pentru functii de apartenenta si chiar procesoare fuzzy! Chiar si notiunea de grup în logica fuzzy implica o tranzitie treptata de la „a apartine” la „a nu apartine” respectivului grup… Un astfel de grup reprezinta conditiile ambigue, vagi, imprecise; acestea sunt definite prin functii continue, care pot generaliza functia caracteristica a grupului, concept care va permite evaluarea gradului în care este satisfacuta o anumita conditie sau o formulare data. Astfel, operând cu incertitudini si nu cu probabilitati, logica fuzzy poate ajuta la implementarea la sisteme automate a unor strategii de control „învatate” de la operatorul uman în scopul solutionarii unor probleme care implica sisteme neliniare complexe. Ca urmare, logica fuzzy evalueaza masura în care un anume element apartine grupului, deci ea permite evaluarea gradului de dezvoltare a unui fenomen la care au aparut anumite conditii, spre deosebire de anticiparile care prelimina daca aceste conditii vor aparea sau nu…