Inteligência Artificial e aplicações em sistemas energéticos - Cap.2 - Lógica Fuzzy

O atributo da bivalência significa a utilização de dois valores: algo é verdadeiro ou não-verdadeiro. A lógica de Aristóteles fez do atributo da bivalência um marco histórico em nossa cultura ocidental. A bivalência está profundamente enraizada em nosso modo de pensar, em nossa tradição, e até em nosso comportamento ético. A ciência da computação é baseada na bivalência e a álgebra booleana é considerada como uma ferramenta, que possibilita embarcar “as leis da verdade” em linguagem matemática.

Todavia, há um considerável descompasso entre o mundo real e nossa visão bivalente do mesmo, por exemplo, o fato de que o mundo real contém um número infinito de sombreamentos e graus de cinza entre as cores preta e branca. No mundo real, tudo é uma questão de ponto de vista ou de graduação, ou seja, tudo é relativo. O mundo real não e bivalente, é na realidade multivalente com um infinito espectro de opções em vez de duas opções. Em termos técnicos, o mundo real é analógico, não digital! Assim, o objetivo da lógica fuzzy é o de capturar esses graus de verdade, como no exemplo anterior capturar tons de cinza. A lógica fuzzy trabalha, com tal incerteza e verdade parcial os fenômenos naturais, de uma maneira sistemática e rigorosa.

Os modelos matemáticos de um processo real e complexo serão sempre uma simples representação da realizada (Herris et al., 1993). Os conhecimentos disposto de um sistema qualquer serão sempre incompletos e com diversas fontes de incertezas. As origens destas imperfeições são principalmente devidas a duas razões.
A primeira razão decorre da maneira como estes conhecimentos são obtidos do mundo real. Esta etapa envolve observações através de instrumentos ou do próprio ser humano. Desta forma, estas observações estarão sempre sujeitas a erros e incertezas.

A outra razão decorre da maneira como estes conhecimentos do sistema real são representados em um modelo através da própria linguagem natural, de uma lógica formal ou de uma formulação matemática qualquer. Este modelo sempre será incompleto em função das simplificações necessárias à realização do mesmo.

Portanto, a observação, a aquisição e a representação dos conhecimentos irão conduzir inevitavelmente a uma perda de informações em relação ao sistema real, que será tanto maior quanto mais complexo for este sistema.

Os modelos baseados na lógica fuzzy também são uma simplificação do processo real. Entretanto, no caso da teoria de controle de processos estes sistemas fuzzy mudam o paradigma clássico desta teoria. Isto é, ao invés de se procurar obter um modelo para o processo e a partir dele projetar um controlador com um desempenho razoável, os sistemas fuzzy tentam modelar diretamente como o ser humano controla o processo.

Estes sistemas fuzzy para controle de processos nascem da observação de que o operador humano é capaz de controlar sistemas complexos, de uma maneira satisfatória e respeitando objetivos muitas vezes contraditórios, com apenas uma imagem mental do processo. Esta imagem é um modelo qualitativo, experimental e adaptativo do sistema que ele cria, de forma a gerar as ações de controle adequadas a uma situação particular de uma operação.

A teoria dos subconjuntos fuzzy (ZADEH, 1965) permitiu representar estes conhecimentos sobre a operação dos processos, que são muitas vezes complexos, evolutivos, incertos e contraditórios de uma maneira sistemática e lógica em um sistema de controle.

O controle fuzzy tenta imitar o operador humano se baseando em uma representação descritiva e experimental do processo. Desta forma, ele tenta produzir as ações de controle desejadas baseando-se em modelos da operação do sistema, ao invés de utilizar modelos do próprio processo como em outras técnicas clássicas de controle.

Apesar do nome fuzzy, esta teoria se apóia em um conjunto de axiomas e regras precisas e rigorosas, que permitem um encadeamento ou um raciocínio lógico de proposições. O adjetivo fuzzy decorre da aptidão desta teoria a exprimir e a representar noções do cotidiano que são muitas vezes incertas, “nebulosas” e subjetivas.