Trong đời sống hàng ngày, bạn có thể từng bắt gặp những cụm từ như “fuzzy picture” hay “fuzzy memory”. Từ “fuzzy” trong tiếng Anh thường mang nghĩa là mờ nhạt, xù xì hoặc không rõ ràng, nên thường được dùng để nói về thứ gì đó bị mờ hoặc không rõ. Tuy nhiên, khi đi sâu vào lĩnh vực công nghệ và kỹ thuật, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo AI, từ “fuzzy” lại mang một ý nghĩa hoàn toàn mới mẻ và đầy tiềm năng. Vậy fuzzy là gì trong bối cảnh công nghệ hiện đại? Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu trong bài viết sau đây nhé!

Fuzzy là gì? Trong tiếng Anh, Fuzzy dịch ra có nghĩa là mờ nhạt, xù xì hoặc không rõ ràng. Nhưng trong ngành công nghệ và kỹ thuật hiện đại thì chúng ta thường được nghe đến thuật ngữ “Fuzzy Logic”. Đây là một hệ thống “logic mờ” do giáo sư Lotfi Zadeh phát triển năm 1965. Fuzzy Logic đóng vai trò quan trọng trong việc giúp máy móc xử lý dữ liệu không chắc chắn, mô phỏng cách con người tư duy trong môi trường phức tạp.

Fuzzy là gì?

Để hiểu Fuzzy trong kỹ thuật, trước hết hãy bắt đầu từ ý nghĩa phổ thông của nó trong tiếng Anh. “Fuzzy” là một tính từ được dùng để chỉ những gì mờ ảo, xù xì hoặc không rõ nét. Ví dụ, một bức ảnh bị rung sẽ được gọi là “fuzzy picture”, hoặc chiếc áo lông mềm mại được miêu tả là “fuzzy sweater”. Ngoài ra, “fuzzy” còn mang nghĩa trừu tượng như “fuzzy thinking” nghĩa là suy nghĩ mơ hồ.

Hệ thống Fuzzy Logic là gì?

Chúng ta đều biết ý nghĩa của từ Fuzzy là gì, nhưng khi nhắc đến Fuzzy Logic, nhiều người sẽ liên tưởng đến một dạng tư duy linh hoạt, được xem là trái tim của các ứng dụng thông minh hiện đại như điều hòa tự động, robot, xe tự lái hay y học chẩn đoán. Fuzzy Logic là hệ thống logic cho phép xử lý thông tin không rõ ràng, mô phỏng tư duy con người trong các tình huống không thể xác định bằng logic nhị phân (0 hoặc 1).

Hay nói một cách cụ thể hơn, hệ thống Fuzzy Logic (logic mờ) là một phương pháp xử lý thông tin cho phép đưa ra quyết định trong môi trường có dữ liệu không chính xác, không đầy đủ hoặc mơ hồ. Nó hoạt động dựa trên luật IF – THEN tương tự như cách con người suy luận, nhưng có khả năng đánh giá mức độ thay vì chỉ khẳng định hoặc phủ định tuyệt đối.

Khái niệm này được giới thiệu bởi Lotfi A. Zadeh vào năm 1965 tại Đại học California, Hoa Kỳ. Mục tiêu của ông là xây dựng một hệ thống tư duy cho máy móc, cho phép chúng đưa ra quyết định không chỉ dựa trên đúng/sai, mà dựa trên các mức độ phù hợp, tương tự như cách con người suy nghĩ.

Ví dụ, khi nói “nhiệt độ 28°C là nóng”, người này có thể cho là “nóng”, người khác thấy “ấm”. Fuzzy Logic cho phép biểu diễn điều này bằng con số 28°C có thể thuộc tập “nóng” với mức độ 0.7 và tập “ấm” với mức độ 0.3, phản ánh chính xác cảm nhận đa dạng của con người.

Membership Function – Cốt lõi của “logic mờ”

Khi tìm hiểu về Fuzzy Logic chắc chắn bạn không thể nào bỏ qua khái niệm về Membership Function hay còn gọi là hàm thuộc. Đây chính là yếu tố then chốt giúp hệ thống Fuzzy Logic đánh giá mức độ một giá trị cụ thể thuộc về một khái niệm trừu tượng nào đó. 

Vì trong thế giới của logic mờ, mọi thứ không còn rạch ròi là “đúng” hay “sai” nữa. Thay vào đó, các giá trị được biểu diễn dưới dạng “đúng một phần”, “rất đúng”, hay “hơi đúng”. Và chính Membership Function là công cụ để lượng hóa điều đó. Việc thiết kế Membership Function không chỉ đòi hỏi kiến thức toán học mà còn yêu cầu sự am hiểu về ngữ cảnh ứng dụng.

