Технология fuzzy logic: Режим стирки Fuzzy Logic в стиральных машинах Electrolux

Содержание

Что такое Fuzzy Logic в стиральной машине

Современная технология дошла и до техники для быта. Усовершенствованные стиральные машины имеют очень оригинальную функцию «Fuzzy Logic». Эта функция управляет мозгом техники, обеспечивает большую производительность и максимально отстирывает труднодоступные пятна.

Загрузка белья

Как работает программа

Функция «Fuzzy Logic» в стиральной машинке управляет основной системой механизма. Она руководит мозгом устройства, обеспечивает большую производительность и максимальную работоспособность. Fuzzy Logic разработала известная компания Whirlpool, которая в первый раз решила внедрить в современный агрегат искусственный интеллект.

Программа очень быстро стала популярной, что в свою очередь заинтересовало остальных разработчиков. Эта ультрамодная функция может находиться в любой стиральной машинке современного образца.

Как работает программа

Устройство имеет сенсоры и датчики, которые оценивают вес белья, его загрязненность, что позволяет ощутимо повысить производительность. После оценки параметров белья, машина выбирает программу удаления пятен. Считанная специальными датчиками информация отправляется в микропроцессор, который встроен в машине. Задается приемлемый режим воздействия, учитывается его продолжительность и температурные показатели воды, а также расход воды, моющих средств.

Машина, которая сама определяет программу и устанавливает нужные показатели, заметно облегчает домашний труд женщин. Управление машиной полностью контролируется технологией. Теперь нет нужды разбираться в разных параметрах машинки. Этим вопросом займется разработанный агрегат с искусственным интеллектом.

Девочка и стиральная машинка

Мыслить как женщина

Большинство специалистов ведут сравнение новой разработки с женской логикой. Почему? У новой программы имеется дословный перевод «нечеткая логика». Неизвестно, как отреагирует машинка на определенный тип белья. Все зависит от датчиков, сенсоров и системы распознавания информации.

Женщина и мужчина

Допустим сейчас, программа выстирала одежду по одному алгоритму, но это не значит, что завтра, имея контакт с одеждой такого же количества и загрязнения, её действия повторятся. Хорошо известно, что женщины часто меняют свои решения. Вот вам и взаимосвязь.

Женская логика

Агрегат сам решает, что делать со стиркой и, какая программа для этого подойдет. Так же действует и женская логика. Никто не знает, что произойдет завтра или во время очередной стирки.

Плюсы и минусы Fuzzy Logic

У каждой разработанной технологии имеются свои достоинства и недостатки. У Fuzzy Logic имеется масса плюсов:

сокращается продолжительность стирки за счет правильного определения загрязненности и объема белья;
снижаются водные затраты, электрические и моющих средств. Устройство само определяет количество ресурсов, не имеет определенной закономерности в данном вопросе;
полностью автоматизирована стирка. Все что зависит от хозяйки – загрузить белье и выбрать определенную функцию. Выбор прочих параметров делает устройство.

Но программа имеет ряд минусов:

поломка одной составляющей системы плохо сказывается на работу всего устройства;
если работа нарушена, понадобиться дорогой ремонт;
машинки с такими функциями очень дорого стоят;
не известно точное время, когда закончится стирка.

Минусов не так уж много, они не повлияют на желание купить стиральный агрегат. Человеку, который ценит инновационные технологии, такое новшество придется по душе.

«РТК-Солар» запатентовал технологию Fuzzy Logic Engine, которая используется в Solar appScreener

29.11.2022

Компания «РТК-Солар» получила патент Федеральной службы интеллектуальной собственности на систему и способ статического анализа исполняемого двоичного кода и исходного кода с использованием нечеткой логики. Технология используется в анализаторе кода Solar appScreener и предназначена для минимизации количества ложных срабатываний. Патент действует до 2041 года.

Solar appScreener – статический анализатор безопасности приложений. Его возможности позволяют выявлять уязвимости и недекларированные возможности, подсвечивая их в коде проверяемого приложения. Отличительная особенность решения компании «РТК-Солар» – статический анализ не только исходного, но и бинарного кода (исполняемых файлов).

