Optimización de un motor de inferencia difusa mediante la tecnología cuda (compute unified divice architecture)

Abstract

Este proyecto presenta el desarrollo de la herramienta NOICA, elaborada con el fin de crear y estudiar modelos exhaustivos de propósito general desarrollados mediante Lógica Difusa. Para llegar a esta herramienta se construyeron tres prototipos: el primero hace un acercamiento a la matemática de la Lógica Difusa y se le realizaron pruebas de caja blanca1, el segundo prototipo es la generalización del algoritmo del Prototipo 1, en el cual se construyó un motor de inferencia difusa tipo Mamdani [1], a partir de los conceptos estudiados en el libro From classical (crisp) sets to fuzzy sets: A grand paradigm shift [2] y de los requerimientos obtenidos al estudiar algunas herramientas existentes [3]; también se diseñó un algoritmo recursivo para la creación semiautomática de la base de conocimiento, las pruebas de este prototipo fueron de caja negra2, orientadas a la funcionalidad del mismo; finalmente para el Prototipo 3 se estudió la tecnología CUDA [4], cuyo objetivo es optimizar el tiempo de cómputo que toma un algoritmo en ejecutarse, dicha tecnología fue aplicada al motor de inferencia del Prototipo 2 haciendo uso de JCuda [5]; al Prototipo 3 le fueron realizadas pruebas de rendimiento con el fin de contrastar los resultados teóricos con los experimentales.