Logika fuzzy, juga dikenal sebagai logika fuzzy, adalah pendekatan matematika yang digunakan untuk representasi dan manipulasi informasi yang tidak tepat atau tidak pasti. Tidak seperti logika klasik dan biner, yang mana suatu proposisi benar atau salah, logika fuzzy memungkinkan evaluasi tingkat kebenaran yang bervariasi antara kedua posisi ekstrim.
Disiplin ini didasarkan pada prinsip yang banyak konsep dan fenomena di dunia nyata tidak dapat dikategorikan secara tepat, karena biasanya terdapat tingkat ambiguitas atau ketidakpastian. Dengan cara ini, logika fuzzy berupaya memberikan kerangka teoritis dan alat untuk menangani sifat informasi yang tidak tepat ini.
Logika fuzzy telah menemukan penerapannya di berbagai bidang, seperti kecerdasan buatan, sistem kontrol, pengambilan keputusan dan pengenalan pola, antara lain. Kegunaannya terletak pada kemampuannya menangani data yang tidak pasti atau ambigu, sehingga memungkinkan penalaran yang lebih fleksibel dan adaptif.
Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi secara mendalam prinsip dan dasar logika fuzzy, serta aplikasinya praktik di berbagai bidang. Kita akan mengetahui bagaimana disiplin ini telah merevolusi cara kita mendekati ketidakpastian dalam pengambilan keputusan dan bagaimana hal ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses dan memperoleh hasil yang lebih akurat dalam berbagai situasi.
1. Pengenalan logika fuzzy
Logika fuzzy merupakan salah satu cabangnya kecerdasan buatan yang memungkinkan mengelola ketidakpastian dan ketidaktepatan dalam pengambilan keputusan. Berbeda dengan logika klasik yang didasarkan pada nilai logika biner (0 atau 1), logika fuzzy menggunakan nilai fuzzy yang mewakili derajat benar atau salahnya suatu pernyataan. Teknik ini sangat berguna ketika kita bekerja dengan variabel yang tidak memiliki definisi yang tepat atau ketika datanya tidak lengkap atau ada gangguan..
Pada bagian ini, kita akan mengeksplorasi dasar-dasar logika fuzzy dan penerapannya di berbagai bidang, seperti teknik, robotika, dan kedokteran. Kita akan mempelajari dasar-dasarnya, seperti himpunan fuzzy, aturan fuzzy, dan operasi fuzzy, serta bagaimana logika fuzzy dapat digunakan untuk memodelkan dan memecahkan masalah. Contoh dan studi kasus juga akan diberikan, serta daftar alat dan sumber daya yang berguna..
Selain itu, manfaat dan keterbatasan logika fuzzy akan disajikan, dan perbedaan antara logika fuzzy dan pendekatan lain seperti logika fuzzy dan logika probabilistik akan dibahas. Sepanjang bagian ini, tip dan rekomendasi praktis untuk menerapkan logika fuzzy akan diberikan. secara efektif en diferentes situaciones.
2. Dasar-dasar logika fuzzy
Logika fuzzy, juga dikenal sebagai logika fuzzy, adalah cabang dari kecerdasan buatan yang didasarkan pada gagasan bahwa nilai-nilai kebenaran dapat direpresentasikan berdasarkan derajat keanggotaan, bukan bersifat absolut. Berbeda dengan logika klasik yang didasarkan pada nilai biner, logika fuzzy memungkinkan penggunaan nilai fuzzy antara 0 dan 1. Hal ini sangat berguna ketika bekerja dengan konsep atau situasi yang tidak mudah didefinisikan atau diukur.
Dalam logika fuzzy, himpunan fuzzy memainkan peran mendasar. Himpunan ini ditentukan oleh fungsi keanggotaan, yang menetapkan derajat keanggotaan pada setiap elemen. Derajat kepemilikan ini dapat direpresentasikan dengan kurva yang menunjukkan intensitas kepemilikan. Jadi, suatu elemen dapat termasuk dalam himpunan fuzzy dengan derajat tertentu, misalnya 0.8.
Logika fuzzy digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari sistem kontrol hingga pengenalan pola. Salah satu fitur terpenting dari logika fuzzy adalah kemampuannya untuk memodelkan ketidakpastian dan ketidaktepatan dalam data. Hal ini sangat berguna dalam situasi di mana presisi absolut tidak mungkin atau tidak diperlukan. Dengan logika fuzzy, dimungkinkan untuk mengambil keputusan berdasarkan nilai fuzzy dan menangani ambiguitas dengan lebih efektif.
