Banca de QUALIFICAÇÃO: ANNA KAROLINE AMARAL SOUSA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ANNA KAROLINE AMARAL SOUSA
DATA: 09/08/2022
HORA: 09:00
LOCAL: Sala do PPGPDSA
TÍTULO:

REDE NEURAL ARTIFICIAL PARA DETECÇÃO DE ADULTERAÇÃO EM LEITE POR ADIÇÃO DE ÁGUA

PALAVRAS-CHAVES:

Laticínios. Métodos analíticos tradicionais. Ultrassom. Inteligência artificial.

PÁGINAS: 87
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Medicina Veterinária
RESUMO:

Para o controle da qualidade do leite as análises são realizadas por amostragem, com o emprego de métodos laboratoriais que demandam tempo, apresentam por vezes custo elevado e algumas vezes com o emprego de reagentes perigosos/tóxicos. Métodos analíticos oficiais de rotina e de detecção de fraudes podem não ser totalmente eficazes no diagnóstico de irregularidades no leite, sendo necessárias análises complementares. Nesse sentido, o objetivo principal do trabalho foi desenvolver uma rede neural artificial (RNA) para detectar adulteração no leite cru por adição de água e como objetivo secundário, comparar metodologias oficiais e a espectroscopia por ultrassom para a avaliação das características físico-químicas do leite. Para isso, foram utilizadas 125 amostras de leite cru. Destas, 25 foram coletadas em frascos de vidro borosilicato com capacidade de um litro para realização dos métodos oficiais (MO) e a comparação com a espectroscopia de ultrassom (US) para a determinação dos teores de gordura e proteína, densidade, índice crioscópico, sólidos totais (ST) e sólidos não gordurosos (SNG). Já, as 100 amostras restantes foram acondicionadas em tubos tipo Falcon com capacidade de 200 mL e utilizadas para elaboração da RNA, com a adulteração de 20% (n=20) dessas amostras por adição de valores percentuais crescentes de água potável (1%, 5%, 10% e 20%), o que resultou em 80 amostras adulteradas e 80 amostras não adulteradas, avaliadas unicamente por espectroscopia de ultrassom. Para o desenvolvimento da arquitetura da RNA, as 160 amostras de leite foram distribuídas aleatoriamente nos subgrupos: treinamento (60%), validação (20%) e teste (20%). Os valores das variáveis foram normalizados entre 0 e 1. Para determinar a configuração da RNA foi utilizado o software SNN®. Como resultados do estudo tem-se que as densidades médias e os teores médios de proteína determinados pelo US e pelos MO não diferiram entre si (P > 0,05). Os teores médios de gordura e os valores médios do índice crioscópico, ST e SNG, obtidos pelo US e pelos MO foram diferentes (P = 0,026, P = 0,040, P < 0,001, P = 0,014, respectivamente), as correlações obtidas na análise desses parâmetros foram positivas (R = 0,470, R = 0,118, R = 0,087 e R = 0,315, respectivamente) e as acurácias dos métodos foram de 0,180, 0,058, 0,155 e 0,075, respectivamente. Para a classificação das amostras de leite a melhor rede foi a que apresentou menor número de erros de classificação, menor diferença entre os erros de classificação para os subgrupos treinamento, validação e teste, e menor número de neurônios na camada oculta. A melhor rede de classificação foi a rede neural de função de base radial que apresentou 10 neurônios na camada de entrada, 40 neurônios na camada oculta e dois na camada de saída. A rede neural desenvolvida resultou em 95,37% de amostras classificadas corretamente. Conclui-se que a US é uma técnica rápida e os resultados obtidos correlacionam-se àqueles das análises oficiais. As RNAs apresentam grande potencial de uso como ferramenta de avaliação de adulterações de leite com adição de água

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - CARLA JANAINA REBOUÇAS MARQUES DO ROSARIO - UFMA
Externo ao Programa - 877650 - CHRISTIAN HUMBERTO CAICEDO FLAKER
Externo ao Programa - 6832 - LENKA DE MORAIS LACERDA
Presidente(a) - 813947 - NANCYLENI PINTO CHAVES BEZERRA
Interno - 8991 - VIVIANE CORREA SILVA COIMBRA