EFFICIENT OPTICAL APPROACH TO FUZZY DATA PROCESSING BASED ON COLORS AND LIGHT FILTERS

Volume 67, Issue 4, 2022, pages 89-105

DOI: http://doi.org/10.34229/2786-6505-2022-4-7

Завантажити статтю

Тимченко Віктор Леонідович, Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова, м. Миколаїв, vl.timchenko58@gmail.com

Кондратенко Юрій ПантелійовичЧорноморський національний університет імені Петра Могили, м. Миколаїв, y_kondrat2002@yahoo.com 

Крейнович Владик,  Університет штату Техас в Ель Пасо, США, vladik@utep.edu


Abstract

Ця робота присвячена створенню ефективних оптичних логічних систем на основі використання світлового випромінювання визначеного кольору безпосередньо як нечіткої змінної — носія логічної інформації та основи побудови логічних рішень шляхом перетворення світлового випромінювання відповідними світловими фільтрами. Оптична обробка кольорової інформації, яка відображає різні значення вхідних даних (розглядається на прикладі експертних оцінок), здійснюється запропонованою структурною побудовою нечітких логічних вентилів (логічного колороїда) та значно спрощується, по відношенню до існуючих систем, за рахунок реалізації на властивостях адитивної та субтрактивної обробки кольорів з використанням достатньо простих світлових фільтрів. Сформовано нечітку базу даних на основі визначення кванта інформації, як відповідний колір, та компоненти оптичної логічної системи за допомогою адитивної та субтрактивної обробки світлового випромінювання відповідних кольорів; розроблено основи синтезу систем логічного висновку та прийняття рішень. В роботі синтезовано узагальнену структурну схему оптичного логічного колороїда як основу створення багаторівневої системи прийняття рішень для подальшого застосування в системах штучного інтелекту. Схеми оптичних логічних колороїдів можуть поєднуватися в послідовно-паралельні ієрархічно організовані схеми, колір використовуваних світлофільтрів може також, крім експертних оцінок, відображати тактильну інформацію систем сенсорів про навколишнє середовище, що необхідно для формування відповідних логічних оцінок або рішень. Використання кольору як носія логічної інформації дозволяє створити швидкодіючі технічні пристрої з продуктивністю, в основі розрахунків якої використовується швидкість світла для формування певного масиву логічних рішень.


