Aplicação de Rede Neural, Artificial e Algoritmo Genético na Elaboração de Dietas

Abstract

Este trabalho aborda o desenvolvimento de um protótipo para auxiliar no processo de elaboração de um plano alimentar, utilizando rede neural artificial e algoritmo genético. Tem o objetivo de contribuir com a prática profissional nutricionistas durante a elaboração de planos alimentares. As informações necessárias para o desenvolvimento foram coletadas a partir de pesquisas bibliográficas e aplicação de entrevistas com profissionais da área de saúde da cidade de Anápolis – Goiás. Os alimentos que irão compor o plano são baseados na Tabela Brasileira de Composicão de Alimentos (TACO), de 2017, e armazenados em um arquivo no formato JSON, onde é possível sua leitura durante o processo de treinamento da rede neural, através da utilização de técnicas neuroevolutivas. O protótipo desenvolvido é voltado para a plataforma Web conta com duas interfaces principais: uma para entrada de dados referentes ao indivíduo e outra com os resultados obtidos, o conjunto de alimentos que irão compor o plano alimentar. Os resultados obtidos foram satisfatórios para mostrar um pouco sobre a aplicação da computação evolucionária em uma área específica da saúde, porém há várias melhorias que poderiam ser aplicadas para aumentar a precisão e a elaboração de planos alimentares mais próximos da realidade das pessoas.