1985年、パッとDoyne農夫の春には、カオス、遺伝的アルゴリズムとセルオートマトンなどの分野で自分の研究システムを構築する株式市場を予測するために役立つ可能性を実現しました。 5年後には、予測当社は、中小企業のモデルを作成するための市場は、特定の期間中にどうするかを予測するための専用のを設立しました。いくつかの彼は初期の時代に使用される遺伝的アルゴリズム手法の簡単なアウトラインを参照5以下の第2章で提示されます。 2004年には、予測会社は、ニューメキシコ州の小さなサイズのカテゴリーでは、"雇用者の選択の賞"を受賞。 [3]同社は依然として、今日のスイスの銀行UBS AGの子会社として存在します。[編集] ProtoLifePackard社の最新のプロジェクトProtoLifeは、最初の会社の技術を生活に活用することです。会社の目標は、有用な化学物質の機能を実行することができます人工生体細胞を生成することです。同社はヴェネツィア、イタリアに基づいています。[編集]書籍 *人工生命世、マークA. Bedau、ジョンS McCaskill、スティーンラスムセンています。 2000
ノーマンパッカード（シルバーシティ、ニューメキシコ州）は、カオス理論物理学者と1つの予測、当社およびProtoLifeの創設者の、1954年生まれ。彼はリード大学とカリフォルニア大学サンタクルス[編集の卒業生です。パッとカオス理論とオートマトンへの貢献で知られています。彼はまた"とあるのは"カオスの縁造語。 [1] [2]バイオグラフィー1976年と1981年の間に、彼はカリフォルニア州サンタクルーズで、仲間の大学院生Eudaemons jをDoyne農夫とロバートショウ、との集団を形成してルーレットつま先のコンピュータの動作を使用して暴行するための戦略を開発した。コンピュータには、理論的に、どのエリアにルーレットのボールがホイールの土地と、家の上にプレーヤーの重要な統計的優位性を予測することができます。このプロジェクト自体は成功だったと、彼らは偉大な実用的な難易度のテクニック、ラスベガスのカジノでのサイトの採用に走り、多くの会員が学界の他の分野を追求する残しました。ノーマンDoyne農夫の経験、および乗務員へ本の記録にしたEudaemonicパイ（1985年）トーマスバスで。彼らの経験は、テレビドラマ"ラスベガスで破りせっせとでした。"同じ頃、彼は友人と一緒に力学系の集団を形成ロブショーDoyne農夫は、ジェームズクラッチ。集団最適な順序の兆候が混沌としたプロービングシステムで、その作業に知られていた。1982年には、パッカードフランスのポストに就くに博士課程奨学金インスティトゥートデオート練習曲Scientifiquesビュレスでサンタクルス左シュルイヴェット、フランス。 1年後には研究所先端研究のために参加した機関で技術の不足に失望、彼を残しました。は、IASで、彼はスティーブンウルフラムや友人ロブショーとセルオートマトンと物質との傾向が自分自身を整理し説明するために働いた。
ジャン=クロードLatombe（1947年5月14日）スタンフォード大学工学系研究科では、フランス系アメリカ人のロボットと熊谷教授出身。 Latombe世界のロボットの運動計画で有名な研究者であり、フィールド内の1つは、最も高度引用書籍を執筆している[1]。バイオグラフィーLatombe電気工学、コンピュータサイエンスの国立工科大学グルノーブルから彼のデュアル工学学位を受けた（現グルノーブル工科大学）1969年、1970年に、それぞれとMS 1972年電気工学では、コンピュータの論文のデザインとで電気工学の指導支援システム。 1977年、Latombe博士号を取得コンピュータサイエンスのグルノーブル大学修士論文人工知能デザインオートメーションでからです。彼は1980年に、INPGの教員に参加し、左側の1984年のマシンインテリジェンス（ITMI）は、同社と共同で1982年に設立のための産業技術に参加します。 1987年には、Latombeとしてスタンフォード大学に参加しました准教授は、以来、教授（1992年）、会長（1997-2000）されている、熊谷教授（2001 - 現在）科コンピュータサイエンス専攻のです。[編集]作業Latombeロボット運動計画の重要な人物です。後にマークオーフェルマルス、1992年LatombeとリディアKavrakiの確率的ロードマップ法（PRM）の公開は独立し、オーフェルマルス、高次元の構成のスペースにパスの計画のための確率的ロードマップ[2]との共同研究、1つ考えられている1994年にアルゴリズムを開発運動計画の中で最も影響力の研究、および広く引用されている（以上、1000倍2008年現在）。もっと最近では、Latombe構造生物学の問題には、ロボットの彼の知識を適用しており、PRMは、確率的ロードマップシミュレーション（SRS）は、ベースを効率的に生成し、タンパク質の軌道の大規模なコレクションを分析し開発しました。[3