Prije razumijevanja soft computing i hard computing bismo trebali razumjeti, što je računalstvo? Računanje u smislu računalne tehnologije je proces ostvarivanja određenog zadatka uz pomoć računala ili računalnog uređaja. Postoji nekoliko obilježja računalstva kao što bi trebalo pružiti precizno rješenje, točne i jasne kontrolne radnje, olakšati rješavanje problema koji se mogu riješiti matematički.
Tradicionalna računalna metoda, hard computing je prikladna za matematičke probleme, iako se može koristiti za rješavanje problema iz stvarnog svijeta, ali glavna povezana greška je to što troši veliku količinu vremena i troškova računanja. To je razlog zašto je soft computing bolja alternativa za rješavanje stvarnih problema u svijetu.
Tablica usporedbe
| Osnova za usporedbu | Soft computing | Teško računalstvo |
|---|---|---|
| Osnovni, temeljni | Tolerantan na nepreciznost, nesigurnost, djelomičnu istinu i približavanje. | Koristi točno navedeni analitički model. |
| Na temelju | Fuzzy logika i probabilističko rezoniranje | Binarna logika i oštar sustav |
| Značajke | Aproksimacija i dispozitivnost | Preciznost i kategoričnost |
| Priroda | Stohastički | deterministički |
| Radi na | Nejasni i bučni podaci | Točni ulazni podaci |
| računanje | Može izvesti paralelne izračune | Sekvencijalno |
| Proizlaziti | približan | Stvara precizan ishod. |
Definicija soft computinga
Soft computing je računalni model razvijen za rješavanje nelinearnih problema koji uključuju neizvjesna, neprecizna i približna rješenja problema. Ove vrste problema smatraju se problemima iz stvarnog života gdje je potrebna ljudska inteligencija da bi se to riješilo. Softverski termin je skovao dr. Lotfi Zadeh, prema njegovim riječima, soft computing je pristup koji imitira ljudski um da bi razumio i učio u okruženju neizvjesnosti i dojma.
Stvoren je kroz dva elementa adaptivnosti i znanja i ima skup alata kao što su neizrazita logika, neuronske mreže, genetski algoritam itd.. Softverski model računanja razlikuje se od svog prethodnog modela poznatog kao hard computing model jer ne radi na matematičkom modelu rješavanja problema.
Razmotrimo sada neke od metodologija soft computinga s primjerima.
1. Fuzzy logika se bavi problemima odlučivanja i sustava kontrole koji se ne mogu pretvoriti u tvrde matematičke formule. To u osnovi mapira ulaze na izlaze logično na nelinearni način, na način na koji to ljudi čine. Fuzzy logika se koristi u automobilskom podsustavu, klima uređajima, kamerama i slično.
2. Umjetne neuronske mreže provode proces klasifikacije, rudarenja podataka i predviđanja te lako upravljaju šumnim ulaznim podacima kategoriziranjem u skupine ili mapiranjem na očekivani izlaz. Primjerice, koristi se u prepoznavanju slika i znakova, poslovnom prognoziranju gdje se uzorci uče iz skupova podataka i kreira se model za prepoznavanje tih uzoraka.
3. Genetski algoritmi i evolucijske tehnike primjenjuju se kako bi se riješili problemi optimizacije i dizajnirali problemi u kojima se može prepoznati optimalno rješenje, ali ne bi se osigurao unaprijed definiran točan odgovor. Primjene genetskog algoritma u stvarnom životu koje koristi heurističke tehnike pretraživanja su robotika, automobilski dizajn, optimizirano telekomunikacijsko usmjeravanje, biomimetički izum i tako dalje.
Definicija tvrdog računalstva
Teško računalstvo je tradicionalni pristup koji se koristi u računalstvu i koji treba točno određeni analitički model. Također je predložio dr. Lotfi Zadeh prije soft computinga. Težak računski pristup daje zajamčeni, deterministički, točan rezultat i definira određene kontrolne radnje koristeći matematički model ili algoritam. Bavi se binarnom i oštrom logikom koja sekvencijalno zahtijeva točne ulazne podatke. Međutim, teško računalstvo nije u stanju riješiti probleme stvarnog svijeta čije je ponašanje iznimno neprecizno i gdje se informacije stalno mijenjaju.
Uzmimo primjer ako moramo pronaći da li će danas padati kiša ili ne? Odgovor bi mogao biti da ili ne, što znači da na dva moguća deterministička načina možemo odgovoriti na pitanje ili drugim riječima, odgovor sadrži hrskavo ili binarno rješenje.
Ključne razlike između soft computinga i hard computinga
- Model mekog računanja je neprecizan, tolerantan, djelomična istina, aproksimacija. S druge strane, hard computing ne radi na gore navedenim načelima; vrlo je točna i izvjesna.
- Soft computing koristi fuzzy logiku i probabilističko rezoniranje, dok se hard computing temelji na binarnim ili oštrim sustavima.
- Teško računalstvo ima značajke kao što su preciznost i kategoričnost. Nasuprot tome, aproksimacija i dispozitivnost karakteristike su mekog računalstva.
- Soft computing pristup je vjerojatnosne prirode, dok je teško računalstvo determinističko.
- Soft computing se može lako upravljati na bučnim i dvosmislenim podacima. Nasuprot tome, hard computing može raditi samo na točnim ulaznim podacima.
- Paralelni izračuni mogu se izvesti u soft computingu. Naprotiv, u teškom računanju na podacima se izvodi sekvencijalno računanje.
- Soft computing može proizvesti približne rezultate, a teško računalstvo donosi precizne rezultate.
Zaključak
Konvencionalni računalni pristup je učinkovit kada se radi o rješavanju determinističkog problema, ali kako problem raste u veličini i složenosti, prostor za pretraživanje dizajna se također povećava. To je otežavalo rješavanje neizvjesnog i nepreciznog problema pomoću računala. Dakle, soft computing se pojavio kao rješenje za hard computing koji također pruža puno prednosti kao što su brzo računanje, niske cijene, uklanjanje predefiniranih softvera, itd..
