Application of deep neural networks to forecast 60Co soil to plant transfer factor values based in pedological parameters (Brazilian Journal of Radiation Sciences, 2022)
O fator de transferência solo-planta (Fv) é utilizado em modelos computacionais para avaliação de risco radiológico por ingestão de alimentos contaminados por radiocobalto. Diferentes tipos de solos, plantas e práticas agriculturais contribuem para uma grande dispersão de valores de Fv, indicando a necessidade do estudo dos critérios que influenciam a absorção radicular numa visão regional. Nesse cenário, Redes Neurais Artificiais (RN), se tornaram uma possibilidade para prever valores de Fv, tendo como base os parâmetros pedólogicos críticos. Esse trabalho tem como objetivo aplicar RN para avaliar a possibilidade de previsão do Fv para 60Co em plantas de referência em função das propriedades dos solos consideradas relevantes para os processos de transferência no sistema solo-planta. Na revisão sistemática da literatura, identificou-se mineralogia, matéria orgânica, textura, pH, CTC e nutrientes como propriedades dos solos que afetam os valores de Fv para o 60Co. Contudo, apesar desses atributos não serem sempre relatados, ainda assim foi possível criar bases de dados de Fv para 60Co em raiz e folha de rabanete, com pH, matéria orgânica e CTC como potenciais indicadores edafológicos. Conjuntos de aprendizado foram estruturados e devido à complexidade do espaço de pesquisa e a pouca informação disponível, RN profundas com camadas de regularização (dropout) foram necessárias para obter uma boa predição e evitar sobreajuste. O melhor modelo obtido apresentou boa correlação na validação e no conjunto de treinamento, considerando os parâmetros escolhidos.
Keywords: Cobalto, Revisão Sistemática, Fator de Transferência Solo-Planta, Redes Neurais.