Uso de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para definir y controlar las condiciones del proceso durante la congelación o descongelación de alimentos en sistemas industriales

S.M. GOÑI; L.A. CAMPAÑONE; V.O. SALVADORI; R.H. MASCHERONI

Buenos Aires

Congreso; XVIII Congreso Argentino de Ciencia y Tecnología de Alimentos; 2023

Asociación Argentina de Tecnólogos Alimentarios

El modelado y predicción de los procesos de congelación y descongelación de alimentos es complejo debido a la no-linealidad del mecanismo de transferencia de energía, provocada por las propiedades térmicas variables con la temperatura y con la estructura del alimento, como así también por el cambio gradual de fase que depende de la composición del alimento. Este trabajo describe y evalúa las características y posibilidades de uso de redes neuronales artificiales (RNA) para el diseño y control de procesos de congelación y descongelación de alimentos. El tipo de RNA usada, posee una capa de neuronas de entrada, las cuales reciben las características del alimento y del proceso, una capa de neuronas de salida que da el tiempo de procesamiento, y un número de capas de neuronas ocultas, que aprenden el comportamiento no-lineal del sistema. Para evaluar las RNA, se calcularon los tiempos de procesamiento, para congelación y descongelación, de diferentes productos característicos (hamburguesas, productos esféricos, bloques de carne y pescado), representativos de la producción comercial. En todos los casos las RNA predijeron adecuadamente la influencia de las características del alimento (tipo, composición, forma y tamaño) y de las condiciones de proceso (temperatura, coeficiente de transferencia de calor) sobre los tiempos de proceso. Ello permite determinar – para cada alimento – condiciones de trabajo que cumplan con especificaciones de calidad (tales como un máximo en el tiempo de congelación) o velocidades de producción programadas. También permitiría relacionar con productividad y costos fijos o variables en procesamiento industrial.