La logique empirique est une méthode d'informatique douce bio-inspirée qui ne repose pas sur des concepts de logique mathématique ou de logique floue. Au lieu de cela, elle imite une forme de raisonnement intuitif associé à des processus décisionnels rapides et basés sur l'expérience (souvent appelés « Système 1 » en psychologie cognitive). Cette approche s'est révélée utile dans une gamme d'applications pratiques. En prenant l'exemple du contrôle de la vitesse d'un entraînement CC, cet article démontre la procédure fondamentale pour appliquer la logique empirique en ingénierie de contrôle. En comparaison avec les approches de contrôle flou, la méthode présente une performance dynamique et une précision améliorées tout en nécessitant un effort de développement significativement moindre. Un second exemple montre comment l'exécution collective de règles peut être utilisée pour l'analyse de clusters. Contrairement aux méthodes hiérarchiques et de partitionnement classiques (par exemple, les k-means), l'approche proposée ne suit pas un algorithme d'optimisation prédéfini. Au lieu de cela, les clusters émergent par formation de structure auto-organisée résultant de l'interaction parallèle des règles.
Jens Grotrian (Mer,) a étudié cette question.