3. Prinsip logika fuzzy
Logika fuzzy adalah paradigma penalaran yang memungkinkan bekerja dengan konsep atau variabel linguistik yang tidak tepat. Hal ini didasarkan pada gagasan bahwa realitas tidak dapat dijelaskan secara lengkap hanya dengan menggunakan nilai 0 atau 1, tetapi terdapat derajat keanggotaan dalam suatu himpunan atau kategori tertentu.
Mereka dapat diringkas dalam tiga konsep dasar: fungsi keanggotaan, inferensi fuzzy, dan defuzzifikasi.
- Fungsi keanggotaan adalah alat yang memungkinkan pemberian nilai fuzzy pada variabel linguistik, yang menyatakan derajat keanggotaannya dalam suatu himpunan atau kategori. Ini digunakan untuk mengukur ketidakpastian dan fleksibilitas data.
- Inferensi fuzzy adalah proses penalaran yang digunakan dalam logika fuzzy. Hal ini didasarkan pada aturan fuzzy yang menghubungkan variabel linguistik dan memungkinkan operasi logis dilakukan dengan mempertimbangkan ketidaktepatan dan ambiguitas data.
- Defuzzifikasi merupakan langkah terakhir dalam proses penalaran fuzzy, dimana diperoleh suatu nilai tertentu dari sekumpulan nilai fuzzy. Ini digunakan untuk mengubah hasil yang diperoleh menjadi istilah yang tepat dan dapat dimengerti oleh pengguna.
Prinsip-prinsip tersebut menjadi dasar perhitungan dan penyelesaian masalah dengan menggunakan logika fuzzy. Penerapannya pada berbagai bidang kajian, seperti kecerdasan buatan, sistem kendali, pengambilan keputusan, dan pemodelan sistem yang kompleks. Melalui konsep-konsep ini, sistem dapat dirancang mampu menangani ketidakpastian dan ketidaktepatan dengan lebih efisien dan realistis.
4. Ciri-ciri utama logika fuzzy
Logika fuzzy adalah sistem logika matematika yang digunakan untuk memodelkan dan merepresentasikan ketidakpastian yang ada dalam berbagai situasi dunia nyata. Berbeda dengan logika biner konvensional yang nilai logikanya hanya benar atau salah, logika fuzzy memungkinkan representasi nilai perantara antara dua ekstrem tersebut.
Salah satu ciri utama logika fuzzy adalah kemungkinan penggunaan himpunan fuzzy untuk mendeskripsikan konsep yang tidak absolut. Himpunan fuzzy ini menetapkan tingkat keanggotaan pada setiap elemen dalam suatu himpunan, sehingga memungkinkan fleksibilitas yang lebih besar dalam representasi dan pengelolaan informasi.
Karakteristik mendasar lainnya dari logika fuzzy adalah kemampuannya untuk memodelkan dan memecahkan masalah kompleks yang memerlukan banyak variabel dan banyak faktor secara bersamaan. Kemampuan ini memungkinkan hasil yang lebih akurat dan realistis dengan mempertimbangkan ketidakpastian yang ada dalam data dan beradaptasi dengan lebih baik terhadap sifat tidak sempurna dari banyak situasi dunia nyata.
5. Penerapan logika fuzzy di berbagai bidang
Logika fuzzy, juga dikenal sebagai logika fuzzy, telah terbukti menjadi alat yang efektif dalam berbagai bidang. Salah satu aplikasi utama logika fuzzy adalah di bidang kecerdasan buatan, yang digunakan untuk memodelkan penalaran dan pengambilan keputusan dalam situasi ketidakpastian. Ini juga digunakan antara lain dalam sistem kontrol, optimasi, pengenalan pola dan diagnosis medis.
Di bidang robotika, logika fuzzy digunakan untuk mengontrol perilaku robot dan memungkinkan mereka beradaptasi dengan situasi yang berbeda. Misalnya pada robot penjelajah yang harus menavigasi medan yang sulit, logika fuzzy dapat digunakan untuk menentukan kecepatan dan arah robot yang optimal berdasarkan kondisi medan dan rintangan yang ada.
