IMPACTO DAS CONDIÇÕES DE ARMAZENAMENTO NA QUALIDADE TECNOLÓGICA DO ÓLEO BRUTO DE ARROZ: UMA ABORDAGEM COM MACHINE LEARNING

Este estudo investigou o impacto das condições de armazenamento nos grãos de arroz, com ênfase na qualidade do óleo bruto extraído e no uso de técnicas de machine learning para analisar os dados. Os grãos foram armazenados por 12 meses em ambiente com alta umidade relativa e temperatura ambiente. Durante esse período, observou-se uma redução no teor de óleo e aumentos nos índices de peróxido e saponificação. Técnicas de machine learning foram aplicadas para identificar os parâmetros críticos que afetam a qualidade do óleo, permitindo prever mudanças na composição química ao longo do tempo. Os resultados demonstram que a integração de análises físico-químicas com machine learning pode otimizar o armazenamento, garantindo a manutenção da qualidade do óleo de arroz.