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

• Processo: 21/08901-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Fitotecnia
• Pesquisador responsável: Angela Vacaro de Souza
• Beneficiário: Vitória Ferreira da Silva Fávaro
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Engenharia. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Tupã. Tupã , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 20/14166-1 - Modelagem de redes neurais artificiais aplicadas à predição da maturação a partir de parâmetros de qualidade de bananas, AP.R
• Assunto(s): Compostos bioativos Modelos matemáticos Engenharia de biossistemas
• 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.

Publicações científicas

(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)

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. (21/08901-3, 20/01711-1, 20/14166-1)

DE SOUZA, ANGELA VACARO; FAVARO, VITORIA FERREIRA DA SILVA; DE MELLO, JESSICA MARQUES; CANATO, VINICIUS; SARTORI, DIOGO DE LUCCA; PUTTI, FERNANDO FERRARI; TADAYOZZI, YASMIN SAEGUSA; SALGADO, DOUGLAS D'ALESSANDRO. . FOODS, v. 13, n. 14, p. 14-pg., 2024-07-01. (21/06706-9, 20/01711-1, 21/08901-3, 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. . JOURNAL OF FOOD PROCESSING AND PRESERVATION, v. 45, n. 11, SEP 2021. (20/01711-1, 21/08901-3, 20/01166-3, 20/14166-1)