Neste trabalho, foi construído um estimador neuro-fuzzy da concentração de biomassa da microalga Synechococcus nidulans a partir de concentrações iniciais da batelada, visando possibilitar a predição da produtividade. Nove experimentos em réplica foram realizados. O crescimento foi acompanhado diariamente pela transmitância do meio e mantido até o final da fase exponencial de crescimento. O treinamento das redes ocorreu segundo delineamento experimental 3³, os fatores foram o número de dias no vetor de entrada (3, 5 e 7 dias), o número de clusters (10, 30 e 50 clusters) e o valor de abrandamento do filtro interno (Sigma) (0,30, 0,45 e 0,60). A variável resposta foi o somatório do erro quadrático das validações. Estas possuíam 24 (A) e 18 (B) dias de crescimento. As validações demonstraram que, em experimentos de longo período (Validação A), é necessário usar poucos clusters e Sigmas altos. Já, em curtos períodos (Validação B), o Sigma não gera alterações. O ponto ótimo ocorreu com 3 dias na entrada, com 10 clusters e Sigma de 0,60, cujo coeficiente de determinação médio foi 0,95. O estimador neuro-fuzzy mostrou-se uma alternativa robusta para predição do crescimento desta microalga.
black-box; concentração celular; microbiologia preditiva