Một hệ thống fuzzy hiệu quả phải được xây dựng dựa trên những hàm thuộc phản ánh đúng “cảm nhận” của con người trong môi trường thực tế. Tóm lại, nếu xem Fuzzy Logic là một bộ não suy nghĩ như con người, thì Membership Function chính là con đường giúp máy móc hiểu được những khái niệm mơ hồ bằng con số rõ ràng.

Cấu trúc trong hệ thống Fuzzy Logic

Mỗi hệ thống Fuzzy Logic tiêu chuẩn đều được thiết kế dựa trên bốn thành phần cốt lõi, hoạt động tuần tự và hỗ trợ nhau chặt chẽ: từ việc nhận diện dữ liệu đầu vào, phân tích chúng dưới dạng mờ, đến khi đưa ra quyết định cụ thể. Dưới đây là bức tranh tổng thể về cấu trúc hệ thống Fuzzy Logic:

Fuzzification

Fuzzification là bước đầu tiên và cực kỳ quan trọng trong hệ thống Fuzzy Logic, giúp chúng ta hiểu sâu hơn về cách hệ thống logic mờ tiếp cận dữ liệu đầu vào. Đây là quá trình chuyển đổi các giá trị đầu vào rõ ràng (crisp input) thành các giá trị mờ (fuzzy sets) thông qua các Membership Function được định nghĩa sẵn.

Nói cách khác, Fuzzification là mô-đun trung gian cho phép hệ thống hiểu rằng một giá trị đầu vào không chỉ mang một ý nghĩa tuyệt đối, mà có thể thuộc về nhiều trạng thái khác nhau với các mức độ khác nhau. Nhờ đó, máy móc có thể đưa ra các quyết định mềm dẻo, gần giống như cách con người đánh giá sự việc trong thực tế.

Một ví dụ phổ biến trong mô hình điều khiển logic mờ là việc chia tín hiệu đầu vào thành năm cấp độ ngôn ngữ, mỗi cấp đại diện cho một mức độ khác nhau của đại lượng đầu vào. Cụ thể như sau:

LN (Large Negative) – x là âm lớn

MN (Medium Negative) – x là trung bình âm

S (Small) – x là nhỏ

MP (Medium Positive) – x là trung bình dương

LP (Large Positive) – x là dương lớn

Ví dụ: Nếu đầu vào là tốc độ quay của một động cơ, thì giá trị -100 có thể thuộc về tập “LN”, giá trị -30 nằm trong “MN”, 0 là “S”, 30 là “MP” và 100 là “LP”. Mỗi giá trị có thể đồng thời thuộc nhiều tập fuzzy với các mức độ khác nhau, chứ không cố định trong một tập như logic nhị phân.

Knowledge Base – Kiến thức nền tảng

Sau khi dữ liệu được mờ hóa, bước tiếp theo là sử dụng Knowledge Base, nơi lưu trữ các luật IF–THEN phản ánh mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào và hành động đầu ra. Các luật này được thiết kế dựa trên kinh nghiệm chuyên gia, dữ liệu huấn luyện, hoặc thậm chí do hệ thống tự học từ thực tế. Càng nhiều luật sát thực tế, hệ thống càng thông minh và đưa ra quyết định phù hợp hơn.

Inference Engine – Động cơ suy luận

Inference Engine chính là “bộ não” của hệ thống, nơi toàn bộ quá trình suy luận và ra quyết định tạm thời được thực hiện. Công cụ này sẽ tìm ra những luật phù hợp từ Knowledge Base, áp dụng chúng vào dữ liệu mờ đã fuzzification để tạo ra các kết quả mờ đầu ra. Khi có nhiều luật áp dụng cùng lúc, Inference Engine sẽ tính toán và kết hợp các kết quả này theo một số thuật toán như: Min (tối thiểu), Max (tối đa), Product (tích xác suất).

Defuzzification Module

Bước cuối cùng trong hệ thống Fuzzy Logic là Defuzzification, quá trình chuyển đổi giá trị fuzzy (mờ) thành một giá trị rõ ràng cụ thể (crisp value) để hệ thống có thể thực hiện hành động. Chính bước này giúp biến những đánh giá mang tính định tính như “hơi nóng”, “rất lạnh”… thành một con số cụ thể để máy móc hành động chính xác.

Ví dụ: Sau khi suy luận rằng “nhiệt độ nên giảm một chút”, hệ thống cần xác định giảm bao nhiêu độ, 2°C hay 3.5°C? Đây là lúc Defuzzification ra tay để cho một con số cụ thể.

Những mô hình Fuzzy Logic phổ biến hiện nay

Trên thực tế, có nhiều mô hình logic mờ khác nhau đã được phát triển nhằm phục vụ các nhu cầu và độ phức tạp đa dạng của các bài toán thực tế. Trong đó, hai mô hình nổi bật và được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay chính là mô hình Mamdani và mô hình Takagi–Sugeno–Kang (TSK).

