El coltán es el nuevo maná, el oro gris, el petróleo de barro, es decir, un tesoro. Es posible que sea la primera vez que oiga esta palabra, pero tal vez ya no será la última después de leer este artículo. Además lo tiene usted muy cerca, en su teléfono móvil, o en la Play de sus hijos. Es más, no podemos vivir sin él, aunque no lo crea, y no es la salud ni es el amor; pero tiene mucho, mucho que ver con el dinero...
Tiene una utilidad fundamental en la construcción de aparatos electrónicos, mísiles, centrales atómicas, aparatos de diagnóstico médico, trenes sin ruedas (magnéticos), airbags, ordenadores portátiles, fibra óptica... En oleoductos es imprescindible para alearlo con el acero. Casi nada. El coltán es un metal o una mezcla de metales, esencial para el desarrollo de las nuevas tecnologías.
Resulta indignante de qué manera tan habitual, y tan descarada, se nos engaña al ciudadano medio, consumidor y teleadicto. Podemos preguntarnos: ¿por qué el 99% de la población no sabe nada de este tremendo asunto?
Al principio fue usado para elaborar los filamentos incandescentes de las bombillas, pero luego fue reemplazado por el tungsteno, por ser más barato y accesible. Ahora al ser redescubiertas sus propiedades físico-químicas ha vuelto a la luz. Al menos a la luz de los que saben, que son las multinacionales.
El nombre es una mezcla de los dos componentes (colombio-tantalio), que son muy raros de encontrar. Su enorme ventaja es que aguanta una alta carga eléctrica, por lo que es vital para los condensadores.
A menudo nos cuentan la historia de que África es pobre y, por tanto, es normal que sus habitantes vivan en la miseria. Pero resulta que estos materiales, y otros como los diamantes, el oro, cobre o petróleo se encuentran aún en África, incluso después de años de rapiña de un colonialismo bestial. Y mira por dónde, Bayer, Ericson, Hitachi, IBM, Intel, Nokia, Sony, Siemens, y otras se lanzaron en picado desde hace algunos años sobre el coltán, con unas consecuencias que después comprobaremos aunque en parte, ya las conocemos.
abajo dejo un link que habla sobre el coltan
http://www.youtube.com/watch?v=NX8C-YSA2tY&feature=player_embedded
martes, 8 de febrero de 2011
jueves, 3 de febrero de 2011
algunas imagenes referente a logica difusa
la logica difusa se usa cuando el sistema es complejo y amerita representacion grafica
lógica difusa(parte2)
TIPOS DE SISTEMAS DE LÓGICA DIFUSA
Los sistemas de logica difusa tiene un estrecha relación con los conceptos difusos tales como conjuntos difusos, variables linguisticas y demás. Los mas populares sistemas de lógica difusa que se encuentrar en la literatura se encuentran en unos de los siguientes tipos: sistemas difusos tipo Mamdani (con fuzzificador y defuzzificador ) Sistemas difusos tipo Takagi-Sugeno
En la figura se muestra la configuración básica de un sistema tipo Mamdani
Sistema Difuso Mamdani, Procesamiento General
En un sistema difuso tipo Mamdani se distinguen las siguientes partes:
Fuzzificador
La entrada de un sistema de lógica difusa tipo Mamdani normalmente es un valor númerico proveniente, por ejemplo, de un sensor; para que este valor pueda ser procesado por el sistema difuso se hace necesario convertirlo a un "lenguaje" que el mecanismos de infererencia pueda procesar. Esta es la función del fuzzificador, que toma los valores numéricos provenientes del exterior y los convierte en valores "difusos" que pueden ser procesados por el mecanismo de inferencia. Estos valores difusos son los niveles de pertenencia de los valores de entrada a los diferentes conjuntos difusos en los cuales se ha dividido el universo de discurso de las diferentes variables de entrada al sistema.
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Mecanismo de inferencia difusa
Teniendo los diferentes niveles de pertenencia arrojados por el fuzzificador, los mismos deben ser procesados para general una salida difusa. La tarea del sistema de inferencia es tomar los niveles de pertenencia y apoyado en la base de reglas generar la salida del sistema difuso.
