Neste trabalho apresentamos a visão de Jean-Pierre Aubin sob a interação da teoria de redes neurais e teoria de viabilidade. Mostramos como os conceitos de redes neurais podem ser aplicados à Teoria de Controle. Estudamos como se produz uma lei de retroalimentação para um sistema de controle utilizando uma rede neural com duas camadas sendo sua matriz sináptica (matriz de pesos), uma aplicação linear de 'R POT.M' em 'R POT.P'. Associamos a essa rede uma função de observação h: 'R POT.M' -> 'R POT.N' e e uma função de ativação 'fi': 'R POT.P' -> 'R POT.P'. Esta rede tem como saída um controle viável. Utilizamos também técnicas da Teoria da Viabilidade e de Inclusões Diferenciais para obtermos a lei de aprendizagem que ajusta a matriz sináptica, a qual neste caso faz o papel de controle do sistema

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