Resumo:
Software que utiliza técnicas de Machine Learning para treinar modelos de predição de atividade de água a partir de valores de umidade e outras características do alimento (ex. nível de proteína, gordura, material mineral). Apresenta interface de fácil utilização com estatísticas descritivas, seleção de variáveis e plots de séries temporais.
Solução Proposta:
O software busca estimar o nível de atividade de água de algum alimento baseado apenas da medição de umidade, podendo ou não considerar outras características do alimento (ex. nível de proteína, gordura, material mineral). O modelo treinado fornece resposta em menos de 1 segundo, o que não requer o maior gasto de tempo para detecção laboratorial de um alimento fora do padrão desejado.
Autores:
Isis Didier Lins (UFPE); Márcio José das Chagas Moura (UFPE) e Caio Bezerra Souto Maior (UFPE).
Propriedade Intelectual:
Registro INPI: BR 512019002015-4
Objetivo da UFPE:
Licenciamento ou Parceria para Desenvolvimento
Contato:
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