Base de Reglas Difusas
La base de reglas son la manera que tiene el sistema difuso de guardar el conocimiento linguístico que le permiten resolver el problema para el cual ha sido diseñado. Estas reglas son del tipo IF-THEN.
Una regla de la base de reglas o base de conocimiento tiene dos partes, el antecedente y la conclusión como se observa en la siguiente figura:
En un sistema difuso tipo Mamdani tanto el antecedente como el consecuente de las reglas están dados por expresiones linguísticas.
Defuzzificador
La salida que genera el mecanismo de inferencia es una salida difusa, lo cual significa que no puede ser interpretada por un elemento externo (por ejemplo un controlador) que solo manipule información numérica. Para lograr que la salida del sistema difuso pueda ser interpretada por elementos que solo procesen información numérica, hay que convertir la salida difusa del mecanismos de inferencia; este proceso lo realiza el fuzzificador.
La salida del mecanismo de inferencia es un conjunto difuso resultante, para generar la salida numerica a partir de este conjuntos existen varias opciones como el Centro de Gravedad, los Centros Promediados entre otros.
Centro de Gravedad
Centros Promediados
En el siguiente gráfico se muestra de manera mas detallada como es el funcionamiento de un sistema difuso Mamdani
Sistema Difuso Mamdani, Procesamiento Detallado
Otra alternativo de procesamiento en los sistemas difusos fue la propuesta por Sugeno en los sistemas difusos que llevan su nombre.
Sistema Difuso Sugeno, Procesamiento General
En los sistemas difusos Sugeno se distinguen las siguientes partes:
Fuzzificador
Realiza la misma función que en los sistemas Mamdani explicados anteriormente
Mecanismo de inferencia difusa
Realiza la misma función que en los sistemas Mamdani explicados anteriormente
Base de Reglas Difusas
Las reglas de la base de conocimiento de un sistema Sugeno es diferente a las de los sistemas Mamdani pues el consecuente de estas reglas ya no es una una etiqueta linguística sino que es una función de la entrada que tenga el sistema en un momento dado, esto se ilustra a continuación:
En los sistema difusos tipo Sugeno, os valores que arrojan los concecuentes de las diferentes reglas que se han activado en un momento determinado ya son valores númericos por lo que no se necesita una étapa de deffuzificación.
Para calcular la salida del sistema difuso se ponderan los diferentes consecuentes teniendo en cuenta el valor que se activó el antecedente de cada una de las reglas, para un sistema con dos reglas la salida del sistema difuso sería:
Cálculo de la Salida de un Sistema Difuso Sugeno
En este caso:
Serían las funciones que permiten calcular el consecuente de cada una de las dos reglas implicadas.
En el siguiente gráfico se muestra de manera mas detallada como es el funcionamiento de un sistema difuso Sugeno.
Sistema Difuso Sugeno, Procesamiento Detallado
Lógica Difusa
Primero que nada debemos definir que es Logica Difusa:
Figura No. 1 Conjuntos difusos para la altura de una persona
Figura No. 4 Interseccion entre dos conjuntos difusos
Figura No. 5 Cual es el valor de pertencia de x=4.5 a la interseccion de los conjuntos difusos A y B
Figura No. 6 Union entre dos conjuntos difusos
Figura No. 7 Cual es el valor de pertencia de x=4.5 a la union de los conjuntos difusos A y B
Figura No. 8 Complemento de un conjunto difuso
Figura No. 9 Cual es el valor de pertencia de x=6 al complemento del conjunto difusos A
La lógica difusa es una metodología que proporciona una manera simple y elegante de obtener una conclusión a partir de información de entrada vaga, ambigua, imprecisa, con ruido o incompleta, en general la lógica difusa imita como un persona toma decisiones basada en información con las características mencionadas. Una de las ventajas de la lógica difusa es la posibilidad de implementar sistemas basados en ella tanto en hardware como en software o en combinación de ambos.
