Formulação de gorduras zero trans para recheio de biscoitos utilizando redes neurais

Autor(es)

Kelly Moreira Gandra

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia de Alimentos
• Data de defesa: 2011-02-23

Membros da banca

Daniel Barrera Arellano; Caroline Joy Steel; Luiz Antonio Gioielli; Renato Grimaldi; Rodrigo Almeida Gonçalves

• Orientador: Daniel Barrera Arellano

Resumo

O desafio das indústrias de alimentos na substituição da gordura trans em diversos produtos consiste no desenvolvimento de formulações que apresentem funcionalidade equivalente e viabilidade econômica. A interesterificação química tem-se mostrado a principal alternativa para a obtenção de gorduras plásticas zero ou low trans. Apesar da evolução tecnológica dos processos de produção das matérias-primas, os métodos convencionais utilizados pelas indústrias alimentícias na formulação de gorduras especiais são demorados e trabalhosos e, além de cálculos, muitos procedimentos de tentativa e erro são necessários. As redes neurais constituem um campo da ciência da computação ligado à inteligência artificial, que tem sido utilizado com sucesso na área de óleos e gorduras. Mediante a dificuldade enfrentada pelas indústrias na etapa de formulação de gorduras, o objetivo deste trabalho foi aplicar a técnica de redes neurais artificiais na formulação de blends zero trans para recheios de biscoito. Foram construídas e treinadas redes neurais do tipo perceptron multicamadas, utilizando três matérias-primas: óleo de soja e duas bases interesterificadas. O treinamento das redes neurais foi realizado utilizando-se como variáveis de saída o conteúdo de gordura sólida e o ponto de fusão de 62 exemplos de blends elaborados com as três matérias-primas e, como variáveis de entrada, a proporção de cada matéria-prima utilizada nos diferentes blends. A verificação da aprendizagem e da eficiência das redes neurais em generalizar dados foi realizada solicitando-se formulações de 16 blends utilizados e 16 não utilizados no treinamento, respectivamente. Desta forma, observou-se o alto desempenho das redes neurais na predição do conteúdo de gordura sólida e ponto de fusão de blends formulados com as matérias-primas do treinamento. Para averiguar a amplitude de aplicação, formulações de gorduras para recheio de biscoito foram requisitadas à rede. Foram selecionadas três formulações para cada gordura comercial usada como padrão, sendo que todas apresentaram maior desvio do conteúdo de gordura sólida, em relação ao solicitado, nas temperaturas de 10°C e 20°C. Já o conteúdo de gordura sólida e ponto de fusão determinados experimentalmente para cada formulação foram muito semelhantes aos preditos. Os recheios produzidos com as formulações propostas pela rede e com as gorduras comerciais apresentaram excelente estabilidade térmica. As formulações propostas pela rede, apesar de se apresentarem mais macias que as gorduras comerciais, foram capazes de manter a estrutura dos recheios e os biscoitos unidos sem a expulsão do recheio. A rede neural pode ser considerada uma ferramenta de grande valor na indústria, como alternativa aos procedimentos convencionais de formulação, assim como na produção de alimentos com zero ou baixo teor de isômeros trans (AU)

• Processo FAPESP: 07/50366-0 - Formulacao de gorduras "zero trans" para recheio utilizando redes neurais.
• Beneficiário: Kelly Moreira Gandra
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado