Utilização de redes neurais artificiais na modelagem das cinéticas de secagem da casca de camarão

Abstract

Atrelado ao desenvolvimento da aquicultura no Brasil, surgem novos desafios em torno dos impactos negativos gerados ao ambiente, tendo em vista o aumento da quantidade de resíduos, que, muitas vezes, não possuem uma destinação adequada. Como rejeitos provenientes da carcinicultura, tem-se as cascas de camarão, que são materiais riquíssimos em quitina e carbonato de cálcio. Eles possuem inúmeras aplicabilidades na agricultura, biomateriais e nas indústrias alimentícia, farmacêutica e de cosmético. O objetivo do presente trabalho foi aplicar o método de regressão não linear por redes neurais artificiais na cinética de secagem da casca de camarão. As cinéticas das cascas in natura e com o sistema espumante foram realizadas utilizando um desidratador de alimentos nas temperaturas de 30, 45 e 60 °C. A umidade do material diminuiu com o incremento de tempo para todas as temperaturas estudadas. Na cinética da casca de camarão in natura, tanto na rede do tipo feed-forward quanto a cascade-forward apresentaram boa precisão, com valores de R2 adj iguais a 0,998 e MRE inferiores a 4 %. Para ambas arquiteturas, a função de transferência tansig com seis neurônios foi a que apresentou melhor ajuste em relação às outras funções estudadas. Já para a cinética da casca de camarão em espuma, os melhores resultados para as redes feed-forward e cascade-forward foram com cinco neurônios, cujas funções de transferências foram softmax e logsig, respectivamente, com valores de R2 adj iguais a 0,997 e MRE um pouco superior a 12 %.