El concepto de Lógica Difusa fue concebido por Lofti Zadeh un profesor de la Universidad de California en Berkley, quien inconforme con los conjuntos clásicos (crisp sets) que solo permiten dos opciones, la pertenencia o no de un elemento a dicho conjunto la presentó como una forma de procesar información permitiendo pertenencias parciales a unos conjuntos que en contraposición a los clásicos los denominó Conjuntos Difusos (fuzzy sets), el concepto de conjunto difuso fue expuesto por Lofti Zadeh en un paper hoy clásico en la literatura de la lógica difusa en el año de 1965, el artículo se titula "Fuzzy Sets" y fue publicado en la revista Information and Control. El mismo Zadeh publica en 1971 el artículo, "Quantitative Fuzzy Semantics", en donde Introduce los elementos formales que acabarían componiendo el cuerpo de la doctrina de la lógica difusa y sus aplicaciones tal como se conocen en la actualidad.
Pocos años despues en 1974, el Británico Ebrahim Mandani, demuestra la aplicabilidad de la lógica difusa en el campo del control. Desarrolla el primer sistema de control difuso (Fuzzy Control) práctico, la regulación de un motor de vapor. Las aplicaciones de la lágica difusa en el control no se pudieron ser implementadas con anterioridas a estos años debido a la poca capacidad de computo de los procesadores de esa época.
El profesor Zadeh menciona que la gente no requiere información numérica precisa del medio que lo redea para desarrollar tareas de control altamente adaptable por ejemplo conducir un automovil o caminar por una acera sin chocarse con los postes y las otras personas.Si los controladores convencionales, en esencia realimentados, se pudieran programar para aceptar entradas con ruido e imprecisas ellos podrían trabajar de una manera mas eficiente y quizas se podrian implementar mas facilmente. En Estados Unidos principalmente por razones culturales, el concepto de lógica difusa no tuvo mucho impacto mientras en oriente especificamente los Japoneses y algunos paises europeos aceptaron sin complicación esta idea y han estado desde la decada de los 80 construyendo aplicaciones reales y productos que funcionan basados en lógica difusa. Por ejemplo en 1986 Yamakawa publica el articulo, "Fuzzy Controller hardward system" y desarrolla controladores difusos en circuitos integrados. En 1987, se inaugura en Japón el subterraneo de Sendai, uno de los más espectaculares sistemas de control difuso creados por el hombre. Desde entonces el controlador inteligente ha mantenido los trenes rodando eficientemente. En 1987, "FUZZY BOOM", se comercializan multitud de productos basados en la lógica difusa (sobre todo en Japón).
conjunto difuso
El concepto clave para entender como trabaja la lógica difusa es el de conjunto difuso, se puede definir un conjunto difuso de la siguiente manera.
Teniendo un posible rango de valores al cual llamaremos U, por ejemplo U=Rn, donde Rn es un espacio de n dimensiones, a U se le denominara Universo de Discurso. En U se tendra un conjunto difuso de valores llamado F el cual es caracterizado por de una función de pertenencia uf tal que uf:U->[0, 1], donde uf(u) representa el grado de pertenencia de un u que pertenece a U en el conjunto difuso F.
Por ejemplo supongamos que se desea representar con conjuntos difusos la variable altura de una persona, en esta caso el universo de discurso será el rango de posibles valores de la altura que tenga un persona adulta, se escojerá un rango entre 140 cm y 200 cm, valores por fuera de este rango son posibles pero son muy escasos. El universo de discursoU = [140, 200], para denominar los conjuntos difusos se suelen trabajar con etiquetas linguisticas similares a las que se usan de manera coloquial por ejemplo, en la vida diaria decimos que una persona es Muy Baja (MB), Baja (B), Mediana (M), Alta (Alta) y Muy Alta (MA)
| Etiqueta | Rango [min, max] |
| MB | [140,160] |
| B | [160,170] |
| M | [170,180] |
| A | [180,190] |
| MA | [190,200] |
Figura No. 1 Conjuntos difusos para la altura de una persona
Operaciones entre conjuntos difusos
De manera similar a la que entre los conjuntos clásicos se realizan operaciones entre ellos, en conjuntos difusos se puede hacer lo mismo, pero debido a la naturaleza diferente de ellos la formulación de estas operaciones es algo especial.
En la figura 3, se muestran dos conjuntos difusos los cuales nos serviran para definir las operaciones fundamentales que entre ellos se pueden realizar.
