Redes neurais artificiais aplicadas para o estudo da produção de ácido succínico via processo fermentativo

Elis Regina Duarte; Flaviana Diuh Andrade; Tatiane Gonzales; Ranulfo Monte Alegre

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Redes neurais artificiais aplicadas para o estudo da produção de ácido succínico via processo fermentativo

Duarte, Elis Regina ^[3] ; Andrade, Flaviana Diuk ^[1] ; Gonzales, Tatiane ^[2] ; Monte Alegre, Ranulfo ^[2]
1. [1] Universidade Estadual de Ponta Grossa
  
  Universidade Estadual de Ponta Grossa
  
  Brasil
2. [2] Universidade Estadual de Campinas
  
  Universidade Estadual de Campinas
  
  Brasil
3. [3] universidade estadual de ponta grossa
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Localización: Evidencia, ISSN 1519-5287, Nº. 1-2, 2010, págs. 27-42
Idioma: portugués
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Resumen
- O ácido succínico, metabólito comum de microrganismos, utilizado no mercado alimentício é produzido exclusivamente por via fermentativa e grande atenção tem sido dada para o uso de matérias-primas renováveis para esse fim. Este trabalho teve como objetivo determinar as variáveis que influenciam na produção de ácido succínico por via fermentativa utilizando a cepa Actinobacillus succinogenes (CIP 106512) por meio de um planejamento fatorial fracionário e testar diferentes arquiteturas de redes neurais artificiais para modelar esse processo. As redes neurais artificiais (RNAs) utilizadas possuem três camadas e foram do tipo Multilayer Perceptron (MLP), com o algoritmo de aprendizagem Backpropagation. Utilizaram-se 13 e 6 dados experimentais para a aprendizagem e teste das redes, respectivamente. Variaram-se os números de neurônios da camada intermediária, a taxa de aprendizagem e as funções de ativação. Após a avaliação das arquiteturas, verificou-se que a função de ativação sigmoidal apresentou um melhor desempenho comparada à tangente hiperbólica e que o número de neurônios e taxa de aprendizagem influenciam diretamente no erro. O modelo neural que apresentou o menor erro quadrático foi a rede com a função sigmoidal, taxa de aprendizagem 0,1 e 5 neurônios na camada intermediária. Com o desenvolvimento deste trabalho foi possível determinar as variáveis que mais influenciam na produção do ácido succínico e a construção do modelo neural para o processo. Palavras-chave: Biotecnologia. Inteligência artificial. Modelagem. Otimização.