EAILAB publica paper em formato preprint para divulgar e orientar o uso da biblioteca Paraconsistent-Lib

Para acelerar a divulgação da biblioteca Python Paraconsistent-Lib desenvolvida pelo EAILAB IFSP e orientar a sua implementação em projetos envolvendo tomada de decisão, sistemas especialistas e aprendizado de máquinas (machine learning – ML), o EAILAB lança artigo no formato preprint.

No artigo, os autores Arnaldo de Carvalho Junior, PhD, Diego Oliveira, Bruno da Silva Alves, Fernando da Silva Paulo Junior, do EAILAB IFSP e Dr. João Inácio Da Silva Filho da Universidade Santa Cecília, apresentam os conceitos básicos da Lógica Paraconsistente Anotada por 2 valores (Paraconsistent Artificial Logic by 2-value annotations – PAL2v), como a biblioteca Paraconsistent-Lib funciona e fornecem exemplos de aplicação na prática.

Esta é mais uma iniciativa de divulgar a PAL2v, também conhecida como Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial (PALet), é uma variante da Lógica Paraconsistente (PL) formulada pelo matemático e filósofo brasileiro Dr. Newton da Costa (1929-2024).

Ao trabalhar com informações contraditórias sem se tornar trivial, a PAL2v pode ser aplicada em problemas do mundo real, permitindo que sistemas computacionais como os de inteligência artificial (IA) e ML possam lidar com informações inconsistentes de forma útil e eficaz.

O documento está disponível no idioma inglês em duas plataformas:

a) ArXiv (formato 2 colunas): https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.20700

b) Preprint.org (formato 1 coluna): https://doi.org/10.20944/preprints202511.1901.v1