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Moya-Almeida VAutor o CoautorDiezma-Iglesias BAutor o CoautorCorrea-Hernando EAutor o CoautorVaquero-Miguel CAutor o CoautorAlvarado-Arias NAutor o Coautor
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Setpoint temperature estimation to achieve target solvent concentrations in S. cerevisiae fermentations using inverse neural networks and fuzzy logic

Publicado en:Engineering Applications Of Artificial Intelligence. 127 107248- - 2024-01-01 127(), DOI: 10.1016/j.engappai.2023.107248

Autores: Moya-Almeida, V; Diezma-Iglesias, B; Correa-Hernando, E; Vaquero-Miguel, C; Alvarado-Arias, N

Afiliaciones

Univ Hemisferios UHE, Fac Ingn, Paseo Univ 300, Quito 170147, Ecuador - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Escuela Tecn Super Ingn Agron Alimentaria & Biosis, Dept Quim & Tecnol Alimentos, EnotecUPM, Ave Puerta Hierro 2-4, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Escuela Tecn Super Ingn Agron Alimentaria & Biosis, Lab Propiedades Fis & Tecn Avanzadas Agroalimentac, Ave Puerta Hierro 2-4, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ UTE, Fac Arquitectura & Urbanismo, Calle Rumipamba S-N & Bourgeois, Quito, Ecuador - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid , Universidad de los Hemisferios (UHE) - Autor o Coautor
Universidad UTE - Autor o Coautor
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Resumen

Over the years, many technical advances have been made to improve the final quality of beers by controlling the concentrations of compounds obtained at the end of alcoholic fermentation. However, these efforts have mainly focused on increasing ethanol and reducing other compounds considered defects. This study addresses the challenge of obtaining specific concentrations of four solvent compounds (isobutanol, ethyl acetate, amyl alcohols, and n-propanol) produced by the yeast S. cerevisiae Safale S04, determined by an expert. A model based on four inverse neural networks (INNs) has been developed to predict the target temperature required to achieve the desired concentrations. These INNs have been trained using virtual data generated by four artificial neural networks (ANNs), as described in detail in previous work. For implementation, a fuzzy control system based on the Mamdani inference method was utilized. To experimentally validate the results, four complete fermentations were conducted. The INNs were found to be accurate tools for predicting the target temperatures based on predetermined compound concentrations, with R2 values ranging from 0.982 to 0.986. When comparing the experimental concentration data, the most accurate prediction was achieved for n-propanol, with an average error of 0.18 mg L−1, while ethyl acetate had an error of 0.25 mg L−1, isobutanol had an error of 0.48 mg L−1, and amyl alcohols, being the least precise prediction, had an error of 0.83 mg L−1.

Palabras clave
beer fermentationbeer qualityfuzzy controllerinverse neural networkss. cerevisiaeBeer fermentationBeer qualityControl-systemExpert systemFuzzy controllerInverse neural networksS. cerevisiae

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Engineering Applications Of Artificial Intelligence debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 24/197, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Artificial Intelligence.

2025-05-16:

  • WoS: 3
  • Scopus: 3
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-16:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 45.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 45 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/85818/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Ecuador.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (MOYA ALMEIDA, VINICIO ANTONIO) y Último Autor (ALVARADO ARIAS, NATALIA).