Это обеспечивает более качественные и быстрые результаты, чем при использовании динамического анализа кода.

Для минимизации количества как ложных срабатываний, так и пропуска уязвимостей в коде в Solar appScreener реализована уникальная технология Fuzzy Logic Engine. Она использует математический аппарат нечеткой логики и является технологическим ноу-хау компании «РТК-Солар». Параметры работы фильтров определяются базой знаний, которая постоянно пополняется по результатам проведенных исследований. Офицер безопасности может самостоятельно работать с фильтрами для снижения числа ложных срабатываний и пропусков уязвимостей и НДВ. Математическая теория нечетких множеств (fuzzy sets) и нечеткая логика (fuzzy logic) — это обобщения классической теории множеств и формальной логики. Новая теория появилась из-за наличия нечетких и приближенных рассуждений при описании человеком процессов, систем или объектов.

«Количество ложных срабатываний и пропусков уязвимостей — одна из ключевых характеристик анализатора кода, поэтому совершенствование Fuzzy Logic Engine очень важно для развития нашего продукта, — рассказал Даниил Чернов, директор Центра Solar appScreener компании «РТК-Солар». — Технология, которая легла в основу этого механизма, берет начало в моей дипломной работе об алгоритмах анализа информационных рисков. Позднее он был модифицирован в технологию обработки правил поиска уязвимостей».

Решение «РТК-Солар» сегодня активно используется в отечественных и зарубежных компаниях, которые занимаются собственной разработкой, как в качестве отдельного сканера, так и в роли центрального элемента системы безопасной разработки. Solar appScreener также часто выбирают испытательные лаборатории, которые оказывают услуги по сертификации ПО на соответствие требованиям информационной безопасности. Заказчики отмечают интуитивно понятный интерфейс анализатора, который рассчитан в том числе на специалистов без опыта разработки. Solar appScreener не только подсвечивает выявленные в коде уязвимости и недекларированные возможности, но и дает подробные рекомендации по их устранению.

Solar appScreener поддерживает 36 языков программирования и по этому показателю является мировым лидером. Анализатор способен автоматически распознавать, на каком языке написано приложение, и может проверять программы, написанные сразу на нескольких языках.

Компания-источник: Ростелеком-Солар

Что такое нечеткая логика? — Определение от SearchEnterpriseAI

Корпоративный ИИ

Уэсли Чай

Что такое нечеткая логика?
Нечеткая логика — это подход к вычислениям, основанный на «степенях истины», а не на обычной булевой логике «истина или ложь» (1 или 0), на которой основан современный компьютер.
Идея нечеткой логики была впервые выдвинута Лотфи Заде из Калифорнийского университета в Беркли в 1960-х годах. Заде работал над проблемой понимания компьютером естественного языка. Естественный язык — как и большинство других видов деятельности в жизни и даже во Вселенной — нелегко перевести в абсолютные термины 0 и 1. Можно ли все в конечном счете описать в двоичных терминах — это философский вопрос, на который стоит обратить внимание, но на практике имеется много данных. мы могли бы захотеть, чтобы компьютер находился в каком-то промежуточном состоянии, и так часто бывают результаты вычислений. Это может помочь увидеть нечеткую логику как то, как на самом деле работает рассуждение, а бинарную или булеву логику — это просто ее частный случай.
Сравнение степеней истины с помощью булевой логики и нечеткой логики
Нечеткая логика в AI
В системах искусственного интеллекта (ИИ) нечеткая логика используется для имитации человеческого мышления и познания. Вместо строго бинарных случаев истины нечеткая логика включает 0 и 1 как крайние случаи истины, но с различными промежуточными степенями истины.
В результате нечеткая логика хорошо подходит для следующего:
проектирование для принятия решений без явных определенностей и неопределенностей или с неточными данными, например, с технологиями обработки естественного языка; и