Bidang lain di mana logika fuzzy telah berhasil diterapkan adalah di bidang ekonomi dan keuangan. Dengan menggunakan logika fuzzy, para ahli dapat memodelkan dan memprediksi perilaku pasar keuangan dan mengevaluasi risiko yang terkait dengan investasi. Selain itu, dalam industri otomotif, logika fuzzy digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja mesin, serta meningkatkan keselamatan berkendara.
6. Kelebihan dan keterbatasan logika fuzzy
Logika fuzzy, juga dikenal sebagai logika fuzzy, adalah bidang studi yang memungkinkan pengelolaan ketidakpastian dan ambiguitas dalam berbagai aplikasi. Hal ini dicapai melalui representasi dan manipulasi konsep-konsep yang tersebar, yaitu konsep-konsep yang tidak dapat diklasifikasikan secara biner, melainkan memiliki derajat keanggotaan dalam kategori-kategori yang berbeda.
Salah satu keuntungan utama logika fuzzy adalah memungkinkan pemodelan sistem dan fenomena kompleks yang lebih realistis. Dengan menggunakan himpunan fuzzy dan aturan inferensi fuzzy, nuansa dapat ditangkap dan ketidakpastian yang ada dalam data dapat dikurangi. Selain itu, teknik ini dapat diterapkan di berbagai bidang, seperti otomasi industri, kecerdasan buatan atau pengambilan keputusan, untuk meningkatkan hasil yang diperoleh.
Namun logika fuzzy juga mempunyai keterbatasan tertentu. Pertama, ini adalah teknik komputasi yang mahal, karena memerlukan perhitungan yang rumit untuk memproses konsep fuzzy. Selain itu, hasil yang diperoleh bisa bersifat subjektif, karena definisi himpunan fuzzy dan aturan inferensi bergantung pada interpretasi pakar atau pengguna. Terakhir, penerapannya bisa jadi rumit bagi mereka yang tidak terbiasa dengan konsep dan operasi logika fuzzy.
7. Perbandingan logika tradisional dan logika fuzzy
Logika tradisional dan logika fuzzy adalah dua pendekatan berbeda dalam penalaran dan pengambilan keputusan. Logika tradisional didasarkan pada prinsip bahwa suatu proposisi hanya dapat mempunyai satu nilai kebenaran benar atau salah. Sebaliknya, logika fuzzy memungkinkan suatu proposisi mempunyai nilai kebenaran yang bervariasi antara sepenuhnya benar dan sepenuhnya salah.
Perbandingan antara kedua pendekatan ini menunjukkan bahwa logika tradisional lebih cocok untuk permasalahan dengan solusi biner, di mana terdapat batasan yang jelas antara benar dan salah. Di sisi lain, logika fuzzy paling berguna ketika konsep-konsepnya kabur dan tidak dapat didefinisikan secara tepat. Pendekatan ini memungkinkan kita untuk mewakili dan menganalisis ketidakpastian dan ambiguitas yang ada dalam banyak permasalahan dunia nyata.
Logika tradisional didasarkan pada penggunaan aturan yang tepat dan pasti, sedangkan logika fuzzy menggunakan aturan yang tidak jelas dan mendekati. Lebih jauh lagi, logika tradisional bergantung pada prinsip eksklusi, yang menyiratkan bahwa proposisi tidak bisa benar atau salah. pada saat yang sama. Sebaliknya, dalam logika fuzzy, terdapat kemungkinan suatu proposisi memiliki beberapa derajat kebenaran secara bersamaan.
Singkatnya, hal ini mengungkapkan dua pendekatan berbeda dalam penalaran dan pengambilan keputusan. Logika tradisional didasarkan pada aturan yang tepat dan pasti, sedangkan logika fuzzy memungkinkan adanya proposisi dengan nilai kebenaran yang menyebar atau fuzzy. Pilihan antara kedua pendekatan ini bergantung pada jenis masalah dan sifat konsep yang terlibat. [AKHIR
8. Contoh praktis logika fuzzy
Logika fuzzy adalah alat yang ampuh di bidang kecerdasan buatan dan pengambilan keputusan. Kini mereka hadir beberapa contoh contoh praktis yang menggambarkan bagaimana logika fuzzy diterapkan dalam situasi yang berbeda.
