SENSOR VIRTUAL PARA MONITORAMENTO DA FERMENTAÇÃO DE MEL COM ADIÇÃO DE EXTRATO DE CASCA DE JABUTICABA APLICANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Resumo

O hidromel é uma bebida fermentada à base de água e mel, cuja produção envolve a ação de leveduras como Saccharomyces cerevisiae na conversão de açúcares em etanol e compostos responsáveis pelo aroma da bebida. O controle da fermentação é essencial para garantir a qualidade do produto, exigindo o monitoramento de variáveis como concentrações celulares, de substrato e etanol. No entanto, medições contínuas dessas variáveis são desafiadoras devido ao elevado custo e à complexidade dos sensores físicos. Este estudo propõe um sensor virtual baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) capaz de prever essas variáveis simultaneamente e em tempo real, como gêmeo digital de sensores físicos. O diferencial da pesquisa é o uso de extrato de casca de jabuticaba, que confere aroma, sabor e coloração únicos ao hidromel. O modelo preditivo foi desenvolvido com variáveis de entrada acessíveis e correlacionadas ao processo: temperatura, pH, sólidos solúveis e densidade óptica. A RNA foi otimizada com o algoritmo de Levenberg-Marquardt com Regularização Bayesiana, reduzindo sobreajuste e melhorando a generalização. A arquitetura final contou com duas camadas ocultas (40 e 25 neurônios) e funções de ativação não-lineares. O modelo apresentou erro médio absoluto de 9,34% e correlação de Pearson média de ρ = 0,92 na validação externa, demonstrando alto desempenho. A confiabilidade foi confirmada por testes estatísticos rigorosos. Os resultados indicam que o uso de RNAs pode tornar o controle de bioprocessos mais acessível e eficiente, promovendo avanços na biotecnologia de bebidas fermentadas e ampliando as aplicações da inteligência artificial no setor.