La inteligencia artificial o IA está en constante desarrollo desde hace décadas, pero en los últimos años los avances están siendo muy significativos en diferentes sectores. Sin embargo, uno de los mayores retos en el desarrollo de sistemas inteligentes es la capacidad de lidiar con la incertidumbre y la imprecisión de muchos de los problemas del mundo real. Es aquí cuando se usa la lógica difusa.
En este artículo vamos a conocer qué es y en qué se diferencia de la lógica clásica y cuáles son sus aplicaciones más destacadas hoy en día. Pero si quieres conocer cuáles son los fundamentos de la IA y su uso para gestionar diferentes modelos de negocio, inscríbete en nuestro Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios.
La lógica difusa, lógica borrosa o fuzzy logic, es una ampliación de la lógica tradicional que fue introducida por Lotfi Zadeh en 1965. Se diferencia de la clásica por el hecho de estar basada en valores booleanos o binarios; es decir, de verdadero o falso, la lógica difusa trabaja con grados de verdad.
Por lo tanto, en vez de tener valores que son absolutos, las proposiciones pueden ser parcialmente verdaderas o parcialmente falsas, con un rango que va de 0 a 1. Con este enfoque, lo que se pretende es poder representar y controlar la incertidumbre y la imprecisión de una forma más eficaz.
Desde un punto de vista práctico, la lógica difusa utiliza conjuntos que, como su nombre indica, son difusos, y que son grupos cuyos límites no están claramente definidos. Por ejemplo, si hablamos de temperatura cálida con 25º Celsius, esta percepción de cómo de cálido es podría variar en función de la persona o de lo habitual que pueda ser o no en un país concreto. Con esta metodología, se crea un sistema que entiende y trabaja con estas variaciones y ambigüedades.
El sistema de lógica difusa se puede usar para fines comerciales y prácticos. A continuación vamos a ver sus principales aplicaciones actuales.
Uno de los usos más comunes de la lógica difusa es en el control de sistemas. Los controladores difusos se emplean en distintas aplicaciones, que pueden ir desde el control de climatización en edificios hasta la navegación de robots. Resultan muy útiles cuando las relaciones que hay entre las variables no son lineales o son difíciles de modelar con precisión.
Por ejemplo, los sistemas de climatización pueden utilizar esta lógica para ajustar la temperatura y la humedad con base en variables como la temperatura exterior, la cantidad de personas en una habitación y el tiempo que hace ese día.
El campo de la medicina es uno de los ejemplos cotidianos de IA. Pero con la lógica difusa, se puede mejorar el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades. Los sistemas que la usan incorporan la incertidumbre y la vaguedad que a menudo acompañan a los síntomas médicos.
Es decir, que los profesionales de la medicina reciben sugerencias más precisas y personalizadas basadas en datos imprecisos. Por ejemplo, se podría evaluar el riesgo de una enfermedad cardíaca en un paciente basándose en múltiples factores de riesgo que pueden no ser claramente definibles.
Otra área donde la lógica difusa ha demostrado ser eficaz es en los sistemas de reconocimiento facial. Gracias a la IA, se pueden identificar y clasificar patrones en datos que son imprecisos o que tienen interferencias.
Esta aplicación es muy interesante en el procesamiento de imágenes y en la visión por ordenador, ya que las imágenes tienden a ser de baja calidad o a contener elementos confusos. Por ejemplo, aunque las condiciones de iluminación no sean las idóneas o cuando el rostro está parcialmente oculto, los sistemas de reconocimiento siguen siendo capaces de reconocer la imagen.
Además, la combinación de esta lógica con redes neuronales, conocida como neuro-fuzzy systems, mejora aún más la capacidad de estos sistemas para aprender y adaptarse a patrones complejos.
En el sector financiero, se usa para mejorar la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. Gracias a esta lógica, se evalúan los riesgos y se pueden prever tendencias del mercado con mayor flexibilidad que los modelos tradicionales. Es muy interesante en la gestión de carteras y en el análisis de crédito, donde las decisiones deben basarse en datos que no siempre son claros o que están incompletos.
- Capacidad para manejar la incertidumbre y la imprecisión, características comunes en muchos problemas del mundo real.
- Ofrece soluciones más flexibles y adaptativas.
- Los modelos difusos son más fáciles de construir cuando se dispone de conocimiento experto en lugar de datos exactos.
- Permite una interpretación más intuitiva de las reglas y los resultados.
- Facilita la interacción entre humanos y máquinas.
- Dificultad de definir las funciones de pertenencia y las reglas difusas adecuadas para cada aplicación, lo cual puede requerir un alto grado de conocimiento experto.
- Los sistemas basados en lógica difusa pueden ser menos precisos que los modelos estadísticos o basados en aprendizaje profundo, cuando se dispone de grandes cantidades de datos precisos.
- La interpretación de los resultados de un sistema difuso puede ser subjetiva, así que puede haber ambigüedad en la toma de decisiones.
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