Determinação de parâmetros de qualidade da cerveja utilizando técnicas de inteligência artificial

Abstract

Na produção de cerveja, os parâmetros que determinam a qualidade da bebida estão relacionados com a presença de certas moléculas, as quais apresentam absorção na região do ultravioleta-visível (UV-Vis) [1]. Portanto, a espectroscopia UV-Vis é adequada para o controle de qualidade deste bioprocesso, quando combinada com técnicas matemáticas que correlacionem os dados espectrais com os parâmetros de qualidade. As redes neurais artificiais (RNAs) são melhores para a modelagem de bioprocessos, porque são não lineares [3]. Nesta abordagem, uma etapa importante ´e otimizar a arquitetura da RNA, e para esse problema, os algoritmos genéticos (AGs) são eficazes [2]. Portanto, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um software, baseado nas técnicas de RNA e AG, capaz de determinar oito parâmetros de qualidade da cerveja (acidez total, cor, turbidez, teor alcoólico, concentração proteica, estabilidade da espuma, dicetonas vicinais e amargor) a partir de espectros UV-Vis.