Intelligent system based on deep learning for optimizing cocoa fermentation
DOI:
https://doi.org/10.55873/rad.v2i1.277Keywords:
sensory quality, homogeneity, artificial intelligence, traceability, sustainabilityAbstract
This study evaluated an intelligent system based on Deep Learning to regulate temperature during cacao fermentation at the Cooperativa Agraria Allima Cacao Ltda. An electro-mechanical fermenter equipped with temperature and pH sensors, a PLC, and a neural network model was designed to automate the process. Comparative tests showed that the system achieved an average fermentation rate of 77.5%, with homogeneous values close to 80%, deemed optimal by international standards. Statistical analyses using the Mann-Whitney U test confirmed superior regulation compared to traditional methods. This system enhances efficiency, traceability, and sensory quality of cacao, representing a technological advancement for the cacao industry.
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