Sistema inteligente de control basado en deep learning para la regulación de la temperatura del proceso de fermentación del grano de cacao en la Cooperativa Agraria Allima Cacao Ltda.

Abstract

La fermentación del cacao es la etapa principal de poscosecha, ya que determina la calidad del producto; está es influenciada por los fermentadores y temperatura. No obstante, agricultores en la región de San Martín aplican métodos tradicionales afectando su homogenización. Se tuvo como objetivo controlar y regular la temperatura del proceso de fermentación del grano de cacao en la Cooperativa Agraria Allima Cacao, Chazuta-Perú. Para ello, se formuló un protocolo de parámetros básicos estandarizados, se construyó un sistema inteligente de control basado en deep learning para regular la temperatura y se evaluó la influencia del sistema inteligente de control en la regulación. Se empleó una investigación aplicada de nivel explicativo y enfoque cuantitativo, bajo un método hipotético deductivo. La unidad muestral correspondió al cacao en baba procesados por el dispositivo fermentador y se aplicó la técnica de deep learning para recolección de datos y el registro de trazabilidad del proceso de fermentación de forma tradicional y mediante el sistema. Los resultados demuestran la influencia del sistema inteligente en la regulación automática de la temperatura del proceso de fermentación mediante la prueba no paramétrica U Mann-Withney para muestras independientes con p-valor < 0.05 a un margen de error del 5%. Se concluye que el fermentador de acero inoxidable eléctrico-mecánico articulado al sistema inteligente de control basado en deep learning asegura la homogenización de la fermentación de los granos con valor promedio de 79%.

Cocoa fermentation is the main postharvest stage, since it determines the quality of the product; It is influenced by the fermenters and temperature. However, farmers in the San Martín region apply traditional methods affecting homogenization. The objective was to control and regulate the temperature of the fermentation process of the cocoa bean in the Cooperativa Agraria Allima Cacao, Chazuta-Peru. For this, a protocol of standardized basic parameters was formulated, an intelligent control system based on deep learning was built to regulate the temperature, and the influence of the intelligent control system on regulation was evaluated. An applied investigation of explanatory level and quantitative approach was used, under a hypothetical deductive method. The sample unit corresponded to the cocoa in slime processed by the fermenter device and the deep learning technique was applied to collect data and record the traceability of the fermentation process in a traditional way and through the system. The results demonstrate the influence of the intelligent system in the automatic regulation of the temperature of the fermentation process by means of the non-parametric U Mann-Withney test for independent samples with p-value <0.05 at a margin of error of 5%. It is concluded that the assembly of an electric-mechanical stainless steel fermenter device articulated to the intelligent control system based on deep learning ensures the homogenization of the fermentation of the grains with an average value of 79%.