“Inteligência Artificial: A Nova Fronteira da Ciência Brasileira”
19 a 24 de outubro de 2020
Trabalho 14213
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Biológicas e da Saúde |
| Área temática | Genética |
| Setor | Departamento de Biologia Geral |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Rafael Paulo da Silva |
| Orientador | COSME DAMIAO CRUZ |
| Outros membros | Alexandre Gomes Ferraz, GLEISON AUGUSTO DOS SANTOS, Osmarino Pires dos Santos |
| Título | Predição da qualidade da madeira de Eucalyptus utilizando informações de infravermelho próximo |
| Resumo | A introdução do gênero Eucalyptus no Brasil ocorreu no início do século XIX, desde então, a produção se expandiu pelo país e aumentou sua importância econômica principalmente no setor de celulose e papel. Características de crescimento da madeira sempre foram o foco do melhoramento dessa cultura, o que não ocorreu nas características tecnológicas da madeiras principalmente pelo seu alto custo de obtenção e pelo métodos destrutivos. Com o objetivo de melhorá-las a técnica NIR (Near Infrared Spectroscopy) tem se mostrado uma ferramenta de grande potencial. As informações presentes nos espectros NIR são muito complexas, precisam ser pré-processados e quase nunca são prontamente analíticas, então, para contornar este problema, os algoritmos quimiométricos resolvem a falta de seletividade para fins quantitativos.O objetivo do trabalho foi definir os melhores pré tratamentos e modelos para predizer características tecnológicas da madeira, com base em informações de NIR e de química da madeira, para fins de seleção indireta de indivíduos de E. benthamii. O material genético utilizado é proveniente de um teste de progênies de Eucalyptus benthamii, da empresa CMPC celulose Riograndense,do estado do Rio Grande do Sul. Para a seleção das amostras que constituíram o modelo de calibração, inicialmente retirou-se uma alíquota de serragem, de 87 amostras e posteriormente foram coletados os espectros, utilizando espectrômetro de infravermelho próximo. As características avaliadas foram a Densidade básica, Rendimento de polpa celulósica, Holocelulose, Pentosanas e Lignina Total. Que foram mensuradas de acordo com normas e procedimentos usados pela empresa. O método de validação utilizado na pesquisa foi a validação-cruzada e a calibração do modelo foi determinada por análise de regressão dos Mínimos Quadrados Parciais (PLS). Os melhores pré-tratamentos foram escolhidos considerando a melhor relação de maior Coeficiente de Determinação (R²) e menor Raiz do Erro Quadrático Médio (REQM). Após a análise pelo PLS, os melhores métodos de pré-tratamento foram utilizados para o estudo dos modelos Análise de Componentes Principais (PCA) e Regressão Aleatória BLUP (RRBLUP), e posteriormente a comparação entre eles. O pré-tratamento primeira derivada sem gap se mostrou superior para 4 das características, exceto para a pentosanas que melhor foi o método da segunda derivada sem gap. Na comparação entre os modelos, o PLS foi superior em analisar todas as características do estudo, com R² sempre superior a 93%, porém os valores de REQM estiveram altos. Sendo assim, os métodos de pré-tratamento estudados e o PLS se mostraram eficientes na análise de predição, entretanto mais estudos são recomendados, como inteligência computacional, com o intuito de aumentar ainda mais a acurácia. |
| Palavras-chave | NIR, Predição, Melhoramento Genético |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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