Uso de redes neurais artificiais para a estimativa de impurezas em misturas de cana-de-açúcar, solo e material vegetal

• Processo: 18/03690-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2018
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2020
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Erica Regina Filletti Nascimento
• Beneficiário: Lucas Janoni dos Santos
• Instituição Sede: Instituto de Química (IQ). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Araraquara. Araraquara , SP, Brasil
• Assunto(s): Cana-de-açúcar Redes neurais (computação) Processamento de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Cana de Açúcar | Impurezas | Redes Neurais Artificiais | Matemática aplicada à Química

Resumo

Propomos o desenvolvimento de Redes Neurais Artificiais (RNAS) como uma ferramenta alternativa para estimar a fração de impurezas em misturas de cana de açúcar, solo e material vegetal, a partir de imagens digitais de amostras dessas misturas em diferentes proporções. A capacidade de aprender através de exemplos e de generalizar a informação aprendida é, sem dúvida, o atrativo principal da solução de problemas através de RNAs. A generalização, que está associada à capacidade de a rede neural aprender através de um conjunto reduzido de exemplos e posteriormente dar respostas coerentes para dados não conhecidos, é uma demonstração de que a capacidade das RNAs vai muito além do que simplesmente mapear relações de entrada e saída. Devido a estas vantagens, essa ferramenta será muito útil para o estudo de impurezas na cana-de-açúcar, podendo trazer uma possível solução para a caracterização da matéria-prima entregue às usinas. (AU)