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Diferença entre Soft Computing e Hard Computing

Soft computing e hard computing são métodos de computação em que a computação pesada é a metodologia convencional que se baseia nos princípios de precisão, certeza e inflexibilidade. Por outro lado, soft computing é uma abordagem moderna baseada na ideia de aproximação, incerteza e flexibilidade.

Antes de entender soft computing e hard computing devemos entender, o que é computação? A computação em termos de tecnologia de computadores é o processo de realizar a tarefa específica com a ajuda de um computador ou de um dispositivo de computação. Existem várias características da computação, como deve fornecer solução precisa, ações de controle precisas e claras, facilitar a solução dos problemas que podem ser resolvidos matematicamente.

O método de computação tradicional, computação pesada é adequado para problemas matemáticos, embora possa ser usado para resolver problemas do mundo real, mas o principal demérito associado é que ele consome uma grande quantidade de tempo e custo de computação. Esta é a razão pela qual a soft computing é a melhor alternativa para resolver os problemas do mundo real.

Gráfico de comparação

Base para comparação
Computação suaveComputação pesada
Basic
Tolerante à imprecisão, incerteza, verdade parcial e aproximação.Utiliza modelo analítico com precisão.
Baseado em
Lógica fuzzy e raciocínio probabilísticoLógica binária e sistema crisp
Características
Aproximação e disposiçãoPrecisão e categoricidade
NaturezaEstocásticoDeterminista
Trabalha emDados ambíguos e barulhentosDados de entrada exatos
ComputaçãoPode executar cálculos paralelosSequencial
ResultadoAproximadoProduz resultados precisos.

Definição de soft computing

Soft computing é um modelo de computação desenvolvido para resolver os problemas não lineares que envolvem soluções incertas, imprecisas e aproximadas de um problema. Esses tipos de problemas são considerados problemas da vida real, onde a inteligência humana é necessária para resolvê-lo. O termo soft computing é cunhado pelo Dr. Lotfi Zadeh, de acordo com ele, a computação leve é ​​uma abordagem que imita a mente humana para raciocinar e aprender em um ambiente de incerteza e impressão.

É criado através de dois elementos, adaptabilidade e conhecimento, e possui um conjunto de ferramentas como lógica fuzzy, redes neurais, algoritmos genéticos, etcetera. O modelo de soft computing é distinto de seu modelo anterior, conhecido como modelo de computação pesada, porque não funciona no modelo matemático de solução de problemas.

Agora, vamos discutir algumas das metodologias da soft computing com exemplos.

1. A lógica fuzzy lida com os problemas do sistema de tomada de decisão e controle que não podem ser convertidos em fórmulas matemáticas rígidas. Isso basicamente mapeia as entradas para as saídas logicamente de uma maneira não linear, da maneira como os humanos fazem isso. A lógica difusa é usada no subsistema de automóveis, condicionadores de ar, câmeras, etc.

2. As redes neurais artificiais realizam a classificação, a mineração de dados e o processo de previsão e gerenciam facilmente os dados de entrada com ruído, categorizando-os nos grupos ou mapeando para uma saída esperada. Por exemplo, ele é usado no reconhecimento de imagem e de caracteres, previsão de negócios em que os padrões são aprendidos a partir dos conjuntos de dados e um modelo é criado para reconhecer esses padrões.

3. Algoritmos genéticos e técnicas evolutivas são empregados para resolver a otimização e projetar problemas relacionados onde uma solução ótima pode ser reconhecida, mas nenhuma resposta correta pré-definida seria fornecida. As aplicações da vida real do algoritmo genético que usa técnicas de busca heurística são robótica, projeto automotivo, roteamento de telecomunicações otimizado, invenção biomimética e assim por diante.

Definição de Hard Computing

A computação pesada é a abordagem tradicional usada na computação, que precisa de um modelo analítico definido com precisão. Também foi proposto pelo Dr. Lotfi Zadeh antes do soft computing. A abordagem de computação pesada produz um resultado garantido, determinístico e preciso e define ações de controle definidas usando um modelo ou algoritmo matemático. Ele lida com a lógica binária e nítida, que exige os dados de entrada exatos sequencialmente. No entanto, a computação não é capaz de resolver os problemas do mundo real cujo comportamento é extremamente impreciso e onde as informações mudam de forma consistente.

Vamos dar um exemplo, se precisamos descobrir se vai chover hoje ou não? A resposta poderia ser sim ou não, o que significa que, de duas formas determinísticas possíveis, podemos responder à pergunta ou, em outras palavras, a resposta contém uma solução nítida ou binária.

Principais diferenças entre soft computing e hard computing

  1. O modelo de computação leve é ​​imprecisão tolerante, verdade parcial, aproximação. Por outro lado, a computação não funciona nos princípios acima mencionados; é muito preciso e certo.
  2. O soft computing emprega a lógica fuzzy e o raciocínio probabilístico, enquanto a computação pesada é baseada em sistemas binários ou nítidos.
  3. A computação pesada possui recursos como precisão e categoricidade. Contra, aproximação e dispositionalidade são as características da computação leve.
  4. A abordagem de computação suave é de natureza probabilística, enquanto a computação pesada é determinística.
  5. O soft computing pode ser facilmente operado nos dados ruidosos e ambíguos. Em contraste, a computação pesada pode funcionar apenas em dados de entrada exatos.
  6. Computações paralelas podem ser realizadas em soft computing. Ao contrário, na computação seqüencial, a computação é executada nos dados.
  7. O soft computing pode produzir resultados aproximados, enquanto o hard computing gera resultados precisos.

Conclusão

A abordagem computacional convencional da computação ágil é eficaz quando se trata de resolver um problema determinístico, mas à medida que o problema cresce em tamanho e complexidade, o espaço de busca de design também aumenta. Isso dificultou a resolução de um problema incerto e impreciso por computação pesada. Assim, a computação leve emergiu como a solução para a computação pesada, que também oferece muitos benefícios, como computação rápida, baixo custo, eliminação do software predefinido, etc.

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