Cristina Da Rold

Reblogged from MICRON
All’interno dei modelli matematici per l’ecologia vi è spesso il problema di riuscire a quantificare le espressioni che descrivono gli ecosistemi e di tradurli con
un linguaggio informatico attraverso un sistema formale che ne preservi il più
possibile le sfumature. L’incertezza infatti è insita nella scienza. Vi è l’incertezza
dell’errore e quella del modello o della misura. Vi sono sistemi in cui si osserva
un’alta incertezza di stato, come i sistemi di gestione degli impianti, e sistemi invece
ad alta incertezza funzionale, come tutto ciò che ha a che vedere con la meteorologia
e l’oceanografia. Negli anni per entrambe queste tipologie di incertezza,
gestionale e funzionale, sono state studiate tecniche in grado di trattare le
sfumature, quantificarle con precisione, e uno di questi metodi, non certo l’unico,
è la logica fuzzy.
Come è noto, i nostri computer funzionano sostanzialmente attraverso un sistema
binario, tutto ruota cioè intorno a due valori di verità possibili: il vero e il
falso, il sì e il no, lo 0 e l’1. Un po’ come un interruttore che può essere acceso o
spento. Se consideriamo una qualsiasi frase che pronunciamo, i sistemi logici
classici ci diranno due cose: primo, che quel proferimento può essere o vero o
falso; infine, che quando è vero è vero al 100%, quando è falso lo è al 100%.

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