abril 20, 2018

Las calibraciones ANN para los instrumentos NIR de FOSS son calibraciones potentes que cubren conjuntos de datos muy grandes. Obtenga una descripción general de las ventajas de las calibraciones ANN y cuándo usarlas en este breve artículo y entrevista en el video abajo.

Una Artificial Neural Network (ANN) es un modelo de calibración que se basa en la estructura neuronal del cerebro humano. Los modelos de calibración ANN se han desarrollado desde principios de la década de 1990 en línea con los avances en la potencia informática que han permitido calibraciones con conjuntos de datos muy grandes.

El aspecto del conjunto de datos es relevante cuando intervienen muchas variables, como la variación de la materia prima, las diferentes variedades de productos y los múltiples parámetros. Una única calibración ANN utilizada en una aplicación láctea puede cubrir todos los productos dentro de un grupo de productos. Por ejemplo, la calibración de queso FOSS FoodScan cubren queso duro y semiduro, queso suave, crema y procesado y una gama de parámetros como grasa, humedad / sólidos totales, grasa en materia seca, sal y proteína.

Varios miles de puntos de datos podrían incluirse en la calibración. Para tomar otro ejemplo, la calibración de FOSS ANN Meat cubre los parámetros Grasa, Humedad, Proteína y Colágeno y se desarrolló utilizando aproximadamente 20,000 espectros recolectados a nivel mundial de los más de 1,000 analizadores de carne FOSS instalados en todo el mundo desde 1989. La gran cantidad de espectros hace que las calibraciones sean robustas y versátiles.

¿Cuándo usar calibraciones ANN?

Una ventaja importante con ANN en comparación con otros métodos de calibración es que puede cubrir una amplia gama de parámetros sin tener que cambiar entre una serie de calibraciones individuales. Por ejemplo, cuando se prueba carne, el operador puede quedarse con la misma calibración para diferentes rangos de grasa y diferentes productos en lugar de tener que tomar una decisión acerca de cambiar a otra calibración y luego implementarla en el instrumento.

Donde quiera que se utilicen, las calibraciones ANN ahorran tiempo y hacen la vida más fácil para el operador, al tiempo que reducen el riesgo de error del operador.

El uso de ANN también significa que habrá menos calibraciones para verificar, lo que minimiza el tiempo de validación y los costos involucrados. Cuando se trata de muchos productos y parámetros, este aspecto puede ahorrar costos significativos en comparación con el uso de otros métodos de calibración.

Aprendizaje por inteligencia mecánica y ANN

Hoy en día hay mucha expectación acerca de la posibilidad de programar todo tipo de máquinas (incluidos los instrumentos analíticos) para manejar tareas cada vez más complejas.

Como se explica en este video, el trabajo realmente ha estado sucediendo en relación con la alimentación y el análisis agrícola durante muchos años utilizando calibraciones ANN. La técnica es particularmente valiosa para manejar la naturaleza variable de muestras tales como carne y queso que deben probarse en la industria cárnica y láctea.

El especialista en NIR de FOSS, Lars Nørgaard, explica las ventajas, incluida la capacidad de manejar la variabilidad de la muestra en el análisis de carne y productos lácteos.


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