Desenvolvimento de um software híbrido (redes neurais artificiais - Evolução Diferencial) aplicado a modelagem e otimização de processos cervejeiros

Resumo

O número de bioprocessos implementados na escala industrial têm aumentado drasticamente desde o século XX, necessitando estes de metodologias que otimizem seus parâmetros, com o intuito de torná-los economicamente viáveis e garantindo os atributos de qualidade do produto de interesse. A qualidade de produtos biotecnológicos, como a cerveja, pode ser modulada a partir de mudanças nas proporções dos seus ingredientes, assim como nos parâmetros de operação ao longo do processo produtivo. Os delineamentos experimentais combinados (variáveis de mistura e de processo) e a otimização múltipla baseada na função desejabilidade têm demonstrado ser metodologias efetivas na modelagem polinomial e na otimização múltipla deste bioprocesso, respectivamente. Entretanto, técnicas de inteligência artificial têm sido utilizadas como alternativa desta modelagem, otimizando um significante número de tecnologias biológicas, principalmente as envolvidas na produção de biofármacos. Sendo assim, o objetivo deste projeto será implementar um software combinando Redes Neurais Artificiais (RNA) e Evolução Diferencial a fim de otimizar a topologia de uma RNA para modelar o bioprocesso envolvido na produção de cerveja tipo Ale e utilizar a RNA otimizada na escolha dos ingredientes e parâmetros de operação que garantam uma cerveja com alto índice de aceitação no mercado, através da técnica de Algoritmo Genético para múltiplas funções objetivas. (AU)