Neste trabalho, foi realizada a modelagem da absorção de água que ocorre no processo de resfriamento de carcaças de frango por imersão utilizando Redes Neurais Artificiais. Dados de vinte e cinco variáveis independentes e da massa final da carcaça foram coletados em uma planta industrial para ajustar o modelo. Foram testadas diferentes estruturas de redes com uma camada oculta e o método Downhill Simplex foi empregado para otimizar os pesos sinápticos. No intuito de acelerar os cálculos de otimização, a Análise de Componentes Principais (ACP) foi utilizada para pré-processar os dados de entrada. Os resultados obtidos foram: i) com a ACP reduziu-se o número de varáveis de entrada das redes para dez; ii) a modelagem com a rede neural de estrutura 4-6-1 foi a que apresentou os melhores resultados; iii) a ACP indicou a seguinte ordem de relevância: parâmetros de transferência de massa, transferência de calor e características iniciais da carcaça. As principais contribuições deste trabalho foram fornecer um modelo preciso para predizer o teor final de água nas carcaças, bem como uma melhor compreensão acerca das variáveis envolvidas.

In this study, water uptake by poultry carcasses during cooling by water immersion was modeled using artificial neural networks. Data from twenty-five independent variables and the final mass of the carcass were collected in an industrial plant to train and validate the model. Different network structures with one hidden layer were tested, and the Downhill Simplex method was used to optimize the synaptic weights. In order to accelerate the optimization calculus, Principal Component Analysis (PCA) was used to preprocess the input data. The obtained results were: i) PCA reduced the number of input variables from twenty-five to ten; ii) the neural network structure 4-6-1 was the one with the best result; iii) PCA gave the following order of importance: parameters of mass transfer, heat transfer, and initial characteristics of the carcass. The main contributions of this work were to provide an accurate model for predicting the final content of water in the carcasses and a better understanding of the variables involved.