“Inteligência Artificial: A Nova Fronteira da Ciência Brasileira”
19 a 24 de outubro de 2020
Trabalho 13720
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Zootecnia |
| Setor | Departamento de Zootecnia |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | CAPES |
| Primeiro autor | Carina da Silva Bittencourt |
| Orientador | SEBASTIAO DE CAMPOS VALADARES FILHO |
| Outros membros | Júlia Travassos da Silva, Lucas Germano Hollerbach, Pauliane Pucetti, Roberta de Souza Amaral |
| Título | Construção e validação de modelos de regressão a partir de espectros nir para predição do teor de amido da silagem de milho |
| Resumo | Conhecer o teor de amido da silagem de milho é essencial para a formulação de dietas para ruminantes. Porém, o mesmo geralmente é estimado por métodos laboratoriais que demandam o uso de reagentes químicos, tempo e mão de obra altamente capacitada. Sendo assim, o estudo objetivou desenvolver modelos de regressão para predição do teor de amido da silagem de milho (SM) por espectroscopia NIR. As análises laboratoriais foram realizadas no Laboratório de Nutrição de Ruminantes (LabNUR). Para construir o banco de dados foram coletadas 94 amostras de silagem de milho de diversos estados do Brasil, provenientes da Bahia, Goiás, Minas Gerais, Mato Grosso, Pernambuco, Paraná, Rio Grande do Sul e São Paulo, a fim de garantir suficiente variação da composição para construir e validar modelos. As amostras foram secas em estufa com ventilação forçada (55°C) por 72 horas, posteriormente moídas em moinho de facas (Tecnal, Piracicaba, São Paulo, Brasil) com peneiras de porosidade de 1 mm, e assim analisados quanto aos teores de amido, de acordo com o método proposto por Silva et al. (2019). As amostras moídas a 1 mm foram homogeneizadas e acondicionadas em placas de petri (dimensão 60x15mm) em três sub-amostras, realizando sucessivamente a coleta dos espectros. Estes foram registrados como log(1/R), onde R é a reflectância da amostra, na faixa de 902 e 1680nm, medida em intervalos de 2nm. Assim, três espectros por amostra foram tomados, sendo utilizada a média de cada amostra para compor a matriz X. Os teores de amido foram denominados como vetor y, possuindo o mesmo número de linhas igual ao número de amostras na matriz X. Para a construção dos modelos de calibração, utilizou-se a regressão por quadrados mínimos parciais (PLS). Executou-se a remoção de outliers; e após isso, o conjunto de dados foi dividido em conjunto de calibração e validação, usando o algoritmo de Kennard-Stone (Kennard & Stone, 1969), que seleciona as amostras com base em suas distâncias. O vetor y foi centrado na média, com diferentes pré-tratamentos e suas combinações estudadas para a matriz completa X, sendo escolhido aqueles que apresentaram um menor valor da raiz quadrada do erro quadrático médio da validação cruzada (RMSECV). Os valores da raiz quadrada do erro quadrático médio da predição (RMSEP) e o coeficiente da correlação dos valores medidos e preditos pelo modelo (RP) foram utilizados para avaliar o ajuste do modelo. Os pré-tratamentos aplicados à matriz X foram segunda derivada e remoção de tendência. O modelo apresentou um RP com o valor de 0,91 e um RMSEP de 2,900. Este resultado indica bom ajuste do modelo. Logo, é possível concluir que o modelo de regressão desenvolvido para predição do teor de amido da silagem de milho, estima corretamente os valores dos mesmos, podendo assim substituir os métodos laboratoriais convencionais. |
| Palavras-chave | espectros nir, silagem de milho, teor de amido |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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