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

Processo: 16/19004-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2016
Vigência (Término): 30 de novembro de 2017
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Química
Pesquisador responsável:José Celso Rocha
Beneficiário:Maria Beatriz Takahashi
Instituição-sede: Faculdade de Ciências e Letras (FCL-ASSIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Assis. Assis , SP, Brasil
Assunto(s):Bioprocessos   Redes neurais (computação)   Delineamento experimental   Cerveja

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)

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)
ROCHA, JOSE CELSO; PASSALIA, FELIPE JOSE; MATOS, FELIPE DELESTRO; TAKAHASHI, MARIA BEATRIZ; MASERATI, JR., MARC PETER; ALVES, MAYRA FERNANDA; DE ALMEIDA, TAMIE GUIBU; CARDOSO, BRUNA LOPES; BASSO, ANDREA CRISTINA; GOUVEIA NOGUEIRA, MARCELO FABIO. Automatized image processing of bovine blastocysts produced in vitro for quantitative variable determination. SCIENTIFIC DATA, v. 4, DEC 19 2017. Citações Web of Science: 4.

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