регулировка и контроль выходов машины в соответствии с несколькими входами/входными переменными, например, с системами контроля температуры.
Суперкомпьютер IBM Watson — один из наиболее ярких примеров использования вариаций нечеткой логики и нечеткой семантики.
Как нечеткая логика используется в технике
Приложения нечеткой логики
Различные типы систем и технологий ИИ используют нечеткую логику. Это включает в себя автомобильный интеллект, бытовую электронику, медицину, программное обеспечение, химикаты и аэрокосмическую промышленность.
В автомобилях для выбора передачи используется нечеткая логика, основанная на таких факторах, как нагрузка на двигатель, дорожные условия и стиль вождения.
В посудомоечных машинах нечеткая логика используется для определения стратегии мытья и необходимой мощности, которая основана на таких факторах, как количество посуды и уровень остатков пищи на посуде.

В копировальных машинах нечеткая логика используется для регулировки напряжения барабана в зависимости от таких факторов, как влажность, плотность изображения и температура.
В аэрокосмической отрасли нечеткая логика используется для управления высотой полета спутников и космических аппаратов в зависимости от факторов окружающей среды.
В медицине нечеткая логика используется для компьютерной диагностики на основе таких факторов, как симптомы и история болезни.
В химической дистилляции нечеткая логика используется для управления переменными pH и температуры.
При обработке естественного языка нечеткая логика используется для определения семантических отношений между понятиями, представленными словами, и другими лингвистическими переменными.

В системах управления микроклиматом, таких как кондиционеры и обогреватели, нечеткая логика определяет выходные данные на основе таких факторов, как текущая температура и целевая температура.
В механизме бизнес-правил нечеткая логика может использоваться для упрощения процесса принятия решений в соответствии с заранее определенными критериями.
Последнее обновление: июнь 2021 г.
Продолжить чтение О нечеткой логике
Выход за рамки НЛП, чтобы сделать чат-ботов умнее
11 навыков работы с данными для машинного обучения и искусственного интеллекта
Чат-боты машинно обучаются человеческому языку
Что может сделать ИИ в ИТ-операциях?
В чем разница между ИИ и автоматизацией ИТ?

Копайте глубже на платформах машинного обучения
Перегрев SSD и что с этим делать
логическая эквивалентность
Автор: Роберт Шелдон
таблица истинности
Автор: Роберт Шелдон
символ логического ИЛИ
Автор: Роберт Шелдон
Бизнес-аналитика
Внедрение BI готово преодолеть барьер — наконец
Использование аналитики в организациях застопорилось более десяти лет. Но сочетание встроенного BI, NLP и разработки…
Расширенная интеграция AtScale и Databricks добавляет функциональность
Инструменты поставщика платформы семантического уровня теперь перечислены в Databricks Partner Connect, и существующие клиенты теперь могут подключаться …

Платформы потоковой передачи данных способствуют быстрому принятию решений
Анализ в режиме реального времени имеет решающее значение, поскольку организации пытаются конкурировать в условиях экономической неопределенности. Непрерывная потоковая передача разведывательных данных…
ИТ-директор
Ускорение использования генеративного ИИ может побудить США принять меры
Инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, делают все: от написания кода до обнаружения сетевых уязвимостей. Но инструменты также несут в себе риски,…
10 самых перспективных инструментов для разработки Web 3. 0
Web 3.0 еще не существует, но есть много инструментов для разработки приложений для Интернета следующего поколения и преодоления разрыва с …

