Previsão de estabilidade de óleos vegetais através da rede de inteligência artificial

• Autor(a) principal: VALE,Cauê M.
• Data de Publicação: 2000
• Outros Autores: ZAMBIAZI,Rui C.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Food Science and Technology (Campinas)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-20612000000300011
• topic: Redes Neurais; Óleos Vegetais; Estabilidade

Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que se utilizam de um modelo matemático capaz de adquirir conhecimentos pela experiência; esse comportamento inteligente da rede provém das interações entre unidades de processamento, denominadas de neurônios artificiais. O objetivo deste trabalho foi criar uma rede neural capaz de prever a estabilidade de óleos vegetais, a partir de dados de suas composições químicas, visando um modelo para a previsão da shelf-life de óleos vegetais, tendo como parâmetros apenas dados de suas composições químicas. Os primeiros passos do processo de desenvolvimento da rede consistiram na coleta de dados relativos ao problema e sua separação em um conjunto de treinamento e outro de testes. Estes conjuntos apresentaram como variáveis dados de composição química, que incluíram os valores totais em ácidos graxos, fenóis, tocoferóis e a composição individual em ácidos graxos. O passo seguinte foi a execução do treinamento, onde o padrão de entrada apresentado à rede como parâmetro de estabilidade foi o índice de peróxido, determinado experimentalmente por um período de 16 dias de armazenagem na ausência de luz, a 65ºC. Após o treinamento foi testada a capacidade de previsão adquirida pela rede, em função do parâmetro de estabilidade adotado, mas com um novo grupo de óleos. Seguindo o teste, foi determinada a correlação linear entre os valores de estabilidade previstos pela rede e aqueles determinados experimentalmente. Com os resultados obtidos, pode-se confirmar a viabilidade de previsão da estabilidade de óleos vegetais pela rede neural, a partir de dados de sua composição química, utilizando como parâmetro de estabilidade o índice de peróxido.