Utilización de redes neuronales para formular grasas técnicas

Neural networks are a branch of artificial intelligence based on the structure and development of biological systems, having as its main characteristic the ability to learn and generalize knowledge. They are used for solving complex problems for which traditional computing systems have a low efficiency. To date, applications have been proposed for different sectors and activities. In the area of fats and oils, the use of neural networks has focused mainly on two issues: the detection of adulteration and the development of fatty products. The formulation of fats for specific uses is the classic case of a complex problem where an expert or group of experts defines the proportions of each base, which, when mixed, provide the specifications for the desired product. Some conventional computer systems are currently available to assist the experts; however, these systems have some shortcomings. This article describes in detail a system for formulating fatty products, shortenings or special fats, from three or more components by using neural networks (MIX). All stages of development, including design, construction, training, evaluation, and operation of the network will be outlined.Las redes neuronales son una rama de la inteligencia artificial basadas en la estructura y funcionamiento de sistemas biológicos, teniendo como principal característica la capacidad de aprender y generalizar conocimiento. Estas son utilizadas en la resolución de problemas complejos, en los cuales los sistemas computacionales tradicionales presentan una eficiencia baja. Hasta la fecha, han sido propuestas aplicaciones para los más diversos sectores y actividades. En el área de grasas y aceites, la utilización de redes neuronales se ha concentrado principalmente en dos asuntos: la detección de adulteraciones y la formulación de productos grasos. La formulación de grasas para uso específico es el caso clásico de problema complejo donde un experto o grupo de expertos definen las proporciones de cada base, que al ser mezcladas proporcionaran características especificadas para el producto deseado. Algunos sistemas computacionales convencionales están disponibles actualmente para auxiliar a los expertos, sin embargo, estos sistemas presentan algunas deficiencias. En este artículo será descrito con detalles, un sistema para la formulación de productos grasos por redes neuronales (MIX) a partir de 3 o más componentes. Todas las etapas del desarrollo, incluyendo el diseño, construcción, entrenamiento, evaluación y operación de la red serán mostradas