Soft Computing, también conocida como lógica difusa, es un campo de la informática que se ocupa de las propiedades del comportamiento "suave" o "difuso" de los sistemas, y de las técnicas utilizadas para diseñarlos. Es una rama de la inteligencia artificial que intenta aplicar los principios de la computación natural, como las reglas de la lógica, al diseño de sistemas.
Soft Computing se basa en la lógica difusa, una variante de la lógica clásica que se ocupa del comportamiento de los sistemas cuando algunas de las variables son desconocidas, imprecisas o vagas. Se utiliza para modelar problemas basados en conjuntos difusos y tiene la capacidad de determinar una solución razonable cuando hay muchas soluciones o resultados posibles. Este tipo de sistema se aplica frecuentemente en los campos de los sistemas SCADA, la automatización industrial y la robótica. También se utiliza para realizar tareas predeterminadas con flexibilidad.
Los métodos empleados en Soft Computing incluyen redes neuronales, algoritmos genéticos, lógica difusa, teoría de la probabilidad y varios tipos de toma de decisiones. Estas técnicas se utilizan para dar a las máquinas la capacidad de aprender, adaptarse y autoorganizarse para tomar decisiones difíciles.
El Soft Computing está estrechamente relacionado con los campos de la biología y las ciencias cognitivas, y suele utilizarse para diseñar agentes inteligentes, sistemas expertos y robots autónomos, entre otras tareas. Este tipo de computación es adecuado para abordar problemas que involucran incertidumbre, imprecisión y aproximaciones. Es un campo en rápida evolución que continúa siendo investigado y utilizado en diversas aplicaciones de ingeniería.
