Mayıs 2009 | Sayı : 2
      Bulanık Mantık Mayıs 2009 | Sayı : 2

"Matematik kanunları, gerçeği yansıttıkları sürece kesin değildirler. Kesin oldukları sürece gerçeği yansıtmazlar."

Albert Einstein 
Lofti A. Zadeh 

 Lofti A. Zadeh

Fuzzy Logic(Bulanık Mantık) ilk olarak 1965 yılında California Berkeley Üniversitesi  profesörlerinden  Lofti A. Zadeh’ in  bu konu hakkındaki çalışmalarının yayınlanmasıyla duyuldu. Bulanık mantığın, bilimsel bir devrim yaratacak olan ve gelişen dünyada geleceğin düşünce yapısını oluşturacağı kabul edilir. Bu kavram her geçen gün daha fazla önem kazanarak temelinde belirsizlikleri barındıran yapısının da etkisiyle birçok alanda kullanılmaktadır. Bulanık mantık ile gündelik hayatın belirsiz akışında gerçeğe daha yakın analizler yapılabilmekte ve bu da doğru sonuçların oluşması ihtimalini arttırmaktadır.

Bulanık mantığın temeli bulanık küme ve altkümelere dayanır. Klasik mantıkta bir varlık ya kümenin elemanıdır ya da değildir. Matematiksel olarak ifade edildiğinde  eğer bu varlık kümenin elemanıysa  “1”, kümenin elemanı değilse “0” değerini alır. Bu açıdan bulanık mantık, klasik küme gösteriminin genişletilmiş halidir. Bulanık varlık kümesinde her bir varlığın üyelik derecesi mevcuttur. Bu derece (0,1) aralığında herhangi bir değer olabilir. Bulanık mantık ve klasik mantık bu noktada birbirinden ayrılır. Klasik mantıkta kesin verilerden söz edilir(1 veya 0, var veya yok). Klasik mantıkta bulunan soğuk-sıcak, doğru-yanlış, güzel-çirkin gibi ikili değişkenler, bulanık mantıkta biraz sıcak, biraz soğuk, çok güzel vb. gibi esnek niteleyicilerle gerçek dünyaya benzetilir

İnsanlar, eski çağlardan beri matematiğin içerdiği belirsizleri çözme çabasında olmuşlardır ancak kesin sonuçlara ulaşma noktasında önlerine hep engeller çıkmıştır. Klasik mantıkla bunun çözümünü bulamamışlardır. Einstein'ın izafiyet teorisiyle beraber ortaya çıkan belirsizlik tanımının çözümsüzlenmesi bu sıkıntıyı iyice arttırmıştır. İzafiyet teorisinin oluşumuyla beraber ortaya çıkacak yeni gelişmeler, icatlar ve bilimsel ilerlemelerin klasik mantık yoluyla gerçekleşmesinin zor olmasından kaynaklanan olumsuz etki “fuzzy logic”in ortaya çıkmasıyla sona ermiş, böylece izafi kavramlar farklı dallar içine daha rahat yerleştirilebilmişlerdir. Schrödinger de izafiyet teorisine “Schrödinger'in kedisi” görüşüyle açıklayıcılık getirmiş ve bilim dünyasında “fuzzy logic”in sunumuna ve yayılmasına önemli bir katkıda bulunmuştur.

Schrödinger ’in düşünce deneyi olarak bilinen bu deneyde bir kedi, hava delikleri olan bir kutunun içerisine konuluyor. Bu kutuda zehirli bir gaz şişesi bulunuyor ve gazın havaya karışmasını sağlayacak mekanizma, bozunma yarı ömrü bir saat olan bir radyoaktif parçacık ile kontrol ediliyor. Bu mikroskobik parçacığın davranışı ancak kuantum mekaniği ile ifade edilebilir. Burada kedinin kaderi parçacığın davranışına bağlıdır. Schrödinger’in iddiasına göre bir saat sonunda kedinin canlı veya ölü olma olasılıkları eşit. Klasik mantıkla bu deneyin sonuçları değerlendirilirse; ya “bozunma oldu ve kedi öldü” ya da “bozunma olmadı, kedi hayatta” gibi iki uç noktadan söz edilir. Ancak burada klasik mantık yetersiz kalır. Schrödinger’in analizi doğru ise kuantum kavramına göre kedinin iki durumunun da eşit olasılıklara sahip olduğu kabul ediliyor: Yarı  ölü ,yarı diri.

Bulanık mantığın uygulama alanları çok fazladır. Tecrübe edinerek etkili öğrenme olayının kolayca modellenebilmesi ve belirsiz kavramların bile matematiksel olarak ifade edilebilmesine olanak sağlamaktadır. Bu nedenle özellikle lineer olmayan sistemlere yaklaşım yapabilmek için uygundur. Otuzdan fazla ülkede bulanık mantık hakkında araştırmalar yapılmaktadır. ABD, Japonya, Çin bu ülkelerin başında gelmektedir. Bilhassa Japonlar tarafından önemli uygulamalarda kullanılmıştır. Uzay araştırmaları ve havacılık sektöründe, bulaşık makinesi, çamaşır makinesi, video kameralarda denenmiştir. Son zamanlarda “fuzzy process controller” olarak adlandırılan, özel amaca hizmet eden bulanık mantık mikroişlemci çipinin üretilmesine çalışılmaktadır.

