الأنظمة العصبونية الضبابية Neuro Fuzzy System

1 دقيقة

ما هي الأنظمة العصبونية الضبابية؟

هي نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين الشبكات العصبونية والمنطق الضبابي. ويتيح استخدامها إنشاء أنظمة أكثر مرونة وكفاءة من الانظمة التي تستخدم أحدهما فقط.

أهمية الأنظمة العصبونية الضبابية

تعد الشبكات العصبونية جيدة في التعرف على الأنماط، في حين أن المنطق الضبابي جيد في التعامل مع البيانات غير الدقيقة أو غير المكتملة.لذلك يمكن لهذه الأنظمة التعامل مع كل من البيانات المنظمة التي تجيد الشبكات العصبونية التعامل معها، والبيانات غير المنظمة التي يجيد المنطق الضبابي التعامل معها.

مزايا استخدام الأنظمة العصبونية الضبابية

تشمل بعض مزايا الأنظمة العصبونية الضبابية ما يلي:

  • إمكانية التعامل مع كل من البيانات المنظمة والعشوائية.
  • القدرة على التعرف على الأنماط.
  • إمكانية التعامل مع البيانات غير الدقيقة أو غير الكاملة.

تطبيقات الأنظمة العصبونية الضبابية

تم استخدام الأنظمة الضبابية العصبونية في مجموعة متنوعة من التطبيقات بما في ذلك أنظمة التحكم وأنظمة دعم القرار والتنقيب عن البيانات، إضافة لما يلي:

  • الرعاية الصحية: تسهم هذه الأنظمة في التشخيص المبكر للأمراض في المراحل المبكرة، ما يؤدي إلى تقليل معدل الوفيات وتأمين رعاية صحية أكثر فاعلية.
  • الأنظمة الاقتصادية: يتم تطبيق الأنظمة العصبونية الضبابية على الاقتصاد الحكومي ودراسة سوق الأوراق المالية ودراسات استهلاك الطاقة والتنبؤ بالأسعار وإدارة سلاسل التوريد.
  • مراقبة حركة المرور: تم استخدام هذه الأنظمة لدراسة حركة المرور ومراقبتها والحد من الازدحام والتحكم في الأولوية الطرقية من أجل تخفيف الحوادث المرورية.
  • معالجة الصور الرقمية: وتستخدم للتعرف على الأنماط واستخراج الميزات إضافة إلى جمع البيانات من الصور الطبية وتلبية المهام التي تتطلب حسابات كثيرة في مجال الرؤية الحاسوبية في زمن أقل.
  • دعم القرار في العلوم الاجتماعية: وتشمل القرارات الصريحة والضمنية والتي تأخذ بعين الاعتبار السياسات والعادات والتقاليد والأعراف الاجتماعية.

تحديات الأنظمة العصبونية الضبابية

تتمثل أهم تحديات الأنظمة العصبونية الضبابية في أنها صعبة التصميم والتدريب. هذا بسبب الحاجة إلى تصميم خوارزميات الشبكة العصبونية وقواعد استدلال المنطق الضبابي. يمكن أن يمثّل العثور على المجموعة الصحيحة من الخوارزميات والقواعد تحدياً لتصميمها.

إضافةً لصعوبة تفسير نتائج الأنظمة العصبونية الضبابية والتحقق من صحة القرارات التي تقوم بها هذه  الأنظمة.