LÓGICA DIFUSA 

El ser humano posee grandes habilidades para comunicar su experiencia empleando reglas lingüísticas vagas. Por ejemplo, un famoso cocinero de televisión podría dar instrucciones para tostar pan como: 

1. Cortar dos rebanadas de pan medianas.
2. Poner el horno a temperatura alta.
3. Tostar el pan hasta que quede de color ligeramente marrón
El uso de esos términos lingüísticos en cursiva podrían ser seguidos sin problema por un humano, que es capaz de interpretar estas instrucciones rápidamente. La lógica convencional no es adecuada para procesar este tipo de reglas. Por ejemplo, si pasáramos un día con Tiger Woods para aprender a jugar al golf, al final de la jornada podríamos tener un montón de reglas del tipo:
Si la bola está lejos del hoyo y el green está ligeramente inclinado hacia la derecha, entonces golpear la bola firmemente empleando un ángulo ligeramente inclinado hacia la izquierda de la bandera.
Si la bola está muy cerca del hoyo y el green entre la bola y el hoyo está plano, entoncces golpear la bola directamente hacia el hoyo.
Estas reglas son muy descriptivas y pueden ser fácilmente entendibles por un humano, pero difícilmente representables en un idioma que pueda ser entendido por un computador. 

¿Qué es la Lógica Difusa? 

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Básicamente la Lógica Difusa es una lógica multivaluada que permite representar matemáticamente la incertidumbre y la vaguedad, proporcionando herramientas formales para su tratamiento.
Como indica Zadeh [3], “Cuando aumenta la complejidad, los enunciados precisos pierden su significado y los enunciados útiles pierden precisión.”, que puede resumirse como que “los árboles no te dejan ver el bosque”.
Básicamente, cualquier problema del mundo puede resolverse como dado un conjunto de variables de entrada (espacio de entrada), obtener un valor adecuado de variables de salida (espacio de salida). La lógica difusa permite establecer este mapeo de una forma adecuada, atendiendo a criterios de significado (y no de precisión).
Le término Lógica Difusa fue utilizado por primera vez en 1974. Actualmente se utiliza en un amplio sentido, agrupando la teoría de conjunto difusos, reglas si-entonces, aritmética difusa, cuantificadores, etc. En este curso emplearemos este significado extenso el término. 

Características 

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El Principio de Incompatibilidad [3] dice que la descripción del comportamiento de un sistema complejo no puede realizarse de forma absolutamente precisa. Para solucionar este problema Zadeh plantea la necesidad de obtener herramientas capaces de manejar de forma rigurosa y fiable información imprecisa, lo cual obliga a desarrollar dos aspectos:
Representación de la información imprecisa: Para esto lo que propone es el empleo de la Teoría de conjuntos difusos. Así como describir la experiencia de los sistemas complejos en sus relaciones entrada-salida mediante proposiciones condicionales del tipo Si-Entonces (Ejemplo: Si la presión es muy alta Entonces vaciamos el recipiente) de manera que las variables de entrada y las variables de salida quedan ligadas.
Inferencia sobre información imprecisa: Ahora se necesita una forma de combinar esta información para obtener nuevos hechos. Entonces Zadeh establece la necesidad de un método de inferencia generalizado e introduce lo que se conoce como Regla Composicional de Inferencia
A partir de este principio, se pueden describir las principales características esenciales de la lógica difusa y los sistemas difusos:
El razonamiento exacto puede verse como un caso particular del razonamiento aproximado. Cualquier sistema lógico puede ser fuzzificado. Mediante lógica difusa se puede formular el conocimiento humano de una forma sistemática, y puede ser fácilmente incluido en sistemas de ingeniería.
El conocimiento se interpreta como una colección de restricciones difusas sobre una colección de variables. Los sistemas difusos son especialmente interesantes para la definición de sistemas cuyo modelo exacto es difícil de obtener (es necesario introducir una aproximación). 

Aplicaciones 

Desde mediados de los años 70, la lógica difusa se ha utilizado ampliamente debido a varios factores. Uno de ellos es que el uso de conocimiento experto permite la automatización de tareas. En muchas áreas de aplicación se reduce considerablemente la necesidad de operadores que basan su conocimiento en la experiencia (y que difí- cilmente podría ser expresado con ecuaciones diferenciales). De este modo, si existe un conocimiento del proceso, es posible modelarlo mediante lógica difusa.
Los sistemas basados en lógica difusa son fáciles de diseñar, modificar y mantener. Pese a la pérdida de precisión, la reducción de tiempo de desarrollo y mantenimiento es muy relevante para su uso industrial.
Otro factor a tener en cuenta es que el control difuso permite diseñar soluciones de alta calidad que eviten las patentes existentes en otros sistemas de control. En Japón este tipo de controladores se asocia a modernidad, alta calidad y tecnológicamente potente. En Europa sin embargo se trata de ocultar el término “difuso” por su significado negativo. En la actualidad multitud de productos de electrónica de consumo emplean lógica difusa Por citar algunos ejemplos de uso, la empresa Japonesa Matsuhita utiliza en sus lavadoras un sistema de control que determina automáticamente el ciclo de lavado según el tipo, cantidad de suciedad y tamaño de la colada. Los estabilizadores de imágenes en sus cámaras digitales incorporan reglas que eliminan las vibraciones involuntarias de la mano del operario, comparando la imagen actual con las imágenes anteriores de la memoria. En el ámbito de la automoción, Mitsubishi y General Motors emplean sistemas de transmisión automática y control de temperatura basados en lógica difusa.
Otro caso de éxito es el metro de Sendai (Japón), que cuenta con 16 estaciones. El sistema de control difuso está dividido en dos módulos, uno para el control de la velocidad  y otro para la parada automática. Este controlador difuso ofrece importantes ventajas sobre los controladores convencionales, como el mayor confort en el viaje para los pasajeros y menor consumo de energía.

REFERENCIAS
Recuperado de: http://www.esi.uclm.es/www/cglez/downloads/docencia/2011_Softcomputing/LogicaDifusa.pdf