Determinação de parâmetros de qualidade da cerveja utilizando técnicas de inteligência artificial

Júlio Cezar Elias da Cunha Filho, Henrique C. de Oliveira, Eutimio G. F. Núñez, José C. Rocha

Resumo


Na produção de cerveja, os parâmetros que determinam a qualidade da bebida estão relacionados com a presença de certas moléculas, as quais apresentam absorção na região do ultravioleta-visível (UV-Vis) [1]. Portanto, a espectroscopia UV-Vis é adequada para o controle de qualidade deste bioprocesso, quando combinada com técnicas matemáticas que correlacionem os dados espectrais com os parâmetros de qualidade. As redes neurais artificiais (RNAs) são melhores para a modelagem de bioprocessos, porque são não lineares [3]. Nesta abordagem, uma etapa importante ´e otimizar a arquitetura da RNA, e para esse problema, os algoritmos genéticos (AGs) são eficazes [2]. Portanto, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um software, baseado nas técnicas de RNA e AG, capaz de determinar oito parâmetros de qualidade da cerveja (acidez total, cor, turbidez, teor alcoólico, concentração proteica, estabilidade da espuma, dicetonas vicinais e amargor) a partir de espectros UV-Vis. 


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