1. Kontrol suhu: Misalkan kita ingin merancang sistem kontrol suhu untuk sebuah ruangan. Dengan menggunakan logika fuzzy, kita dapat mendefinisikan himpunan fuzzy untuk variabel masukan (suhu saat ini) dan keluaran (tingkat pendinginan). Melalui aturan fuzzy, kita dapat membangun hubungan antara variabel-variabel tersebut dan menentukan tingkat pendinginan yang dibutuhkan berdasarkan suhu saat ini. Misalnya, jika suhunya “tinggi”, tingkat pendinginannya mungkin “sangat tinggi”.
2. Penilaian risiko kredit: Di bidang keuangan, logika fuzzy dapat digunakan untuk mengevaluasi risiko kredit pemohon pinjaman. Himpunan fuzzy dapat didefinisikan untuk variabel seperti pendapatan, riwayat kredit, dan usia. Dengan menggunakan aturan fuzzy, kriteria dapat ditetapkan untuk mengklasifikasikan pelamar ke dalam kategori risiko, seperti “tinggi”, “sedang”, atau “rendah”.
3. Sistem rekomendasi: Sistem rekomendasi pada platform streaming atau e-commerce juga dapat memanfaatkan logika fuzzy. Misalnya, jika pengguna telah menunjukkan minat pada film aksi dan komedi, himpunan fuzzy dapat ditentukan untuk preferensi ini. Kemudian, dengan menggunakan aturan fuzzy, rekomendasi yang dipersonalisasi dapat dihasilkan yang menggabungkan elemen kedua jenis kelamin bergantung pada intensitas preferensi pengguna.
Logika fuzzy menawarkan pendekatan yang fleksibel dan mudah beradaptasi untuk mengatasi masalah kompleks di berbagai domain. Contoh praktis ini menunjukkan caranya dapat diterapkan teknik ini di berbagai bidang, mulai dari pengendalian sistem hingga pengambilan keputusan keuangan dan rekomendasi konten.
9. Sistem inferensi kabur
Ini adalah alat yang ampuh untuk memecahkan masalah yang melibatkan ketidakpastian dan ambiguitas. Dengan menggunakan logika fuzzy, sistem ini memungkinkan Anda menangani ketidaktepatan dalam data dan aturan, serta mencapai kesimpulan berdasarkan evaluasi informasi yang tersedia.
Untuk menggunakan , Anda perlu mengikuti serangkaian langkah. Pertama-tama, Anda harus menentukan masalah yang ingin Anda pecahkan dan menetapkan parameter dan variabel yang relevan. Kemudian, fungsi keanggotaan harus dibangun, yang merepresentasikan hubungan antara nilai masukan dan derajat keanggotaannya dalam himpunan fuzzy.
Selanjutnya, aturan fuzzy yang menggambarkan hubungan antara variabel masukan dan keluaran harus didefinisikan. Aturan-aturan ini didasarkan pada seperangkat IF-THEN, dimana IF mewakili kondisi masukan dan THEN menentukan respon atau tindakan yang akan diambil. Setelah aturan ditentukan, proses inferensi fuzzy diterapkan, yang melibatkan evaluasi derajat keanggotaan variabel masukan pada himpunan fuzzy, dan memperoleh nilai keluaran yang sesuai.
10. Alat dan perangkat lunak yang digunakan dalam logika fuzzy
Dalam logika fuzzy, berbagai alat dan perangkat lunak digunakan untuk memodelkan dan memecahkan masalah berdasarkan ketidakpastian dan ketidaktepatan. Alat-alat ini penting untuk menerapkan logika fuzzy di berbagai bidang, seperti kecerdasan buatan, pengambilan keputusan, dan pengendalian sistem.
Salah satu alat yang paling banyak digunakan dalam logika fuzzy adalah perangkat lunak MATLAB, yang menyediakan lingkungan pemrograman dan simulasi untuk sistem fuzzy. Dengan MATLAB, dimungkinkan untuk merancang dan mensimulasikan pengontrol fuzzy, serta melakukan analisis dan pengolahan data membaur. Selain itu, perangkat lunak ini memiliki dokumentasi dan tutorial ekstensif yang membuatnya mudah dipelajari dan diterapkan.
