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02.10.1992

Viele japanische Unternehmen arbeiten mit der neuen Technik Was bringt Fuzzy Logic für den Einsatz in der Praxis?

Fuzzy Logic ist im Kern eine nicht-binäre Logik. Die klassische Logik läßt nur die Kategorien Ja und Nein, computertechnisch ausgedrückt 1 und 0, zu. Der Vorteil dieser Denkweise liegt in ihrer Präzision, der Nachteil darin, daß sie den allgegenwärtigen Zwischenstufen nicht gerecht wird. Mit Fuzzy Logic sollen Computer Daten verarbeiten, die sich nicht vernünftig digitalisieren lassen.

Herkömmliche Computer verstehen nur Ja und Nein oder, technisch ausgedrückt, 1 und 0. Dieses rein binäre beziehungsweise digitale Prinzip ist ebenso genial wie wirksam: Man kann damit nicht nur rechnen und nach der klassischen Ja-Nein-Logik Schlüsse ziehen, sondern auch die zugehörigen Programme auf die Maschine bringen.

Digitalrechner sind seit 50 Jahren so erfolgreich, daß sich kaum ein Computerwissenschaftler je fragte, ob sie der Weisheit letzter Schluß seien. Mit einer Ausnahme: Lofti Zadeh, ein aus Persien eingewanderter Amerikaner russischer Abstammung. Als Elektroniker an der Berkeley University kam er in den 60er Jahren auf die Idee, die klassische Ja-Nein-Logik so zu erweitern, daß sie auch Zwischenwerte wie "Vielleicht" zuläßt. So entstand die Fuzzy Logic, eine Logik, die auch unscharfe Begriffe verarbeiten kann.

Wie groß ist eine große Wohnung?

Auf den ersten Blick scheint dies absurd zu sein: Wie soll Logik, seit über 2000 Jahren bekannt als die genaueste aller Wissenschaften, mit unscharfen Begriffen umgehen? Gerade die klare Abgrenzung zwischen Ja und Nein ist doch Grundlage für die blitzschnelle und vor allem reproduzierbare Verarbeitung von Daten!

Nun, zum Rechnen eignen sich auf herkömmlicher Logik basierende Computer tatsächlich am besten. Aber sobald es darum geht, menschliches Denken auf einer Maschine nachzuvollziehen, wird die Schärfe und Präzision der klassischen Logik hinderlich: Mit alltäglichen beschreibenden Begriffen wie "große Wohnung", "viele Angestellte" oder "normale Temperatur", die wir problemlos interpretieren, kann der Computer nichts anfangen.

So muß man ihm beispielsweise genau eingeben, wie viele Quadratmeter es braucht, damit eine Wohnung als "groß" gilt. Setzt man diese Schwelle bei 100 Quadratmetern an, so gilt demzufolge eine 101 Quadratmeter große Wohnung uneingeschränkt als "groß", eine von 99,5 Quadratmetern hingegen ebenso eindeutig als "nicht groß", was wenig Sinn ergibt.

Die Fuzzy Logic räumt diese Schwierigkeit aus dem Weg, indem sie auch Zwischenwerte wie "ziemlich groß" für die Datenverarbeitung zugänglich macht, und zwar auf der Grundlage einer exakten mathematischen Theorie, der "Fuzzy Set Theory" (auf Deutsch: unscharfe Mengenlehre).

Nach Lofti Zadehs erster Publikation über Fuzzy Sets vor über 25 Jahren fristete die Theorie zunächst ein Mauerblümchendasein. Die wenigen Computerfachleute, die sie überhaupt zur Kenntnis

nahmen, assoziierten Unschärfe zumeist mit Ungenauigkeit, und damit wollten sie, die beinahe jedes Problem für lösbar hielten, sofern man es nur exakt genug formulierte, natürlich nichts zu tun haben. Vor allem in den USA galt Fuzzy Logic als eine rein akademische Kuriosität - bis die Japaner sie entdeckten.

Nun hatten die Japaner schon immer ein Faible für abendländische Ideen Aber die unscharfe Logik gefiel ihnen ganz besonders, weil sie ihrem Denken viel mehr entspricht als die simplen Ja-Nein-Mechanismen des klassischen logischen Dualismus. Und so machten sie sich alsbald daran, die neuen Ideen praktisch verwertbar zu machen.

Hitachi benutzte als erster Industriekonzern 1988 Fuzzy Logic zur Steuerung von U-Bahn-Zügen in der Stadt Sendai. Mit großem Erfolg: Die Fahrzeuge beschleunigen und bremsen so sanft, daß sich die Passagiere gar nicht festhalten müssen. Seither macht die Technik in Japan Furore und hat nach ersten großindustriellen Anwendungen - Fuzzy-Lifte von Toshiba verkürzen die Wartezeit der Passagiere, Fuzzy-Temperaturregler sparen Energie in Reiswein-Brauereien etc. - längst die breiten Konsummärkte erreicht.

Heute wirkt die Aufschrift "Fuzzy Logic" oder "Fuzzy Control" auf japanische Käufer wie ein Magnet- egal, ob in der Kamera, im Toaster, in der Waschmaschine oder im Staubsauger überhaupt noch ein Hauch von Lofti Zadehs ursprünglicher Idee steckt.

Die Unschärfelogik kann Kosten einsparen helfen

Mittlerweile kommt auch das westliche Publikum allmählich auf den Geschmack. Große Hersteller wie VW und Mercedes denken ernsthaft über den Einsatz von Fuzzy-Steuerungen nach. Zwar kann man Anti-Blokkier-Systeme, Fahrwerke, Klimaanlagen etc. auch mit herkömmlicher Ja-Nein-Logik steuern, aber die Kosten sind erheblich höher, weil man viel

Geld für überflüssige Präzision ausgibt. Ja, mehr als das: Die auf der scheinbar ungenaueren Fuzzy Logic basierenden Verfahren erfüllen die Bedürfnisse des Benutzers unter Umständen exakter.

Ein Beispiel zeigt, was gemeint ist. Eine normale Klimaanlage mit Thermostat kennt nur die Zustände "zu heiß", "zu kalt" und "exakt richtig". Wenn zum Beispiel 20 Grad als Richtgröße angegeben sind, arbeitet die Kühlung schon bei 20,1 Grad voll und die Heizung überhaupt nicht; wo es doch niemandem einfallen würde, wegen der Differenz von 0,1 Grad zum Sollwert die Kühlung einzuschalten.

Fuzzy-gesteuerte Klimaanlagen imitieren den vernünftigen Menschen, indem sie feststellen, wie weit weg die Temperatur von den gewünschten 20 Grad liegt. Je kleiner die Differenz, desto schwächer wird geheizt beziehungsweise gekühlt. Das ist nicht nur angenehmer es spart auch viel Energie.

Raffinierte Fuzzy-Regulierungen berücksichtigen gleich mehrere Meßgrößen. Sanyos Camcorder-Kamera zum Beispiel berechnet für die Belichtungssteuerung nicht nur den Mittelwert der Helligkeit des gesamten Bildmotivs, sondern teilt das Bild in verschiedene Regionen auf und bewertet diese einzeln. Große, zusammenhängende Flächen sind normalerweise nicht das Hauptmotiv - entsprechend wenig Gewicht ordnet ihnen Camcorder zu Was zählt, ist das Objekt, das sich vom Hintergrund abhebt - etwa ein Mensch, der am Ufer eines Sees steht. Mit dieser Methode gelingen auch Gegenlichtaufnahmen, ohne daß der Fotograf komplizierte Berechnungen anstellen oder dem Zufall vertrauen muß.

Was man mit unscharfer Logik erreichen kann, zeigt der japanische Konzern Matsushita mit seiner Fuzzy-Waschmaschine namens "Aisaigo" ("Meine geliebte Frau"). Diese ermittelt automatisch die Menge und den Verschmutzungsgrad der Wäsche, um dann das geeignetste von 600 Waschprogrammen abzuspulen.

Doch Fuzzy Logic bewährt sich nicht nur bei der Steuerung technischer Vorgänge. Man kann damit auch Expertensysteme verbessern. Das sind Computer, die so programmiert sind, daß sie gewisse Aufgaben menschlicher Spezialisten übernehmen können- zum Beispiel die Diagnose von Krankheiten.

Die Programmierer müssen dem Rechner beibringen, wie ein richtiger Experte denkt, welche Fragen er stellt und welche Schlüsse und Folgefragen ihm die Antworten nahelegen. Das ist alles andere als einfach, denn gute menschliche Experten pakken Aufgaben manchmal sehr intuitiv an. Erkundigt man sich anschließend nach den Gründen für ihr

Vorgehen, stellt sich oft heraus, daß diese nicht zwingend waren. Wie kann ein solches intuitives Denken in einem Computerprogramm abgebildet werden?

Fuzzy Logic kann dieses Problem auch nicht lösen. Aber sie bringt wenigstens umgangssprachliche Begriffe wie "oft",

"ziemlich" oder "viel", die auch menschliche Spezialisten häufig gebrauchen, in eine Computersprache.

Bei herkömmlichen Expertensystemen ist das entweder gar nicht oder nur auf komplizierten Umwegen möglich.

