Red neuronal artificial en respuesta a predicciones de parámetros de transferencia de masa (pérdida de humedad y ganancia de sólidos) durante la deshidratación osmótica de frutas

Los modelos para predecir las cinéticas de pérdida de agua (ML) y ganancia de sólidos (SG) empleando redes neuronales artificiales (ANN) han demostrado tener mejor comportamiento que los demás modelos desarrollados debido a que correlacionan empíricamente gran cantidad de las variables con ML y SG. La principal ventaja de estos modelos es que son predictivos en vez de correlativos, además pueden implementarse fácilmente en una hoja de datos, y son muy útiles y prácticos para el diseño y control del proceso. El objetivo de este trabajo es emplear un modelo desarrollado con ANN para predecir resultados en procesos de deshidratación osmótica. Se hicieron predicciones de comportamiento con diferentes condiciones de proceso y se validaron con resultados experimentales presentados en la literatura. Se obtuvieron buenas predicciones de ML (MRE 19%) y un comportamiento variable para SG (MRE 62%)