Intersección.
La idea intuitiva de intersección herededa de los conjuntos clásicos expresa que el conjunto intersección de dos conjuntos A y B, se define como los elementos que estan en el conjunto A Y en el conjunto B; de esta manera la intersección entre conjuntos se puede entender como el una operación tipo AND entre los mismos.
Siguiendo esta idea, se podria graficar la intersección de los conjuntos difusos mostrados en la figura 3.
Figura No. 4 Interseccion entre dos conjuntos difusos
De manera similar a como se define el nivel de pertenencia a un conjuntos difuso, vamos a encontrar el nivel de pertenencia de valor x= 4.5 a la intersección de los dos conjuntos difusos mostrados.
Figura No. 5 Cual es el valor de pertencia de x=4.5 a la interseccion de los conjuntos difusos A y B
Graficamente se que el valor x=4.5 tiene un nivel de pertenencia de 0.8 al conjunto A y de 0.2 al conjunto B, y el valor de pertenencia de x= 4.5 a la interseccion (zona sombreada) se desea expresar como una operacion entre estos valores se observa que de estos dos valores, el que "toca" la zona sombreada es el de 0.2 por lo que de manera intuitiva se puede afirmar que el valor de pertenencia del valor dado a la interseccion de los conjuntos A y B es el valor mínimo de los valores de pertenencia del dicho valor a los conjuntos de manera individual, de manera matemática lo anterior se puede expresar asi:
La idea intuitiva de unión herededa de los conjuntos clasicos expresa que el conjunto unión de dos conjuntos A y B, se define como los elementos que estan en el conjunto A OR estan en el conjunto B. de esta manera la intersección entre conjuntos se puede entender como el una operacion tipo OR entre los mismos.
Siguiendo esta idea, se podría graficar la unión de los conjuntos difusos mostrados en la figura 3.
Figura No. 6 Union entre dos conjuntos difusos
De manera similar a como se define el nivel de pertenencia a un conjuntos difuso, vamos a encontrar el nivel de pertenencia de valor x = 4.5 a la unión de los dos conjuntos difusos mostrados.
Figura No. 7 Cual es el valor de pertencia de x=4.5 a la union de los conjuntos difusos A y B
Graficamente se que el valor x=4.5 tiene un nivel de pertenencia de 0.8 al conjunto A y de 0.2 al conjunto B, y el valor de pertenencia de x= 4.5 a la unión (zona sombreada) se desea expresar como una operación entre estos valores se observa que de estos dos valores, el que "toca" la zona sombreada es el de 0.8 por lo que de manera intuitiva se puede afirmar que el valor de pertenencia del valor dado a la unión de los conjuntos A y B es el valor máximo de los valores de pertenencia de dicho valor a los conjuntos de manera individual, de manera matemática lo anterior se puede expresar asi:
En conjuntos clásicos se define el complemento como el conjunto de los elementoque le faltan a un conjunto para ser igual al conjunto universo.
De la misma manera en conjuntos difusos se habla del complemento como el conjunto formado por los valores de pertencias que le permitirían al conjunto obtener el valor máximo de pertenencia posible, siendo 1 el valor máximo de pertenencia que un conjunto difuso puede suministrar, este conjunto se podria formar restando le a 1 los valores de pertenencia del conjunto difuso al que se desea encontrar el complemento.
Graficamente esto se visualiza asi:
Figura No. 8 Complemento de un conjunto difuso
En la grafica anterior el conjunto complemento se ha dibujando con trazo negro. De manera similar a como se define el nivel de pertenencia a un conjuntos difuso, vamos a encontrar el nivel de pertenencia de valor x =6 al complemento del conjunto difusos A
Figura No. 9 Cual es el valor de pertencia de x=6 al complemento del conjunto difusos A
En x=6 se observa que el valor de pertenencia al conjunto A es de 0.8, si pensamos en el complemento como lo que le falta a esta valor para alcanzar el maximo valor posible se que es 1 se tendria que el nivel del pertencia de x=6 al complemento es de 0.2, el la grafica se puede verificar esta conclusion. Matematicamente esta operacion se expresa así:
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