presa(X) :- come(_,X), animal(X).

consome(X,Y) :- come(X,Y).
consome(X,Z) :- come(Y,Z),consome(X,Y).

% define quem e apenas carnivoro
carnivoro(X) :- come(X,Y) , animal(Y), not(onivoro(X)).

% define quem e apenas herbivoro
herbivoro(X) :- come(X,Y) , planta(Y),not(onivoro(X)).

O cérebro humano é considerado o mais fascinante processador baseado em carbono existente, sendo composto por aproximadamente 10 bilhões neurônios. Todas as funções e movimentos do organismo estão relacionados ao funcionamento destas pequenas células. Os neurônios estão conectados uns aos outros através de sinapses, e juntos formam uma grande rede, chamada REDE NEURAL. As sinapses transmitem estímulos através de diferentes concentrações de Na+ (Sódio) e K+ (Potássio), e o resultado disto pode ser estendido por todo o corpo humano. Esta grande rede proporciona uma fabulosa capacidade de processamento e armazenamento de informação.

O sistema nervoso é formado por um conjunto extremamente complexo de neurônios. Nos neurônios a comunicação é realizada através de impulsos, quando um impulso é recebido, o neurônio o processa, e passado um limite de ação, dispara um segundo impulso que produz uma substância neurotransmissora o qual flui do corpo celular para o axônio (que por sua vez pode ou não estar conectado a um dendrito de outra célula). O neurônio que transmite o pulso pode controlar a freqüência de pulsos aumentando ou diminuindo a polaridade na membrana pós sináptica. Eles tem um papel essencial na determinação do funcionamento, comportamento e do raciocínio do ser humano. Ao contrário das redes neurais artificiais, redes neurais naturais não transmitem sinais negativos, sua ativação é medida pela freqüência com que emite pulsos, freqüência esta de pulsos contínuos e positivos. As redes naturais não são uniformes como as redes artificiais, e apresentam uniformidade apenas em alguns pontos do organismo. Seus pulsos não são síncronos ou assíncronos, devido ao fato de não serem contínuos, o que a difere de redes artificiais.

Retirado do Departamento de Informática da UEM

Framework Encog

Programa Fuzzy em C visando o controle de microcontroladores. Ainda não está pronto mas quase pronto.

Algoritmos Genéticos têm sido largamente utilizados como método de busca heurístico em problemas onde ou o tamanho do espaço de busca é intratável ou os métodos convencionais não são eficientes. AGs têm sido particularmente importantes para solução de problemas de Engenharia. Em essência, AGs são algoritmos de busca baseados na mecânica da seleção natural e da genética natural (Goldberg, 1989), seguindo o princípio da sobrevivência do mais bem adaptado.

Em anexo, estão um artigo completo sobre a solução de um problema de robótica utilizando AGs e alguns exemplos de implementação em JAVA utilizando um framework JGAP. Um problema é a maximização da área de uma caixa "sem tampa" e o outro está descrito em um arquivo em anexo. Ambos são considerados didáticos devido ao seu pequeno espaço de busca.