Pred razumevanjem mehkega računalništva in trdega računalništva moramo razumeti, kaj je računalništvo? Računalniška računalniška tehnologija je proces uresničevanja določene naloge s pomočjo računalnika ali računalniške naprave. Obstaja več značilnosti računalništva, kot bi moralo zagotoviti natančne rešitve, natančne in jasne nadzorne ukrepe, olajšati rešitev problemov, ki jih je mogoče rešiti matematično.
Tradicionalna računalniška metoda, računalništvo je primerno za matematične probleme, čeprav se lahko uporablja za reševanje problemov v resničnem svetu, vendar je glavna povezana pomanjkljivost, da porabi veliko časa in stroškov računanja. To je razlog, da je mehka računalništvo boljša alternativa za reševanje resničnih svetovnih problemov.
Primerjalna tabela
| Podlaga za primerjavo | Soft computing | Težko računalništvo |
|---|---|---|
| Osnovno | Toleranten do nenatančnosti, negotovosti, delne resnice in približevanja. | Uporablja natančno navedeni analitični model. |
| Temelji na | Mehka logika in verjetnostni argumenti | Binarna logika in svež sistem |
| Lastnosti | Približevanje in dispozitivnost | Natančnost in kategoričnost |
| Narava | Stohastični | Deterministično |
| Deluje naprej | Dvoumni in hrupni podatki | Natančni vhodni podatki |
| Računanje | Lahko izvaja vzporedne izračune | Zaporedno |
| Rezultat | Približno | Ustvari natančen rezultat. |
Definicija mehkega računalništva
Soft computing je računalniški model, ki je razvit za reševanje nelinearnih problemov, ki vključujejo negotove, nenatančne in približne rešitve problema. Te vrste problemov se obravnavajo kot resnične težave, kjer je potrebna človeška inteligenca za njeno reševanje. Mehki računalniški izraz je skoval dr. Lotfi Zadeh, po njegovem mnenju je mehko računalništvo pristop, ki posnema človeški um, da razume in se uči v okolju negotovosti in vtisa.
Ustvarjen je z dvema elementoma prilagodljivosti in znanja in ima nabor orodij, kot so mehka logika, nevronske mreže, genetski algoritem, itd. Model mehkega računalništva se razlikuje od svojega predhodnega modela, ki je znan kot trdi računalniški model, ker ne deluje na matematičnem modelu reševanja problemov.
Zdaj bomo razpravljali o nekaterih metodologijah mehkega računalništva s primeri.
1. Mehka logika obravnava probleme odločanja in nadzora, ki jih ni mogoče pretvoriti v trdne matematične formule. To v bistvu preslika vhode na izhode logično na nelinearni način, kot to počnejo ljudje. Mehka logika se uporablja v avtomobilskem podsistemu, klimatskih napravah, kamerah itd.
2. Umetne nevronske mreže izvajajo klasifikacijo, proces pridobivanja podatkov in napovedovanje ter z lahkoto upravljajo hrupne vhodne podatke tako, da jih razvrstijo v skupine ali preslikajo v pričakovani rezultat. Uporablja se na primer pri prepoznavanju slik in znakov, pri poslovnem napovedovanju, kjer se vzorci učijo iz podatkovnih nizov, in model, ki prepozna te vzorce.
3. Genetski algoritmi in evolucijske tehnike se uporabljajo za reševanje optimizacije in načrtovanje sorodnih problemov, kjer je mogoče prepoznati optimalno rešitev, vendar ni zagotovljen vnaprej določen pravilen odgovor. Dejanske aplikacije genetskega algoritma, ki uporablja hevristične tehnike iskanja, so robotika, avtomobilska zasnova, optimizirano telekomunikacijsko usmerjanje, biomimetični izum itd.
Definicija trdega računalništva
Težko računalništvo je tradicionalni pristop, ki se uporablja v računalništvu in potrebuje natančno določen analitični model. Pred mehkim računalništvom je predlagal tudi dr. Lotfi Zadeh. Pristop trdega računalništva ustvarja zagotovljen, deterministični, natančen rezultat in definira določene nadzorne ukrepe z uporabo matematičnega modela ali algoritma. Ukvarja se z binarno in jasno logiko, ki zahtevajo natančne vhodne podatke zaporedno. Težko računalništvo pa ne more rešiti problemov v resničnem svetu, katerih vedenje je izjemno nenatančno in se informacije stalno spreminjajo.
Vzemimo za primer, če moramo ugotoviti, ali bo danes dež ali ne? Odgovor bi lahko bil da ali ne, kar pomeni na dva možna deterministična načina, kako lahko odgovorimo na vprašanje ali z drugimi besedami, odgovor vsebuje čisto ali binarno rešitev.
Ključne razlike med soft computingom in Hard computingom
- Model mehkega računalništva je nenatančna, delna resnica, približek. Po drugi strani pa težko računalništvo ne deluje na zgoraj navedenih načelih; zelo natančen in zanesljiv.
- Mehka računalniška tehnologija uporablja mehko logiko in verjetnostno razmišljanje, medtem ko je težko računalništvo zasnovano na binarnih ali jasnih sistemih.
- Težko računalništvo ima značilnosti, kot so natančnost in kategoričnost. V nasprotju s tem so približevanje in dispozitivnost značilnosti mehkega računalništva.
- Soft computing pristop je verjeten v naravi, medtem ko je težko računalništvo deterministično.
- Mehke računalnike lahko enostavno upravljate na hrupnih in dvoumnih podatkih. V nasprotju s tem lahko trdo računalništvo deluje samo na natančne vhodne podatke.
- Vzporedne izračune je mogoče izvesti v mehkem računalništvu. Nasprotno, pri trdem računanju se izvede zaporedno računanje podatkov.
- Soft computing lahko ustvari približne rezultate, medtem ko trdo računalništvo prinaša natančne rezultate.
Zaključek
Konvencionalni računalniški pristop je učinkovit pri reševanju determinističnega problema, vendar se zaradi večje velikosti in kompleksnosti problema povečuje tudi prostor za iskanje oblikovanja. To je otežilo reševanje negotovega in nenatančnega problema s trdim računalništvom. Tako se je mehko računalništvo pojavilo kot rešitev za trdo računalništvo, ki ponuja tudi veliko koristi, kot so hitro izračunavanje, nizki stroški, odpravljanje vnaprej določene programske opreme, itd.
