SENSOR VIRTUAL NEURAL PARA MONITORAMENTO DA FERMENTAÇÃO DE MEL COM ADIÇÃO DE EXTRATO DE CASCA DE JABUTICABA EM ALTAS CONCENTRAÇÕES DE CÉLULAS

Na produção artesanal de hidromel, alcoólico fermentado de mel e água por leveduras, algumas variáveis importantes dispendiosas de serem medidas, tais como: concentração de substrato (S), células (X) e etanol (P). Assim, o objetivo deste trabalho consistiu em desenvolver um sensor virtual empregando Redes Neurais Artificiais (RNAs), para predizer a concentração de S, X e P, partindo de variáveis de fácil medição como o pH, absorbância e sólidos solúveis ao longo da fermentação. Para o desenvolvimento da RNA realizou-se 5 fermentações, variando as concentrações de inóculo (0,3 a 4,8 g/L), a 25°C, em que todas as variáveis foram coletadas. Para a obtenção do modelo, testaram-se diversas configurações de RNAs, variando-se o número de camadas, neurônios, funções de ativação e algoritmo de otimização. A RNA de melhor desempenho, teve arquitetura 3-10-7-3, treinada com o algoritmo de otimização Levenberg-Marquardt e funções de ativação linear-tangente hiperbólica-tangente hiperbólica. Apresentou erro médio de 11,30% na etapa de validação externa, sendo capaz de prever adequadamente o comportamento dos dados. O sensor virtual desenvolvido foi capaz de prever as variáveis de saída com sucesso, podendo ser aplicado a diferentes condições de processos ou a outras bebidas fermentadas, mediante retreinamento.