Praxiserprobt ist diese Technik nach einem Bericht des Wissenschaftsmagazins "P.M." bereits im Allgemeinen Krankenhaus in Wien. Dort ist seit einiger Zeit Cadiag-2 im Einsatz, ein Fuzzy Expertensystem, das Krankheitsdiagnosen erstellt.

Das System analysiert, um ein vereinfachendes Beispiel zu geben, ungefähr so: Wenn im Serum das Antigen XY erkannt wird, dann könnte Krebs der Bauchspeicheldrüse vorliegen, und zwar mit den näheren Bestimmungen oft (80 Prozent) und stark (70 Prozent)

Ein klassisches Expertensystem würde keine solchen Modifikationen liefern, sondern nur eindeutige Feststellungen wie "Krebs liegt vor" oder "Krebs liegt nicht vor".

Cadiag-2 ermittelt aus Testergebnissen und Zwischendiagnosen nach den speziellen Verknüpfungsregeln der Fuzzy Logic eine Reihe von Krankheitsdiagnosen samt zugehöriger Wahrscheinlichkeit. Ein Test des systems mit 500 Fällen ergab eine Zuverlässigkeit von über 90 Prozent- ein Wert, auf den jeder Arzt stolz sein könnte.

Fuzzy Computer erkennen Muster und Handschriften

Zu einem geradezu idealen Fall für Fuzzy Logic könnte die maschinelle Erkennung von Mustern werden. Herkömmliche Computer jedenfalls haben sehr viel Mühe mit der Zuordnung all der Punkte, aus denen Bilder oder Grafiken aufgebaut sind. Sie müssen die typische Frage, ob ein bestimmter Punkt zur Region A oder B gehört, mit Ja oder Nein beantworten, während die Fuzzy Logic unendlich viele Varianten wie die folgende zuläßt: "Der Punkt gehört mit einer Gewißheit von 60 Prozent zu A, mit 30 Prozent zu B und mit zehn Prozent weder zu A noch zu B."

So lassen sich Muster viel rascher und zuverlässiger erkennen- und genau dies nutzt der neueste Notebook Computer von Sony aus, um Schriftzeichen zu lesen, die der Benutzer mit einem Stift auf den Bildschirm schreibt. Sonys "Palmtop" so heißt das batteriebetriebene Gerät von der Größe eines Taschenkalenderskann über 3000 japanische Schriftzeichen erkennen. Mit unseren vergleichsweise einfachen westlichen Buchstaben hat das Gerät ebenfalls keine Mühe, vorausgesetzt allerdings, daß man sie ihm in Blockschrift präsentiert.

Viele technische Probleme sind noch nicht gelöst

Wer mit den Möglichkeiten der Fuzzy Logic selbst experimentieren will, kann bei der kalifornischen Firma Togai Infralogic entsprechende Programme für IBM PCs, Apples Macintosh-Rechner oder SUN-4 Workstations kaufen. Der gleiche Hersteller bietet auch eine Beschleunigerkarte mit einem speziellen Koprozessor an, der pro Sekunde bis zu 370 000 Fuzzy-logische Schlüsse ziehen kann.

Womit wir auch schon beim Hauptproblem der neuen Logik sind: Obwohl sie sich grundsätzlich von der klassischen Logik unterscheidet und dementsprechend behandelt werden müßte, wird sie immer noch auf herkömmlichen Digitalrechnern realisiert, die bekanntlich auf die Verarbeitung von Nullen und Einsen optimiert sind. Sobald man Zwischenwerte und unscharfe Mengen berücksichtigt, steigt der Rechenaufwand um Faktoren, die auch mit viel höheren Computerleistungen kaum aufzufangen sind.

Praktisch bleibt nur ein Ausweg: die Rückbesinnung auf die bereits totgesagten Analogrechner. Diesen Vorfahren unserer heutigen Digitalrechner "liegt die Unschärfe sozusagen im Blut", schreibt Constantin von Altrock in der Fachzeitschrift "Computertechnik".

Moderne Fuzzy Chips sind allerdings keine reinen Analog Rechner mehr, sondern Zwitter. Sie bleiben auf die einfacheren Ansätze der Fuzzy Logic beschränkt. Wie man die raffinierteren Konzepte effizient in die Praxis umsetzt, weiß noch niemand - auch in Japan nicht.

Das mag vielleicht jene westlichen Warner beruhigen, die nach der Marktoffensive der Japaner schon wieder ein Schlüsselgebiet der Hochtechnologie für definitiv verloren halten. So schlimm ist es zum Glück nicht: Ein großer Teil des Potentials, das in der Fuzzy Logic steckt, wurde bisher noch gar nicht ausgenützt.