VIII International Symposium on Chemistry and Pharmaceutical Sciences

SIIQ

XIII Conference "Chemical Engineering: Development, potentials and challenges"

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Optimization of direct solar drying for cocoa beans using artificial intelligence

Abstract

• Issue: Drying cocoa beans is a critical process for the quality of the final product, but traditional methods can be inefficient and costly.

• Objective(s): This study aims to evaluate the efficiency of a direct solar drying system for cocoa beans and develop artificial intelligence models to optimize the drying conditions.

• Methodology: Experimental data on direct solar drying were collected, and a mathematical model describing the process dynamics was developed. Machine learning algorithms were implemented to predict and optimize drying conditions.

• Results and Discussion: The results show that the direct solar drying system can significantly improve efficiency compared to conventional methods. The artificial intelligence model accurately predicts optimal drying conditions in real-time, reducing drying times and energy consumption.

• Conclusions: This study demonstrates that the combination of direct solar drying and artificial intelligence can enhance efficiency and quality in cocoa bean processing. Furthermore, it underscores the importance of quality in chemical processes and the application of artificial intelligence in chemical engineering for the optimization of agro-industrial processes.

Resumen

• Problemática: El secado de granos de cacao es un proceso crucial para la calidad del producto final, pero los métodos tradicionales pueden ser ineficientes y costosos.

• Objetivo(s): Este estudio tiene como objetivo evaluar la eficiencia de un sistema de secado solar directo para granos de cacao, así como desarrollar modelos de inteligencia artificial para optimizar las condiciones de secado.

• Metodología: Se recopilaron datos experimentales de secado solar directo y se desarrolló un modelo matemático que describe la dinámica del proceso. Se implementaron algoritmos de aprendizaje automático para predecir y optimizar las condiciones de secado.

• Resultados y discusión: Los resultados muestran que el sistema de secado solar directo puede mejorar significativamente la eficiencia en comparación con métodos convencionales. El modelo de inteligencia artificial permite predecir con precisión las condiciones óptimas de secado en tiempo real, reduciendo los tiempos de secado y el consumo de energía.

• Conclusiones: Este estudio demuestra que la combinación de secado solar directo e inteligencia artificial puede mejorar la eficiencia y la calidad en el procesamiento de granos de cacao. Además, destaca la importancia de la calidad en los procesos químicos y la aplicación de la inteligencia artificial en la ingeniería química para la optimización de procesos agroindustriales.