Construção de uma modelo de Rede Neural Artificial para a remoção do corante azul reativo 5G utilizando catalisador Fe/TiO2

Paula Cristiana de Freitas; Elis Regina Duarte; Giane Gonçalves Lenzi

doi:10.20906/CPS/SICITE2015-0063

Resumo

Atualmente os computadores são capazes de processar um número muito grande de operações em uma fração mínima de tempo. No entanto, mesmo com esses avanços, os computadores não são capazes de processar, com a mesma habilidade, informações triviais do cérebro humano, como reconhecer os mais diversos tipos de padrão de forma paralela ou tomar decisões em situações imprevistas. Nesse sentido, vários estudos tem sido desenvolvidos com o objetivo de imitar o funcionamento do cérebro humano modelando sistemas neurais por softwares .Redes Neurais Artificiais são algoritmos computacionais projetados para simular o processamento de informações, organizadas na forma de elementos individuais simples que fazem analogia com os neurônios biológicos. Foi desenvolvido um modelo neural para o catalisador estudado. Pequenos valores aleatórios são utilizados na inicialização de pesos. Para o treinamento das redes foi utilizado o algoritmo de aprendizagem backpropagation, com base em um método descendente gradiente implementado em Fortran. Foi desenvolvido um modelo de RNA para o catalisador de Fe/TiO2 aplicado à descoloração do corante azul 5G, cujos dados foram coletados em outro projeto de pesquisa. Dos dados coletados, 70% foram utilizados para o treinamento das redes e outros 30% para validação do conjunto de dados. Utilizando redes do tipo MLP com três camadas intermediarias e algoritmo de aprendizagem do tipo Backpropagation e função de ativação do tipo sigmoidal implementados em FORTRAN. O modelo que apresentou o melhor resultado foi o que apresentava 3 neurônios na camada intermediaria. Pode-se concluir que as redes neurais podem ser aplicadas para modelagem do processo de descoloração para o catalisador estudado com um bom desempenho, com o valor de R2 de 0,98, demonstrando uma boa precisão entre os valores obtidos experimentalmente e os valores obtidos através do modelo neural.

Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais; corante azul reativo 5G; catalisadores Fe/TiO2