La computación granular es un método de resolución de problemas que combina información precisa con detalles más generales. Se centra en cómo incorporar incertidumbres y probabilidades en las computadoras. Originalmente ideado en la década de 1970, este método de informática teórica se ha incorporado a la programación informática y la inteligencia artificial. El principio de conjuntos difusos se desarrolló en la década de 1960 para manejar la incertidumbre; tanto la teoría de conjuntos difusos como la de probabilidad se utilizan normalmente en la computación granular. Este método a menudo se conoce con términos como teoría de conjuntos aproximados, compresión de datos y aprendizaje automático.
Utilizada como una forma de estructurar la resolución de problemas y el pensamiento general, la computación granular se ha modelado de diferentes maneras. A menudo se utiliza para agrupar datos en grandes bases de datos y, a veces, se ha utilizado para la abstracción y generalización de datos para organizar la información. Esto es importante para la minería de datos porque las personas a menudo no piensan en la información en términos numéricos específicos y complejos. Las computadoras pueden analizar el lenguaje para evaluar cómo usar los términos de búsqueda, por lo que la computación granular es a menudo parte de cómo se adquieren los resultados de la búsqueda.
La minería de datos en una red corporativa a menudo implica computación granular. Los motores de búsqueda en Internet también suelen hacerlo. Por lo tanto, los términos de búsqueda generales pueden llevar a una persona a un sitio web con más detalles sobre un tema. En una base de datos típica, la información se organiza en diferentes clases, grupos y subconjuntos según una serie de variables. Los programas informáticos corporativos pueden utilizar este método de clasificación de datos para organizar mucha información; Los empleados pueden adquirir información cuando más la necesitan.
Los humanos generalmente no piensan como computadoras. Las palabras se utilizan para representar ideas abstractas y, a menudo, hacen que los detalles sean menos precisos. Suele ser necesario sustituir palabras y frases por ideas complejas; el cerebro no suele calcular detalles como la velocidad o la distancia precisas, por ejemplo. Un sensor conectado a una computadora puede hacer esto. El cerebro puede determinar si algo sabe o se siente bien, pero generalmente no puede contar una gran cantidad de cosas a menos que dicha información ya esté disponible.
Por lo tanto, la computación granular ayuda a que las computadoras funcionen más como los procesos de pensamiento que tienen lugar en la cabeza de una persona. Por lo general, hay números, elementos del lenguaje informático y restricciones de probabilidad intermedias. El resultado final es un programa de computadora que puede interpretar cómo las personas se comunican con una interfaz computarizada. Habilitado por años de informática teórica, este concepto se utiliza en muchos sistemas informáticos corporativos, médicos y de seguridad, y también se puede aplicar a Internet.