Predicción de rendimiento quesero en queso Danbo de una planta de la zona de Villa María y las fórmulas disponibles para predecirlo y empleo de redes neuronales.

BACCIFAVA RUBÉN LUIS; KIVATINITZ SILVIA CLARA

Cordoba

Congreso; V Congreso Internacional de Ciencia y Tecnología de Alimentos (CICYTAC 2014); 2014

Ministerio de la Producción,Ciencia y Tecnología

No existe consenso acerca de una manera única y correcta para predecir el rendimiento a partir de la composición de la leche y de la composición deseada en el queso, bajo condiciones determinadas de procesamiento (Inda Cunningham, 2000). Las fórmulas para predecir rendimientos a partir de la composición de la leche fueron analizadas y comparadas por Emons (Emmons, Ernstrom, Lacroix, & P., 1990). En este trabajo se discuten varias fórmulas: Banks, Astete, Van Slyke y la definida por la norma FIL-IDF de 1991 (Emmons, Ernstrom, Lacroix, & P., 1990). De todos modos las ecuaciones que se pueden encontrar en la bibliografía se basan en un balance de masa de componentes que incluyen coeficientes de transferencia y/o retención de un componente en el queso o suero, pero dejando fuera las desviaciones que afectan directamente al rendimiento, que son provocadas por las condiciones específicas de procesamiento en la empresa, siendo estas condiciones tan complejas y diversas que hacen imposible desarrollar un modelo matemático capaz de incluir los factores fisicoquímicos, tecnológicos y humanos. Se estudió el rendimiento quesero de queso Danbo en una planta productora situada en la zona de Villa María enfocado en el modelo que presenta Van Slyke. El modelo planteado se resolvió modelando una red neuronal entrenada con los datos de entrada que emplea Van Slyke, comparando por último el rendimiento de la elaboración real y los predichos por la ecuación de Van Slyke y la Red Neuronal. En conclusión, el modelo predice el rendimiento quesero. Se probará la aptitud de predicción del modelo de redes neuronales en otros tipos de quesos