Agrupamento de dados como metodo de classificação dos cafés nas regiões das matas de Minas e Mantiqueira

Abstract

Os cafés especiais vêm ganhando grande espaço no mundo, principalmente no agronegócio 4.0 e isso vai até a utilização de sistemas de informação SI e inteligência artificial IA. Uma estatística de análise que vem se destacando é baseada no uso de Redes Neurais Artificias as RNAs em suma são sistemas computacionais constituídos de entrada, processamento e saída, sistemas similares às do cérebro humano, além do método de plotagem de caixas Box Plots, classificação dos parâmetros. O presente trabalho busca utilizar RNAs nas análises dos resultados da bebida de café para correlacionar as notas das bebidas com alguns elementos agronômicos (modo de produção, cultivar, secagem) e ambientais (altitude) e classificar os elementos ambientais e agronômicos com a qualidade do café (nota final) utilizando a ferramenta de plotagem de caixas Box Plots. Os dados foram obtidos no concurso de cafés especiais organizados pelo SENAR-MG em 2017. Nessas simulações utilizou-se o software STATISTICA 12, tanto para aplicar uma RNA quanto Box Plots. Desse modo foi possível encontrar uma rede neural com índices de treinamento e validação de 88% e 74%, que representa alta correlação entre a variáveis de entrada e saída. Além disso os resultados de dispersão e frequência dos erros percentuais foi inferior a 2,5%, que é interpretado como alta exatidão, e livre de erros. A plotagem de caixas classificou as notas dos cafés com os elementos agronômicos e ambientais, ou seja, cafés do tipo cereja descascado com maiores altitudes e possíveis combinações de cultivar e secador, tinham potencial de produção de cafés com maiores notas. Desse modo, tanto o uso de RNA quanto Box Plots são boas ferramenta de análises para correlacionar a qualidade final de bebida.