Modelagem de redes neurais artificiais aplicadas à predição da maturação a partir de parâmetros de qualidade de bananas

• Processo: 20/14166-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Fitotecnia
• Pesquisador responsável: Angela Vacaro de Souza
• Beneficiário: Angela Vacaro de Souza
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Engenharia. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Tupã. Tupã , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Alfredo Bonini Neto
• Bolsa(s) vinculada(s): 21/08901-3 - Modelagem de redes neurais artificiais aplicadas à predição da maturação a partir de parâmetros de qualidade de bananas, BP.TT
• Assunto(s): Engenharia de biossistemas Redes neurais (computação) Modelos matemáticos Banco de dados Compostos bioativos Maturação dos frutos Bananeira Banana
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Compostos bioativos | modelagem matematica | Musa acuminata 'Dwarf Cavendish' | Engenharia de Biossistemas

Resumo

A bananeira (Musa spp.) é responsável por fornecer uma das frutas mais consumidas e apreciadas em todas as regiões do mundo, sendo cultivada principalmente nos países de clima tropical. Neste contexto, diversos sistemas de manejo vêm sendo desenvolvidos para simular o crescimento, rendimento, bem como a produção de diversas culturas a partir de diferentes parâmetros de entrada. Este trabalho busca criar um banco de dados a partir da determinação de parâmetros de qualidade de bananas em 4 estádios de maturação e deste modo aplicar a modelagem matemática de Rede Neural Artificial para criar um classificador capaz de predizer o estádio de maturação dos frutos. Ao final, será possível realizar a predição do ponto de maturação dos frutos, objetivando o processo, o que causará a minimização dos erros devido à subjetividade, possibilitando uma remuneração mais justa ao produtor e produtos padronizados disponíveis ao consumidor. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

ALFREDO BONINI NETO; ANGELA V. DE SOUZA; CAROLINA DOS S. B. BONINI; JÉSSICA M. DE MELLO; ADONIS MOREIRA. CLASSIFICATION OF BANANA RIPENING STAGES BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AS A FUNCTION OF PLANT PHYSICAL, PHYSICOCHEMICAL, AND BIOCHEMICAL PARAMETERS. Engenharia Agrícola, v. 42, n. 3, 2022-06-06. (20/14166-1)

DE SOUZA, ANGELA VACARO; DE MELLO, JESSICA MARQUES; DA SILVA FAVARO, VITORIA FERREIRA; DOS SANTOS, TAYLA GABRIELLY FERREIRA; DOS SANTOS, GABRIEL PEREIRA; DE LUCCA SARTORI, DIOGO; FERRARI PUTTI, FERNANDO. Metabolism of bioactive compounds and antioxidant activity in bananas during ripening. JOURNAL OF FOOD PROCESSING AND PRESERVATION, v. 45, n. 11, SEP 2021. (20/01711-1, 21/08901-3, 20/01166-3, 20/14166-1)

ANGELA VACARO DE SOUZA; JÉSSICA MARQUES DE MELLO; VITÓRIA FERREIRA DA SILVA FAVARO; FERNANDO FERRARI PUTTI. Software para classificação do estado de maturação da banana utilizando aprendizado de máquina. Revista Brasileira de Fruticultura, v. 46, 2024-06-07. (20/14166-1, 21/08901-3, 20/01711-1)