Alat lain yang sangat penting dalam logika fuzzy adalah perangkat lunak Fuzzy Logic Toolbox, yang juga dikembangkan oleh MATLAB. Toolbox ini memungkinkan Anda merancang, mensimulasikan, dan menganalisis sistem fuzzy dengan cara yang intuitif dan efisien. Dengan Fuzzy Logic Toolbox, Anda dapat membuat fungsi keanggotaan fuzzy, menentukan aturan fuzzy, dan melakukan inferensi fuzzy. untuk memecahkan masalah berdasarkan ketidakpastian. Alat ini juga menawarkan contoh dan tutorial yang membuatnya mudah digunakan dan dipahami.
11. Tantangan dan perspektif masa depan dalam logika fuzzy
Logika fuzzy, juga dikenal sebagai logika fuzzy, adalah alat matematika yang digunakan untuk menangani ketidakpastian dan ketidaktepatan dalam sistem kecerdasan buatan. Seiring dengan kemajuan teknologi dan sistem yang semakin kompleks, akan muncul hal-hal yang perlu diatasi untuk meningkatkan penerapan dan efisiensinya.
Salah satu tantangan utama dalam logika fuzzy adalah menangani data dalam jumlah besar. Karena jumlah informasi yang kami proses meningkat secara eksponensial, penting untuk mengembangkan alat dan algoritma yang memungkinkan pengelolaan data yang efisien dan cepat. Selain itu, perlu dilakukan penelitian dan pengembangan teknik penambangan data khusus untuk logika fuzzy, yang memungkinkan penggalian pengetahuan yang berguna dan relevan dari kumpulan data yang kompleks dan fuzzy.
Tantangan penting lainnya adalah integrasi logika fuzzy dengan disiplin kecerdasan buatan lainnya, seperti pembelajaran mesin dan logika probabilistik. Kombinasi teknik-teknik ini dapat menawarkan solusi yang lebih kuat dan tepat di berbagai bidang aplikasi, seperti kedokteran, robotika, dan pengambilan keputusan. Namun, integrasi ini menghadirkan tantangan teknis dan teoritis yang harus diatasi, seperti mengadaptasi algoritma dan metode yang ada agar dapat bekerja dengan logika fuzzy.
12. Hubungan logika fuzzy dengan kecerdasan buatan
Logika fuzzy memainkan peran mendasar dalam kecerdasan buatan, karena memungkinkan pemodelan dan pemecahan masalah di mana ketidakpastian dan ketidaktepatan merupakan karakteristik umum. Logika fuzzy didasarkan pada prinsip bahwa nilai dapat menjadi bagian dari suatu himpunan secara parsial atau bertahap, tidak seperti logika klasik yang hanya memperbolehkan pernyataan benar atau salah.
A dari aplikasi Penggunaan logika fuzzy yang paling umum dalam kecerdasan buatan adalah pada sistem kendali fuzzy. Sistem ini mampu mengambil keputusan berdasarkan aturan linguistik dan variabel fuzzy, dibandingkan menggunakan aturan tepat dan nilai numerik. Hal ini memungkinkan pemrosesan informasi yang lebih fleksibel, terutama ketika berhadapan dengan masalah yang melibatkan faktor subjektif atau ambigu.
Logika fuzzy juga digunakan dalam sistem inferensi fuzzy, dimana tujuannya adalah untuk menemukan hubungan atau pola dalam sekumpulan data. Dengan menggunakan aturan linguistik dan himpunan fuzzy, sistem ini dapat menghasilkan kesimpulan berdasarkan informasi yang parsial atau tidak lengkap. Kemampuan penalaran yang fleksibel dan adaptif ini sangat berguna dalam bidang-bidang seperti pengenalan pola, pengambilan keputusan, dan pembelajaran mesin.
13. Pentingnya logika fuzzy dalam pengambilan keputusan
Logika fuzzy adalah alat yang ampuh dalam mengambil keputusan dalam situasi yang tidak pasti atau ambigu, dimana tidak ada jawaban yang jelas dan tepat. Pentingnya hal ini terletak pada kemampuannya menangani ketidaktepatan dan ketidakpastian data, serta menyediakan kerangka kerja yang fleksibel dan mudah beradaptasi.
Salah satu karakteristik utama logika fuzzy adalah kemampuannya untuk merepresentasikan dan memproses informasi yang tidak tepat dan tidak jelas menggunakan seperangkat aturan dan fungsi keanggotaan. Aturan dan fungsi ini memungkinkan manipulasi konsep fuzzy dan memberikan dasar yang kuat untuk pengambilan keputusan berdasarkan kriteria fuzzy.
