Hva er granulær databehandling?

Granulær databehandling er en metode for problemløsning som blander informasjon som er presis, med detaljer som er mer generelle. Det fokuserer på hvordan du kan integrere usikkerheter og sannsynligheter i datamaskiner. Denne metoden for teoretisk informatikk ble opprinnelig utformet på 1970-tallet, og ble innlemmet i dataprogrammering og kunstig intelligens. Prinsippet om uklare sett ble utviklet på 1960-tallet for å håndtere usikkerhet; både uklar sett og sannsynlighetsteori brukes vanligvis i granulær databehandling. Denne metoden har ofte blitt referert av slike begreper som grov settteori, datakomprimering og maskinlæring.

Brukt som en måte å strukturere problemløsning og generell tenking, har granulær databehandling blitt modellert på forskjellige måter. Det brukes ofte til å gruppere data i store databaser, og har noen ganger blitt brukt til abstraksjon og generalisering av data for å organisere informasjon. Dette er viktig for data mining, fordi folk ofte ikke tenker på informasjon i bestemte og komplekse numeriske termer. Datamaskiner kan analysere språk for å måle hvordan du bruker søkeord, så granulær databehandling er ofte en del av hvordan søkeresultatene er oppnådd.

Databehandling i et bedriftsnettverk innebærer ofte granulær databehandling. Søkemotorer på Internett gjør det vanligvis også. Generelle søketermer kan derfor få en person til et nettsted med mer informasjon om et emne. I en typisk database er informasjon organisert i forskjellige klasser, klynger og delmengder avhengig av et antall variabler. Bedriftsdataprogrammer kan bruke denne metoden for å klassifisere data for å organisere mye informasjon; ansatte kan da skaffe seg informasjon når det trengs mest.

Mennesker tenker vanligvis ikke som datamaskiner. Ord brukes for å representere abstrakte ideer og gjør ofte detaljer mindre presise. Å erstatte ord og uttrykk for komplekse ideer er vanligvis nødvendig; hjernen beregner vanligvis ikke detaljer som presis hastighet eller avstand, for eksempel. En sensor koblet til en datamaskin kan gjøre dette. Hjernen kan bestemme om noe smaker eller føles godt, men kan generelt ikke telle et stort antall ting med mindre slik informasjon allerede er tilgjengelig.

Granulær databehandling er derfor med på å få datamaskiner til å fungere mer som tankeprosessene som foregår i en persons hode. Det er vanligvis tall, dataspråkelementer og sannsynlighetsbegrensninger i mellom. Sluttresultatet er et dataprogram som kan tolke hvordan folk kommuniserer med et datastyrt grensesnitt. Dette konseptet er aktivert av mange år med teoretisk informatikk, og brukes i mange bedrifts-, medisinske og sikkerhetsdatasystemer, og kan også brukes på Internett.