Aplicación de Redes Neuronales Artificiales: Predicción de rendimientos del proceso de extracción de aceite de canola

Abstract

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son una herramientade inteligencia artificial utilizada en amplios campos del conocimiento.Una de sus aplicaciones estudiadas en la actualidades la capacidad de modelar y realizar predicciones en sistemascomplejos. En este trabajo se utilizó una RNA feedforward perceptron multicapa para la predicción de rendimientos de extracción de aceite de canola considerando 3 variables de entrada: tiempo de extracción, temperatura y contenido total de aceite del grano, los cuales se contrastaron con datos experimentales. El entrenamiento y ajuste de la red se realizó con datos experimentales de granos de canola de distintos contenidos de aceite total al seleccionado para la predicción. Generalmente para los rendimientos simulados se obtuvieron diferencias con respecto a los datos experimentales de 2 % b.s. y dentro del rango del error de medición experimental. Estos resultados muestran la eficacia y potencialidad del uso de las redes neuronales para la predicción del comportamiento de un proceso de extracción de aceite a partir de parámetros característicos de la materia prima y el proceso.