Inteligência artificial aplicada à inferência de parâmetros físicos da soja

Abstract

Dado a enorme variedade de benefícios que os grãos de soja trazem para nossa sociedade, sua produção e processamento são de suma importância, porém existem alguns problemas que podem fazer com que estas safras se percam, como ineficiências e problemas de qualidade no processo de secagem devido ao fluxo irregular de grãos no secador ou nos equipamentos de transporte de grãos, como esteiras e elevadores. Dessa forma, a obtenção de um modelo computacional que permita simular a movimentação dos grãos é muito importante, e para esse modelo é fundamental a obtenção de parâmetros físicos adequados. A obtenção destes parâmetros é um processo complexo e caro, contudo é possível replicar o problema em um ambiente de simulações computacionais. Com isto a pesquisa tem como objetivo desenvolver uma simulação para replicar um experimento físico e aplicar inteligência artificial para obter os parâmetros físicos adequados para o modelo. Foi desenvolvido um algoritmo genético e um modelo de redes neurais para a inferência dos parâmetros da soja na simulação computacional. O modelo de inteligência artificial foi eficaz na inferência de parâmetros físicos necessários ao método dos elementos discretos, fazendo com que a simulação apresentasse resultados muito próximos aos observados experimentalmente.