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miércoles, 11 de diciembre de 2019

¿QUÉ TIENEN EN COMÚN LAS LAVADORAS, INTERNET O LA DETECCIÓN DE UN ICTUS?

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·      Gracias a la Teoría Fuzzy, conocida como Lógica Borrosa, hoy tenemos acceso a   herramientas de inteligencia artificial que facilitan nuestro día a día 

·      La profesora de la Universidad de Alcalá, Tomasa Calvo, ha sido reconocida con el premio internacional Fellow que otorga la Sociedad Internacional de Sistemas Fuzzy
·     "Este campo científico ha permitido diseñar umbrales para la identificación de hogares en riesgo de pobreza. Ahora hay investigadores tratando de mejorar problemas en agricultura, en la prevención de desastres naturales, en robótica...", asegura


La profesora de la Universidad de Alcalá, Tomasa Calvo, ha sido uno de los siete investigadores, reconocidos este año con el premio internacional Fellow de IFSA, la Sociedad Internacional de Sistemas Fuzzy, una rama de la Inteligencia Artificial en la que la investigadora cuenta con más de 30 años de bagaje.
El término es, sin duda, un desconocido para el gran público pero es más fácilmente comprensible si decimos que sus aplicaciones las encontramos, por ejemplo, en los electrodomésticos: lavadoras, cámaras fotográficas o en los buscadores de Internet que hoy se hacen imprescindibles en nuestra vida diaria.
En una entrevista, la profesora nos desvela algunos de los detalles de esta teoría científica y confía en que "pueda aumentar el interés por la ciencia".

¿QUÉ SUPONE PARA USTED EL PREMIO QUE HA RECIBIDO RECIENTEMENTE?

Estoy contenta y muy agradecida. En primer lugar, mi mayor agradecimiento es para la Asociación Internacional de Conjuntos Borrosos (IFSA), por haber contado conmigo entre los nuevos IFSA Fellowde este 2019. Este reconocimiento es, sin duda, fruto de un trabajo en equipo y del apoyo recibido por parte de todos los que han confiado en mí (colegas, amigos, padres, y hermanos) y quienes son también merecedores de este premio, mi mayor gratitud es para ellos.
El premio es un reconocimiento a la tarea de investigación que vengo realizando dentro del área de la Lógica Borrosa desde mediados de los ochenta, o sea más de tres décadas. El reconocimiento me lo entrego le presidente de IFSA Mark Reformat, de la Universidad de Alberta en Canadá, en la ceremonia del Congreso EUSFLAT2019 celebrado en Praga a mediados de septiembre. 
Por otra parte, el reconocimiento a un trabajo “bien hecho” es un buen estímulo para seguir trabajando, aunque no conlleve ninguna cuantía  económica y que en caso contrario sabría en que invertir rápidamente, ya que con los fondos de investigación no se puedo cubrir todas mis aspiraciones. 

Profesora de la Universidad de Alcalá
Tomasa Calvo
¿QUÉ ES LA TEORÍA O LÓGICA FUZZY? 

La Lógica Borrosa forma parte de lo que hoy en día se conoce como Soft Computing que es una rama de la Inteligencia Artificial. Más concretamente, la Lógica Borrosa está intrínsecamente relacionada con la teoría de conjuntos borrosos, introducida por Lotfi A. Zadeh en 1965.
Este tipo de conjuntos nos permiten definir de forma sencilla los predicados vagos e imprecisos de nuestro lenguaje natural, como por ejemplo "joven", “rico”, “alrededor de 20”, “cerca”, “alto”... Eso constituye una pieza clave para el desarrollo de la Inteligencia Artificial. Uno de los objetivos de la Lógica Borrosa es proporcionar las bases del razonamiento aproximado que utiliza premisas imprecisas como instrumento para formular el conocimiento.
Las aplicaciones de la Lógica Borrosa se encuentran tanto en la industria, como en los sistemas de funcionamiento de electrodomésticos: lavadoras, cámaras fotográficas; en los buscadores de Internet; en los sistemas de apoyo en la toma de decisiones...
En los últimos años he colaborado en el desarrollo de  distintas técnicas de agregación o fusión de la información, en muchos casos, la información que se maneja también es imprecisa y/o incompleta. La agregación de la información es una herramienta imprescindible en cualquier disciplina, donde se necesite fusionar diferentes datos de información (inputs),  como por ejemplo,  'las calificaciones de un alumno', para obtener un único dato (output),  'nota media de las calificaciones del alumno', que represente a los datos iniciales. Existen diferentes técnicas de agregación, su elección depende de las exigencias del experto en los distintos procesos de agregación o de los datos de los que dispone el experto.
Algunos de los principales campos de aplicación de la agregación de información son teoría de la decisión, elección social, recuperación de información, procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones, control borroso, sistemas de recomendación, etc.

¿POR QUÉ SE CONOCE TAMBIÉN COMO LÓGICA BORROSA O DIFUSA?

Las dos acepciones, borroso o difuso, de la traducción de Fuzzy al castellano son aceptadas por la comunidad Fuzzy  española. Lo borroso o difuso es lo opuesto a lo nítido.
Por ejemplo, en el caso de los conjuntos borrosos, la pertenencia de una persona al conjunto borroso de los toledanos jóvenes es una cuestión de grado, es decir, se le asigna a cada persona un valor entre el 0 y el 1, por tanto si a un toledano se le asigna el valor 0,8, este es más joven que otro al que se le haya asignado 0,2.
Contrariamente a lo que ocurre para determinar la pertenencia de un toledano al conjunto de los toledanos de 40 años, en este caso, cualquier toledano pertenece (grado 1)  o no pertenece (grado cero) al conjunto de los toledanos de 40 años. O lo que es lo mismo, hay una separación o frontera nítida entre los toledanos que tienen 40 años y los que no los tienen.
Leer más y fuente:
https://www.eldiario.es/clm/deciencia/comun-lavadoras-internet-deteccion-ictus_6_967363273.html



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