Do Lógico ao Abstrato: A Ciência no Cotidiano
23 a 28 de outubro de 2017
Trabalho 8172
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Recursos Florestais e Engenharia Florestal |
| Setor | Departamento de Biologia Geral |
| Bolsa | FAPEMIG |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Primeiro autor | Carla Aparecida de Oliveira Castro |
| Orientador | COSME DAMIAO CRUZ |
| Outros membros | Kacilda Naomi Kuki, Rafael Tassinari Resende, SERGIO YOSHIMITSU MOTOIKE, Vinícius Quintão Carneiro |
| Título | Superioridade das Redes Neurais Artificiais na predição de biomassa do fruto de macaúba (Acrocomia aculeata (Jacq.) Lood. ex. Mart) |
| Resumo | A conjuntura mundial encontra-se marcada pela crescente busca de alternativas sustentáveis visando a substituição dos combustíveis fósseis utilizados atualmente. Neste cenário, a macaúba é uma espécie que vem se destacando devido ao seu grande potencial econômico e energético. Alguns exemplos de seus usos referem-se à produção de biodiesel, carvão ativado, cosméticos e para o enriquecimento da alimentação humana e animal. Estes produtos são advindos dos frutos drupáceos, que apresentam componentes estruturais com características diferenciadas, como um mesocarpo fibro-carnoso, rico em carboidratos, proteínas e glicerídeos. A mensuração das partes dos frutos envolve dispêndio de tempo e esforços durante os trabalhos com a cultura, tornando relevante a aquisição de novas formas que permitam agilizar este processo e gerar economia, por não requererem procedimentos laboratoriais para a obtenção das informações de interesse. O presente trabalho objetivou avaliar a eficácia das Redes Neurais Artificiais (RNA’s) quanto a predição das medidas dos componentes dos frutos da macaúba em relação à metodologia de regressão linear múltipla. Os dados utilizados foram provenientes de frutos coletados de matrizes em 18 diferentes localidades, distribuídas no estado de Minas Gerais, contendo repetições que variaram de 2-4 frutos por matriz. Foram coletados dados de 172 matrizes, totalizando a avaliação de 543 frutos. As matrizes foram distribuídas em dois grupos por meio do método k-means, de forma que cada grupo pôde ser adotado ora como de treinamento ora como de validação, visando comprovar a efetividade dos métodos de predição. Foi possível verificar maior eficácia da RNA, em relação à regressão, na predição de peso seco dos componentes e teores de óleo dos frutos. Sendo que, para variáveis relacionadas ao peso seco, a RNA alcançou acurácias preditivas de 98% e para as que eram relacionadas aos teores de óleo, acurácias em torno de 90%. Constatou-se ainda que não há a necessidade de danificar os frutos para predizer a maior parte das variáveis de interesse, sendo necessário apenas medidas externas do fruto. Estes resultados demonstram a aplicabilidade e eficácia da RNA como método de predição, uma vez que o mesmo contribui a diminuição de perdas de produção e a geração de economia de tempo e esforços nos processos industriais realizados com a macaúba. |
| Palavras-chave | Macaúba, Redes Neurais Artificiais, Predição |
| Forma de apresentação..... | Oral, Painel |