Mô hình Mamdani

Mô hình Mamdani được đề xuất vào năm 1975 bởi Ebrahim Mamdani, là một trong những mô hình đầu tiên ứng dụng thành công logic mờ vào hệ thống điều khiển. Điểm mạnh lớn nhất của mô hình này là khả năng mô phỏng cách suy nghĩ tự nhiên của con người, dựa vào các luật dạng ngôn ngữ IF–THEN. Mô hình Mamdani thường được sử dụng trong thiết bị gia dụng thông minh, robot đơn giản, hệ thống HVAC (điều hòa, thông gió) và nhiều ứng dụng tự động hóa cấp thấp.

Quy trình hoạt động của mô hình Mamdani bao gồm các bước quen thuộc: Fuzzification (mờ hóa dữ liệu đầu vào) – Áp dụng các luật suy luận trong Knowledge Base – Tổng hợp kết quả – Defuzzification (chuyển kết quả mờ về giá trị cụ thể).

Mô hình Takagi–Sugeno–Kang (TSK)

Nếu như Mamdani đại diện cho sự gần gũi và dễ hiểu, thì mô hình TSK lại thiên về hiệu suất cao và khả năng tích hợp sâu với các thuật toán học máy hiện đại. Được phát triển bởi Takagi, Sugeno và Kang, mô hình này sử dụng đầu ra không phải là tập mờ, mà là một hàm toán học. Mô hình TSK thường được ứng dụng trong: Xe tự lái và các hệ thống điều khiển thời gian thực, Robot công nghiệp chính xác cao,…

Ứng dụng của Fuzzy Logic trong cuộc sống

Trong thiết bị gia dụng

Có thể bạn không biết, nhưng nhiều thiết bị gia dụng hiện đại trong nhà bạn đang ứng dụng công nghệ Fuzzy Logic để tối ưu hóa trải nghiệm sử dụng. Không cần phải lập trình cứng nhắc, các thiết bị này tự động điều chỉnh hành vi theo điều kiện môi trường và thói quen người dùng, nhờ vào khả năng đánh giá “mờ” và phản hồi linh hoạt. Một vài ví dụ điển hình:

-Máy giặt thông minh: xác định khối lượng quần áo, độ bẩn, từ đó điều chỉnh lượng nước, thời gian giặt và tốc độ quay phù hợp.

-Điều hòa không khí: phân tích nhiệt độ và độ ẩm thực tế để tự cân bằng mức làm lạnh và luồng gió, giúp tiết kiệm điện mà vẫn thoải mái.

-Nồi cơm điện fuzzy: kiểm soát nhiệt độ, áp suất và thời gian nấu để cho ra cơm ngon dẻo dù thay đổi loại gạo hay khối lượng.

Trong công nghiệp và giao thông

Không chỉ dừng lại ở các thiết bị gia đình, Fuzzy Logic còn góp phần quan trọng trong các hệ thống điều khiển công nghiệp và giao thông, nơi các yếu tố luôn thay đổi nhanh chóng và khó đoán định. Một số ứng dụng tiêu biểu:

-Robot công nghiệp: sử dụng Fuzzy Logic để di chuyển, hàn, lắp ráp trong môi trường có sai số, rung động hoặc thay đổi bất ngờ.

-Hệ thống phanh ABS và kiểm soát lực kéo TCS trong ô tô: đánh giá nhanh các yếu tố như độ trơn trượt của mặt đường, trọng lượng xe, để điều chỉnh lực phanh tức thì.

-Hệ thống đèn giao thông thông minh: điều chỉnh thời gian đèn xanh – đỏ dựa trên lưu lượng xe thực tế, tránh ùn tắc và tối ưu dòng chảy giao thông.

Trong y tế

Một trong những lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác và độ tin cậy cực cao chính là y tế. Một số ứng dụng đáng chú ý:

-Hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh: phân tích triệu chứng mơ hồ (ví dụ: “đau nhẹ”, “mệt mỏi dai dẳng”) để đưa ra gợi ý chẩn đoán ban đầu.

-Phân tích tín hiệu sinh học (ECG, EEG): xử lý tín hiệu có nhiễu và biến động mạnh để phát hiện bất thường sớm.

Qua bài viết của Shop kiss, chắc hẳn đã giúp bạn hiểu rõ Fuzzy là gì từ nghĩa phổ thông trong tiếng Anh đến khái niệm chuyên sâu trong công nghệ. Có thể nói, Fuzzy Logic là một phương pháp tư duy linh hoạt, cho phép máy móc xử lý dữ liệu không rõ ràng và mô phỏng cách con người đưa ra quyết định. Trong thời đại của trí tuệ nhân tạo, Fuzzy Logic đang âm thầm hoạt động phía sau giúp chúng ta thụ hưởng cuộc sống tiện ích hơn mỗi ngày.