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Differenza tra Soft Computing e Hard Computing

Il soft computing e l'hard computing sono metodi di calcolo in cui l'hard computing è la metodologia convenzionale che si basa sui principi di accuratezza, certezza e inflessibilità. Al contrario, il soft computing è un approccio moderno basato sull'idea di approssimazione, incertezza e flessibilità.

Prima di capire il soft computing e l'hard computing dovremmo capire, cos'è l'informatica? L'informatica in termini di tecnologia informatica è il processo di realizzazione del particolare compito con l'aiuto di un computer o di un dispositivo informatico. Ci sono diverse caratteristiche del computer come dovrebbe fornire una soluzione precisa, azioni di controllo accurate e chiare, facilitare la soluzione dei problemi che possono essere risolti matematicamente.

Il metodo di calcolo tradizionale, l'hard computing è adatto per problemi matematici, sebbene possa essere usato per risolvere problemi reali, ma il principale demerito associato è che consuma una grande quantità di tempo e costi di calcolo. Questo è il motivo per cui il soft computing è l'alternativa migliore per risolvere i problemi del mondo reale.

Grafico comparativo

Base per il confronto
Calcolo morbidoHard computing
Di base
Tollerante a imprecisione, incertezza, verità parziale e approssimazione.Utilizza un modello analitico definito con precisione.
Basato su
Logica fuzzy e ragionamento probabilisticoLogica binaria e sistema nitido
Caratteristiche
Approssimazione e disposizionePrecisione e categoricità
NaturaStocasticoDeterministico
FunzionaDati ambigui e rumorosiDati di input esatti
CalcoloPuò eseguire calcoli paralleliSequenziale
RisultatoapprossimativoProduce risultati precisi.

Definizione di soft computing

Il soft computing è un modello di calcolo evoluto per risolvere i problemi non lineari che implicano soluzioni incerte, imprecise e approssimative di un problema. Questi tipi di problemi sono considerati problemi reali in cui è richiesta l'intelligenza umana per risolverli. Il termine di soft computing è stato coniato dal dott. Lotfi Zadeh, secondo lui, il soft computing è un approccio che imita la mente umana per ragionare e apprendere in un ambiente di incertezza e impressione.

È creato attraverso due elementi di adattamento e conoscenza e ha una serie di strumenti come la logica fuzzy, le reti neurali, l'algoritmo genetico, eccetera. Il modello di soft computing è distinto dal suo modello antecedente noto come modello di hard computing perché non funziona sul modello matematico di risoluzione dei problemi.

Ora, discutiamo alcune delle metodologie del soft computing con esempi.

1. La logica fuzzy si occupa dei problemi del sistema decisionale e di controllo che non possono essere convertiti in formule matematiche complesse. Questo fondamentalmente mappa gli input verso gli output logicamente in modo non lineare, come fanno gli umani. La logica fuzzy viene utilizzata nel sottosistema di automobili, condizionatori d'aria, telecamere, ecc.

2. Le reti neurali artificiali eseguono la classificazione, il data mining e il processo di previsione e gestiscono facilmente i dati di input rumorosi, classificandoli nei gruppi o mappando a un output previsto. Ad esempio, viene utilizzato nell'immagine e nel riconoscimento dei caratteri, nella previsione aziendale in cui i motivi vengono appresi dai set di dati e viene creato un modello per riconoscere questi modelli.

3. Algoritmi genetici e tecniche evolutive sono impiegati per risolvere i problemi di ottimizzazione e progettazione in cui una soluzione ottimale può essere riconosciuta ma nessuna risposta corretta predefinita sarebbe fornita. Le applicazioni reali dell'algoritmo genetico che utilizza le tecniche di ricerca euristica sono la robotica, la progettazione automobilistica, il routing ottimizzato per le telecomunicazioni, l'invenzione biomimetica e così via.

Definizione di Hard computing

L'hard computing è l'approccio tradizionale utilizzato nel computing che richiede un modello analitico accuratamente definito. È stato anche proposto dal Dr Lotfi Zadeh prima del soft computing. L'approccio di hard computing produce un risultato garantito, deterministico e accurato e definisce azioni di controllo definite utilizzando un modello matematico o un algoritmo. Si occupa di logica binaria e croccante che richiede sequenzialmente i dati di input esatti. Tuttavia, l'hard computing non è in grado di risolvere i problemi del mondo reale il cui comportamento è estremamente impreciso e in cui le informazioni cambiano in modo coerente.

Facciamo un esempio se abbiamo bisogno di scoprire se pioverà oggi o no? La risposta potrebbe essere sì o no, il che significa che in due possibili modi deterministici possiamo rispondere alla domanda o in altre parole, la risposta contiene una soluzione chiara o binaria.

Differenze chiave tra soft computing e hard computing

  1. Il modello di soft computing è imprecisione tollerante, verità parziale, approssimazione. D'altra parte, l'hard computing non funziona sui principi sopra indicati; è molto preciso e sicuro.
  2. Il soft computing utilizza logica fuzzy e ragionamento probabilistico mentre l'hard computing si basa su sistemi binari o croccanti.
  3. L'hard computing ha caratteristiche come precisione e categoricità. Al contrario, l'approssimazione e la disposizione sono le caratteristiche del soft computing.
  4. L'approccio del soft computing è di natura probabilistica mentre l'hard computing è deterministico.
  5. Il soft computing può essere facilmente utilizzato su dati rumorosi e ambigui. Al contrario, l'hard computing può funzionare solo su dati di input esatti.
  6. I calcoli paralleli possono essere eseguiti nel soft computing. Al contrario, nel calcolo informatico il calcolo sequenziale viene eseguito sui dati.
  7. Il soft computing può produrre risultati approssimativi mentre l'hard computing genera risultati precisi.

Conclusione

L'approccio informatico convenzionale L'hard computing è efficace quando si tratta di risolvere un problema deterministico, ma man mano che il problema cresce in termini di dimensioni e complessità, aumenta anche lo spazio di ricerca del progetto. Ciò ha reso difficile risolvere un problema incerto e impreciso con l'hard computing. Quindi, il soft computing è emerso come la soluzione per l'hard computing che offre anche molti vantaggi come il calcolo veloce, il basso costo, l'eliminazione del software predefinito, eccetera.

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