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ABSTRACT: Given the need to obtain systems to better control broiler production environment, we performed an experiment with broilers from 1 to 21 days, which were submitted to different intensities and air temperature durations in conditioned wind tunnels and the results were used for validation of a fuzzy model. The model was developed using as input variables: duration of heat stress (days), dry bulb air temperature (°C) and as output variable: feed intake (g) weight gain (g) and feed conversion (g.g -1 ). The inference method used was Mamdani, 20 rules have been prepared and the defuzzification technique used was the Center of Gravity. A satisfactory efficiency in determining productive responses is evidenced in the results obtained in the model simulation, when compared with the experimental data, where R 2 values calculated for feed intake, weight gain and feed conversion were 0.998, 0.981 and 0.980, respectively. KEYWORDS: fuzzy logic, animal environment, poultry. MODELAGEM FUZZY DO DESEMPENHO DE FRANGOS DE CORTE, CRIADOS DE 1 A 21 DIAS, SUBMETIDOS A ESTRESSE TÉRMICO RESUMO: Diante da necessidade de se obter sistemas, para melhor controlar o ambiente de produção de frangos de corte, foi realizado um experimento com frangos de corte de 1 a 21 dias, os quais foram submetidos a diferentes intensidades e durações de temperaturas do ar em túneis de vento climatizados, e os resultados foram utilizados para a validação de um modelo fuzzy. O modelo foi desenvolvido, utilizando como variáveis de entrada: duração do estresse térmico (dias), temperatura de bulbo seco do ar (°C) e, como variável de saída: consumo de ração (g), ganho de peso (g) e conversão alimentar (g.g -1 ). O método de inferência utilizado foi o de Mamdani, tendo sido elaboradas 20 regras, e a técnica de defuzzificação usada foi a do Centro de Gravidade. Nos resultados, obtidos na simulação do modelo, quando comparados com os dados experimentais, evidencia-se uma eficiência satisfatória na determinação das respostas produtivas, nas quais os valores de R 2 calculados, para consumo de ração, ganho de peso e conversão alimentar, foram de 0,998; 0,981 e 0,980, respectivamente. PALAVRAS-CHAVE: Lógica fuzzy, ambiência animal, avicultura