Abstract

OBREGON DOMINGUEZ, Jesús Alfredo; MEDINA, Carlos Alberto Minchón  and  BARRAZA-JAUREGUI, Gabriela del Carmen. Redes neuronales artificiales en la retención de antocianinas y fenoles totales en el pre-tratamiento osmótico de mermelada de arándano (Vaccinium corymbosum L.) variedad Biloxi. Rev. Fac. Nac. Agron. Medellín [online]. 2024, vol.77, n.3, pp.10877-10885.  Epub Sep 30, 2024. ISSN 0304-2847.  https://doi.org/10.15446/rfnam.v77n3.107488.

El arándano es un fruto que posee una fuente importante de componentes bioactivos beneficiosos para la dieta humana, como las antocianinas y fenoles totales, que se ven alterados por el uso de temperaturas altas durante el procesamiento. El objetivo de este estudio fue evaluar el uso de redes neuronales artificiales en la optimización de la concentración de sacarosa y el tiempo para el pretratamiento osmótico de arándanos de la variedad Biloxi, con la finalidad de retener la mayor cantidad de antocianinas y componentes fenólicos totales en la elaboración posterior de mermelada. Se utilizó redes neuronales artificiales del tipo feedfoward, con algoritmo de entrenamiento de Backpropagation con ajuste de pesos de Levenberg-Marquardt para lograr la combinación óptima predicha que maximice la retención de estos componentes bioactivos. El modelo logró su mejor rendimiento con 11 neuronas en la capa oculta, logrando un coeficiente R2 de 0,98 y un error cuadrático medio de 4,76; lo que indica una gran capacidad de generalización. Las redes neuronales artificiales permitieron obtener la mejor combinación de los factores experimentales -concentración de sacarosa (1,64 M) y tiempo (211,52 min)- que maximizaron los contenidos de antocianinas monoméricas totales (70,98 mg cianidina-3-O-glucósido 100 g-1) y fenoles totales (110,54 mg AGE g-1) presentes en mermelada. En cambio, mediante optimización de respuesta se obtuvo que la combinación de factores experimentales que maximizó las antocianinas totales (71,59 mg cianidina-3-O-glucósido 100 g-1 de mermelada) fue 1,54 M de sacarosa y 232,73 min y para fenoles totales (111,06 mg GAE g-1 de mermelada) 1,79 M y 196,36 min. El uso de redes neuronales artificiales es una excelente alternativa para modelar fenómenos, en comparación con los métodos tradicionales.

Keywords : Inteligencia artificial; Aprendizaje de máquina; Múltiple-respuesta; Simple-respuesta.

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