Predicción de la Estabilidad del Etanol en la Leche Cruda mediante Sensores Lógicos Basados en Datos

Área de la Ciencia:

• Ciencia de los Lácteos
• Control de Calidad de Alimentos
• Aplicaciones de Aprendizaje Automático

Sus antecedentes:

• La estabilidad del etanol es crucial para la calidad de la leche cruda y la idoneidad para el procesamiento térmico.
• Los métodos de prueba tradicionales son destructivos y no son adecuados para aplicaciones a escala industrial.
• El análisis de composición de rutina (proteínas, grasas, lactosa) ofrece potencial para la predicción no destructiva.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de sensor lógico no destructivo para predecir la estabilidad del etanol en la leche cruda.
• Aprovechar los indicadores de entrada de leche cruda monitoreados comúnmente para esta predicción.
• Mejorar la eficiencia y aplicabilidad de las pruebas de estabilidad del etanol en entornos industriales.

Principales métodos:

• Se utilizó un autoencoder para el análisis de correlación de características y la selección de variables.
• Se empleó TabNet para construir el modelo de clasificación de la estabilidad del etanol.
• Se implementó una técnica de generación de datos basada en TabDDPM para abordar el desequilibrio de clases.

Principales resultados:

• El modelo de sensor lógico desarrollado logró una precisión del 92,57% en la predicción de la estabilidad del etanol.
• El modelo demostró un recall del 90,26% en la identificación de muestras de leche cruda con estabilidad de etanol inestable.
• El modelo se entrenó y validó con datos de leche cruda industrial de tres años.

Conclusiones:

• El modelo de sensor lógico muestra un potencial significativo para aplicaciones de ingeniería práctica en el monitoreo de la calidad de los productos lácteos.
• Este enfoque no destructivo ofrece una alternativa viable a los métodos de prueba destructivos tradicionales.
• El estudio destaca la efectividad del aprendizaje automático en la predicción de parámetros críticos de calidad de la leche cruda.