Dengan menggunakan logika fuzzy dalam pengambilan keputusan, derajat keanggotaan dapat diberikan pada setiap pilihan atau alternatif, bukan jawaban biner (ya/tidak). Hal ini memungkinkan evaluasi pilihan yang lebih fleksibel dan realistis, dengan mempertimbangkan ketidakpastian dan variasi data. Selain itu, logika fuzzy dapat mempertimbangkan berbagai kriteria dan bobot, memungkinkan simulasi skenario yang berbeda dan evaluasi kemungkinan konsekuensi dari setiap keputusan.
14. Kesimpulan logika fuzzy dan penerapannya
Kesimpulannya, logika fuzzy telah terbukti menjadi alat yang ampuh dan serbaguna dalam berbagai bidang penerapan. Karakteristik utamanya adalah kemampuannya menghadapi ketidakpastian dan ketidaktepatan, sehingga menjadikannya pilihan yang menarik untuk permasalahan yang kompleks. Berkat dasar matematika yang kuat dan pendekatan yang fleksibel, logika fuzzy telah berhasil diterapkan di berbagai bidang seperti teknik, kedokteran, kecerdasan buatan, dan pengambilan keputusan.
Salah satu kelebihan logika fuzzy adalah kemampuannya menangani informasi yang tidak jelas atau tidak tepat. Hal ini dicapai melalui konsep keanggotaan fuzzy, dimana suatu elemen dapat menjadi sebagian anggota suatu himpunan. Hal ini memungkinkan derajat kebenaran diungkapkan dan diproses dengan cara yang lebih realistis dan fleksibel, sehingga memberikan hasil yang lebih sesuai dengan kenyataan.
Aspek penting lainnya dari logika fuzzy adalah kemampuannya untuk memodelkan penalaran manusia dan menangkap intuisi. Melalui definisi aturan fuzzy dan inferensi berdasarkan aturan tersebut, dapat diperoleh kesimpulan yang lebih dekat dengan cara manusia bernalar dan mengambil keputusan dalam situasi yang tidak pasti. Hal ini mengarah pada terciptanya sistem pakar fuzzy dan pengembangan algoritma pembelajaran mesin berdasarkan logika fuzzy, yang telah terbukti efektif dalam masalah yang kompleks dan multidimensi.
Singkatnya, logika fuzzy adalah alat yang ampuh untuk mengatasi masalah rumit dimana ketidakpastian dan ketidaktepatan merupakan faktor penting. Kemampuannya untuk menangani informasi yang tidak jelas, memodelkan penalaran manusia, dan penerapannya di berbagai bidang menjadikannya alat yang serbaguna dan efektif. Logika fuzzy akan terus menjadi subjek penelitian dan pengembangan, karena ada banyak bidang yang dapat diterapkan dan ditingkatkan, sehingga menawarkan solusi yang lebih tepat dan disesuaikan dengan kenyataan.
Singkatnya, logika fuzzy adalah alat yang sangat berharga di bidang kecerdasan buatan dan mempertimbangkan ketidaktepatan dan ketidakpastian yang melekat dalam banyak masalah dunia nyata. Kemampuannya dalam menangani data fuzzy dan menjalin hubungan non-biner telah membuka kemungkinan baru dalam bidang pengambilan keputusan berdasarkan sistem pakar. Seiring kemajuan teknologi, logika fuzzy akan terus memainkan peran penting dalam memecahkan masalah kompleks di berbagai bidang, mulai dari teknik hingga kedokteran. Dengan fleksibilitas dan fokusnya dalam mewakili penalaran manusia, logika fuzzy telah terbukti menjadi alat yang berharga dan sangat efektif di era kecerdasan buatan. Penerapannya yang berhasil di berbagai bidang dan disiplin ilmu mendukung relevansinya yang berkelanjutan dan janjinya di masa depan sebagai cara untuk berpikir dan mengambil keputusan dalam lingkungan yang kompleks.
Saya Sebastián Vidal, seorang insinyur komputer yang sangat menyukai teknologi dan DIY. Selain itu, saya adalah pencipta tecnobits.com, tempat saya berbagi tutorial untuk menjadikan teknologi lebih mudah diakses dan dipahami oleh semua orang.