Contenuto

• Tabella di comparazione
• Definizione di Soft computing
• Ora, parliamo di alcune metodologie del soft computing con esempi.
• Definizione di Hard computing
• Conclusione

Il soft computing e l'hard computing sono metodi di calcolo in cui l'hard computing è la metodologia convenzionale si basa sui principi di accuratezza, certezza e inflessibilità.Al contrario, il soft computing è un approccio moderno basato sull'idea di approssimazione, incertezza e flessibilità.

Prima di comprendere il soft computing e l'hard computing dovremmo capire, che cos'è l'informatica? L'informatica in termini di tecnologia informatica è il processo per eseguire quel particolare compito con l'aiuto di un computer o di un dispositivo informatico. Esistono diverse caratteristiche dell'informatica in quanto dovrebbe fornire una soluzione precisa, azioni di controllo precise e chiare, facilitare la soluzione dei problemi che possono essere risolti matematicamente.

Il metodo di calcolo tradizionale, l'hard computing è adatto a problemi matematici, sebbene possa essere usato per risolvere problemi del mondo reale, ma il principale demerito associato è che consuma una grande quantità di tempo e costi di calcolo. Questo è il motivo per cui il soft computing è la migliore alternativa per risolvere i problemi del mondo reale.

1. 1. Tabella di comparazione
   2. Definizione
   3. Differenze chiave
   4. Conclusione

Tabella di comparazione

Base per il confronto	Soft computing	Hard computing
Di base	Tollerante a imprecisione, incertezza, verità parziale e approssimazione.	Utilizza un modello analitico dichiarato con precisione.
Basato su	Logica fuzzy e ragionamento probabilistico	Logica binaria e sistema nitido
Caratteristiche	Approssimazione e disposizione	Precisione e categoricità
Natura	Stocastico	Deterministico
Funziona su	Dati ambigui e rumorosi	Dati di input esatti
Calcolo	Può eseguire calcoli paralleli	Sequenziale
Risultato	approssimativo	Produce risultati precisi.

Definizione di Soft computing

Soft computing è un modello di elaborazione sviluppato per risolvere i problemi non lineari che implicano soluzioni incerte, imprecise e approssimative di un problema. Questi tipi di problemi sono considerati problemi della vita reale in cui è richiesta l'intelligenza umana per risolverlo. Il termine soft computing è coniato dal dott. Lotfi Zadeh, secondo lui, il soft computing è un approccio che imita la mente umana alla ragione e impara in un ambiente di incertezza e impressione.

È creato attraverso due elementi di adattamento e conoscenza e ha una serie di strumenti come la logica fuzzy, le reti neurali, l'algoritmo genetico, eccetera. Il modello di soft computing è distinto dal suo modello precedente noto come modello di hard computing perché non funziona sul modello matematico di risoluzione dei problemi.

Ora, parliamo di alcune metodologie del soft computing con esempi.

1. Logica fuzzy affronta i problemi del sistema decisionale e di controllo che non possono essere convertiti in formule matematiche complesse. Questo fondamentalmente mappa gli ingressi e le uscite logicamente in modo non lineare, come fanno gli umani. La logica fuzzy viene utilizzata nel sottosistema automobilistico, nei condizionatori d'aria, nelle telecamere, ecc.

2. Reti neurali artificiali eseguire il processo di classificazione, data mining e previsione e gestire facilmente i dati di input rumorosi classificandoli nei gruppi o mappandoli su un output previsto. Ad esempio, viene utilizzato nel riconoscimento di immagini e caratteri, previsioni aziendali in cui i modelli vengono appresi dai set di dati e viene creato un modello per riconoscere questi modelli.

3. Algoritmi genetici e vengono utilizzate tecniche evolutive per risolvere i problemi relativi all'ottimizzazione e alla progettazione in cui una soluzione ottimale può essere riconosciuta ma non viene fornita una risposta corretta predefinita. Le applicazioni della vita reale dell'algoritmo genetico che utilizza tecniche di ricerca euristica sono la robotica, il design automobilistico, l'instradamento ottimizzato delle telecomunicazioni, l'invenzione biomimetica e così via.

Definizione di Hard computing

Hard computing è l'approccio tradizionale utilizzato nell'informatica che richiede un modello analitico affermato con precisione. È stato anche proposto dal dott. Lotfi Zadeh prima del soft computing. L'approccio informatico duro produce un risultato garantito, deterministico, accurato e definisce azioni di controllo definite usando un modello matematico o un algoritmo. Si occupa della logica binaria e nitida che richiede i dati di input esatti in sequenza. Tuttavia, l'hard computing non è in grado di risolvere i problemi del mondo reale il cui comportamento è estremamente impreciso e in cui le informazioni cambiano in modo coerente.

Facciamo un esempio se dobbiamo scoprire se pioverà oggi o no? La risposta potrebbe essere sì o no, il che significa che in due possibili modi deterministici possiamo rispondere alla domanda o, in altre parole, la risposta contiene una soluzione nitida o binaria.

1. Il modello di soft computing è tollerante all'imprecisione, verità parziale, approssimazione. D'altra parte, l'hard computing non funziona secondo i principi sopra indicati; è molto preciso e certo.
2. Il soft computing impiega la logica fuzzy e il ragionamento probabilistico mentre l'hard computing si basa su sistemi binari o nitidi.
3. L'hard computing ha caratteristiche come precisione e categoricità. Al contrario, approssimazione e predisposizione sono le caratteristiche del soft computing.
4. L'approccio del soft computing è di natura probabilistica mentre il hard computing è deterministico.
5. Il soft computing può essere facilmente gestito su dati rumorosi e ambigui. Al contrario, l'hard computing può funzionare solo su dati di input esatti.
6. I calcoli paralleli possono essere eseguiti nel soft computing. Al contrario, nell'hard computing il calcolo sequenziale viene eseguito sui dati.
7. Il soft computing può produrre risultati approssimativi mentre il hard computing genera risultati precisi.

Conclusione

L'approccio informatico convenzionale l'hard computing è efficace quando si tratta di risolvere un problema deterministico, ma man mano che il problema aumenta di dimensioni e complessità, aumenta anche lo spazio di ricerca del design. Ciò ha reso difficile la risoluzione di un problema incerto e impreciso mediante un hard computing. Quindi, il soft computing è emerso come la soluzione per l'hard computing che offre anche molti vantaggi come il calcolo veloce, il basso costo, l'eliminazione del software predefinito, eccetera.