REFERENCES

  1. Tanida J., Ichioka Y. Optical logic array processor using shadowgrams. Journal of the Optical Society of America. 1983. Vol. 73, N 6. P. 200–209. https://doi.org/10.1364/JOSA.73.000800
  2. Corletti C., Toroba R. Color coded logic. Optics Communications. 1996. Vol. 126, N 4–6. P. 197–204. https://doi.org/10.1016/0030-4018(96)00028-4
  3. Jung Y.J., Yu S., Koo S. and others. Reconfigurable all-optical logic AND, NAND, OR, NOR, XOR and XNOR by photonic crystal nonlinear cavities. Conference on Lasers and Electro-Optics. Pacific Rim, 2009. paper TuB4_3. DOI: 10.1109/CLEOPR.2009.5292059
  4. Zaghloul Y.A., Zaghloul A.R.M. Complete all-optical processiry polarization based binary logic gates and optical processors. Optical Express. 2006. Vol. 14, N 21. P. 9879–9895. https://
    doi.org/10.1364/OE.14.009879
  5. Qian C., Lin X., Xu J. and others. Performing optical operators by a diffractive neural work. Light Sciences. www.nature.com/Lsa 2020/ Open Access DOI:10.1038/s41377-020-0303-2
  6. Araujo A., Oliveira A. and others. Two all-optical logic gates in a single photonic interferometer. Optics Communications. 2005. Vol. 355. P. 485–491. http://www.repositorio.ufc.br/handle/
    riufc/46454
  7. Wang L.A., Chang S.H., Lin Y.F. Novel implementation method to realize all-optical logic gates. Optical Eng. 1998. 37 (3). P. 1011–1018. https://doi.org/10.1117/1.601935
  8. Azhigulov D., Nakami B., Ukaegbu I.A. High-speed thermally tuned electro-optical logic gates based on micro-ring resonators. Optical and Quantum Electronics 52. Article 412. 2020. https://
    doi.org/10.1007/s11082-020-02526-y
  9. Ma S., Chen Z., Dutta N.K. All-optical logic gates based on two-photon absorption in semiconductor optical amplifiers. Optics Communications. 2009. Vol. 282, N 23. P. 4508–4512. 10.1016/
    j.optcom.2009.08.039
  10. Amer Kotb. Simulation of high quality factor all-optical logic gates based on quantum-dot semiconductor optical amplifier at 1 Tb/s. Optik. 2016. Vol. 127, N 1. P. 320–325. https://doi.
    org/10.1016/j.ijleo.2015.10.093
  11. Zhu Z., Yuan J., Jiang L. Multifunctional and multichannels all-optical logic gates based on the in-plane coherent control of localized surface plasmons. Optics letters. 2020. Vol. 45, N 23. P. 6362–6365. https://doi.org/10.1364/OL.402085
  12. Zadeh L.A. Fuzzy Sets. Information & Control. 1965. Vol. 8. P. 338–353.
  13. Zadeh L.A. The role of fuzzy logic in modeling, identification and control. Modeling Identification and Control. 1994. 15 (3). P. 191–203. doi:10.4173/mic.
  14. Kondratenko Y.P., Simon D. Structural and parametric optimization of fuzzy control and decision making systems. In: Zadeh L., Yager R., Shahbazova S., Reformat M., Kreinovich V. (eds). Recent developments and the new direction in soft-computing foundations and applications. Studies in Fuzziness and Soft Computing. 2018. Vol. 361. P. 273–289. Springer, Cham.https://
    doi.org/10.1007/978-3-319-75408-6_22
  15. Olenych I.B. Fuzzy logic controller for smart home lighting control. Information and Telecommunication Sciences. 2017. Vol. 9, N 2. P. 50–54. Google Scholar
  16. Lohmann A.W., Weigelt J. Optical logic by anisotropic scattering. Optics Communications. 1985. Vol. 54, N 2. P. 81–86. https://doi.org/10.1016/0030-4018(85)90005-7
  17. Liren Liu. Optical implementation of parallel fuzzy logic. Optics Communications. 1989. Vol. 73, N 3. P. 183–187. https://doi.org/10.1016/0030-4018(89)90080-1
  18. Lin S., Kumazava I., Zhang S. Optical fuzzy image processing based on shadow-casting. Optics Communications. 1992. Vol. 94, N 5. P. 397–405. https://doi.org/10.1016/0030-4018(92)90582-C
  19. Zhang S., Chen C. Parallel optical fuzzy logic gates based on spatial area-encoding technique. Optics Communications. 1994. Vol. 107, N 1-2. P. 11–16. https://doi.org/10.1016/0030-4018(94)90095-7
  20. Gur E., Mendlovic D., Zalevsky Z. Optical implementation of fuzzy-logic controllers. Part I. Applied Optics. 1998. Vol. 37, N 29. P. 6937–6945. https://doi.org/10.1364/AO.37.006937
  21. Tomonori Kawano. Printable optical logic gates with cielab color coding system for boolean, operation-mediated handling of colors genetic and Evolutionary Computing (ICGEC). IEEE. 2012. P. 270–275. DOI:10.1109/ICGEC.2012.121
  22. Gentili P.L. The fundamental fuzzy logic operators and some complex Boolean logic circuits implemented by the chromogenism of a spirooxazine’. Phys. Chem. 2011. Vol. 13, N 45.
    P. 20335–20344. DOI https://doi.org/10.1039/C1CP21782H
  23. Gentili P.L., Horvath V., Vanag V., Epstein I.R. Belousov-Zhabotinsky «chemical neuron» as a binary and fuzzy logic processor. Int. Journ. of Unconventional Computing. 2012. Vol. 8. P. 177–192. Google Scholar 
  24. Aby K. G., Harpreet S. Three-input majority gate using spatially localised DNA hairpins. Micro & Nano Letters. 2017. Vol. 12, N 3. P. 143–146. doi:10.1049/mnl.2016.0535
  25. Golden E., Manic M. Optical fuzzy logic for low-power satellite controller. 34 Annual Conference. 2008. P. 2647–2654. DOI:10.1109/IECON.2008.4758375
  26. Wang Y., Wu X. and others. Fuzzy logic based feedback control systems for the frequency stabilization of external-cavity semiconductors lasers. International Journal of Optomechatronics. 2020. Vol. 14, N 1. P. 44–51. DOI:10.1080/15599612.2020.1828516
  27. Gentili P.L. Establishing a new link between fuzzy logic, neuroscience and quantum mechanics through bayesian probability: perspectives in artificial intelligence and unconventional computing. Molecules. 2021. Vol. 26, N 5987. 18 p. https://doi.org/10.3390/molecules26195987
  28. Hemcsics A. Coloroid color system. Color Research and Application. 1980. N 5. P. 113–120. https://doi.org/10.1002/col.5080050214
  29. Medvedev V.Yu. Color science and coloring. St. Petersburg, 2005. 114 p.
  30. Hayman R. Light filters. M. : Mir, 1988. 216 p.