 

Bulanık mantığın uygulamalarına net bir örnek olarak odanın sıcaklığına ve basıncına göre sıcaklığı yükseltip düşüren bir kazanımız olduğunu düşünelim. Bu kazanda sıcaklığın aldığı değere göre basıncın, basıncın aldığı değere göre sıcaklığın değiştiği bir listemiz olması gerekiyor. Ama her sıcaklık ve basınç değeri için bunu yapmaya kalktığımızda işin içinden çıkılmaz bir hal alıyor. Bu durumda kazanın aklını bulandırmamamız ve net bir karar almamız gerekiyor. Diyoruz ki, oda sıcaklığını 3 kelime ile ifade edelim.(bulanıklaştırma)Sıcak, normal, soğuk. Bunlar için de bir uzman çeşitli değerler versin. “Şu arayla şu ara sıcaktır, şu dereceler arası soğuktur” şeklinde. Sonrasında bir kurallar listesi oluştururuz: Eğer sıcaksa ve basınç yüksekse şunu yap, yoksa bunu yap vs. Sonra makinenin verdiği bu karara göre yükseltmemiz gereken sıcaklığa karar vermemiz sağlanmış oluyor(netleştirme).

Bu mantıkla burada kullanılan 3 aşamalı sistemi 7 aşamaya çıkaran Hitachi firması ilk olarak 1978 yılında ulaştırma bakanlığına başvurmuş ve Sedai metro sisteminde çalışan trenlerin otomatik olarak denetimi için bulanık mantık kullanımını önermiştir. Başkanlık öneriye olumlu baktığını belirtmiş fakat bulanık mantık denetleyicinin kullanılmakta olan sisteme göre belirgin üstünlükleri olacağı konusunda kanıt istemiştir. Hitachi firması 9 yıl içerisinde 300.000 benzetim çalışması ve 3.000 insansız operasyon gerçekleştirmiş ve sonunda 1986 yılının sonlarına doğru ulaştırma bakanlığından kullanım iznini almıştır. Geliştirilen sistemde, daha önce tren operatörü tarafından bir PID temelli denetleyici aracılığı ile yapılan ve yolcuların sarsıntılı bir yolculuk geçirmelerine neden olabilen hızlanma raportörünün yapması gereken işler kapıları kapatmak ve başlatma düğmesine basmak gibi birkaç işlemle sınırlı kalmaktadır. Böylece yolcuların, demirlere tutunma gereksinimi duymadan bir yolculuk yapabilmeleri sağlanmış, daha önce kullanılan sisteme göre trenin istenilen konumda durması üç kat iyileşmiş ve kullanılan enerji % 10 azalmıştır. Sağlanan bu başarının Hitachi firmasına getirdiği mükafat, Tokyo metrosunda böyle bir sistemin kullanılması için alınan kontrat olmuştur.

Görüldüğü üzere bulanık mantık hayatımızın birçok alanında kullanılmakta ve yaşamı kolaylaştıran imkanları da beraberinde getirmektedir.  Bu konu hakkındaki bilimsel çalışmalara hız kesmeden devam edilmekte, yeni yeni alanlarda denemeler yapılmaktadır. Örneğin; yapay sinir ağları ve bulanık mantık tekniklerinin beraber kullanımı ile daha kullanışlı sistemler tasarlamak mümkündür ancak bu durumda sistem normalden daha yavaş olmaktadır ve bu birleştirme yöntemi henüz test aşamasındadır. Bununla birlikte yapay sinir ağları algoritmaları da her geçen gün hızla güncellenmektedir.

 

Kaynaklar : 

  • http://tr.wikipedia.org/wiki/Bulanık_mantık
  • http://www.zamandayolculuk.com/cetinbal/schrodinger.html 
  • http://www2.aku.edu.tr/~icaga/dersler/sisan/bulanikmantik.pdf 

      Sümeyra HAŞLAMAN
İ.Ü. Bilgisayar Mühendisliği 2. Sınıf
- Mayıs 2009 -
Editörden... | Muhammed CÜCE Bilgisayarlar ve Biz | Ilir ÇOLLAKU Bulanık Mantık | Sümeyra HAŞLAMAN C ile Hafıza Yönetimi | Mustafa Burak AMASYALI Sanal Kozalar | Neslişah ÇELİK Welcome to the Human Network | Ömer GENÇAY Neyi Nasıl Kullanıyoruz? | Erman TEPE PHP Dilinin Olmazsa Olmazları | Soner GÖNÜL HTML Tagları ve İncelikleri | Muhammed CÜCE Robotlarda Hareket Algoritmaları | Burhan ARAS Süper Bilgisayarlar | Ilgın UĞUR PGP ile E-mail, Dosya veya HDD Şifreleme | Şeyma İZMİR - Okan SÜRÜCÜ - Feyza ŞAHBUDAK
« önceki sayfa - 2 - sonraki sayfa »

Ana Sayfa | Künye | Dergimiz | | İletişim
© 2009-2010 Bilisimdergi.Com Tasarım - Kodlama : İU BİLGİSAYAR

Creative Commons License
Bilişim Dergi içeriği  Creative Commons  lisansı ile korunmaktadır.
Kaynak göstermek ve link vermek şartıyla yazılarımızı kullanabilirsiniz.