Стратегия машинного обучения Capital One использует MLOps
Компания, предоставляющая финансовые услуги, использует машинное обучение для нескольких вариантов использования и стремится развернуть технологию в масштабе с помощью стандартизированных…
Управление данными
ESG прогнозирует 2023 смены для DataOps, управления данными
Организации используют облачные технологии и DataOps для доступа к анализу данных в реальном времени и принятию решений в 2023 году, согласно …
Озеро данных и хранилище данных: объяснение основных различий
Озера данных и хранилища данных широко используются на предприятиях. Вот основные различия между ними, чтобы помочь вам …
Тенденции в области управления данными: конвергенция и больше денег
В прошлом году основное внимание уделялось анализу данных, разработке «лазерных домиков» и наблюдаемости, поскольку поставщики внедряли инновации, чтобы помочь . ..
ЭРП
Лучшие производственные ERP-системы ориентированы на отрасли, пользовательский интерфейс
В отчете Panorama Consulting Group о 10 лучших производственных ERP-системах указывается, что системы все больше …
Новые функции Acumatica ERP нацелены на повышение производительности малого и среднего бизнеса
Последняя версия SaaS ERP от Acumatica включает новые функции, повышающие простоту использования и производительность для клиентов малого и среднего бизнеса, а также…
Рабочий процесс ServiceNow может сгладить границы ERP с помощью партнеров
Вице-президенты ServiceNow Джефф Гор и Кирстен Легеринг объясняют, что необходимо для внедрения платформы для улучшения …
Нечеткая логика и рисоварки
Рисоварки с нечеткой логикой имеют компьютерные чипы, которые управляют их способностью правильно регулировать время и температуру приготовления. В отличие от обычных рисоварок, которые выполняют задачи целенаправленно, механически, процесс, лежащий в основе рисоварок с нечеткой логикой, требует более подробного объяснения. теория нечетких множеств , впервые предложенная профессором Калифорнийского университета в Беркли Лотфи Заде в 1965 году, заложила основу для нечеткой логики , которую он также выдвинул в 1973 году. Теория нечетких множеств имеет дело с математическими множествами , или группами элементов. известны как элементы. В большинстве математических множеств элемент либо принадлежит множеству, либо нет. Например, воробей принадлежит к группе птиц, а летучая мышь — нет. Однако в нечеткой логике элементы могут принадлежать множествам в разной степени. Итак, поскольку у летучей мыши есть крылья, она может принадлежать к группе птиц, но только до определенной степени. Нечеткая логика — это в основном способ программирования машин, чтобы они смотрели на мир более человечно, с определенной долей правды. Вместо холодных, жестких параметров и строгих наборов данных нечеткая логика предполагает более практичный подход. Используя числа, он включает неопределенные слова, такие как «немного» или «почти», в свои процессы принятия решений. В результате использование нечеткой логики в рисоварках помогает обеспечить правильное приготовление риса, потому что дает приборам возможность делать выводы, подобные тем, которые может сделать человек, хотя обычно лучше, чем те, которые может сделать голодный, нетерпеливый человек.
«»
Фото любезно предоставлено Руководством для потребителей Продукты
Рисоварка Zojirushi NHS-06 с 3 чашками (слева) использует базовую технологию рисоварки; Версия Zojirushi NS-ZCC18 Neuro Fuzzy на 10 чашек готовит с помощью нечеткой логики.
Примером использования нечеткой логики может быть ситуация, когда рис готовится слишком быстро в жаркий день. В типичном сценарии алгоритм нечеткой логики примет форму оператора if/then, например: «Если рис слишком горячий и продолжает нагреваться довольно быстро, то нагревательный элемент необходимо выключить. »
Advertisement
Хотя рисоварки с нечеткой логикой работают на тех же принципах, что и базовые модели, их математическое программирование может предоставить множество индивидуальных вариантов приготовления. Хитрость этих возможностей заключается в способности рисоварки реагировать, делая точные колебания времени приготовления и температуры в зависимости от выбранной программы. Они могут включать в себя различные циклы поддержания тепла и быстрого приготовления для оптимального приготовления таких сортов риса, как рис для суши, рисовая каша, смешанный рис, белый рис, сладкий рис и коричневый рис. Некоторые модели также предлагают настройки текстуры, что позволяет выбрать твердый или мягкий, липкий или влажный рис9.0014
Но даже со всеми этими функциями рисоварки с нечеткой логикой не являются самыми передовыми рисоварками. Этот приз достается моделям, в которых также используется индукционный нагрев .

Процитируйте это!
Пожалуйста, скопируйте/вставьте следующий текст, чтобы правильно цитировать эту статью HowStuffWorks.