So sánh ứng dụng kỹ thuật thông minh cho mô hình hoá quy trình chiết xuất cao diệp hạ châu

Tóm tắt

Mạng thần kinh (Neural Network-NN) đã được áp dụng từ hơn 60 năm qua, có ích trong việc thiết lập mô hình liên quan nhân quả, đặc biệt đối với việc mô hình hóa dữ liệu phi tuyến hay dữ liệu phức tạp. Mỗi mạng thần kinh nhân tạo được cấu tạo bởi nhiều đơn vị thần kinh được liên kết và sắp xếp thành nhiều lớp. Có nhiều cấu trúc mạng thần kinh, song cấu trúc mạng nhiều lớp (multilayer perceptron networks) là thông dụng nhất.

Lập trình di truyền (Genetic Programming-GP) là một kỹ thuật với ý tưởng chính là các chương trình máy tính có khả năng tự tiến hóa để mô hình hóa dữ liệu, kết quả dự đoán mô hình dữ liệu dạng biểu thức toán học y = f(x_i), được giới thiệu bởi Koza vào năm 1992, là một thuật toán máy học: tìm mô hình dự đoán dữ liệu dựa trên thông tin đưa vào.

Bài báo là kết quả nghiên cứu so sánh ứng dụng của hai kỹ thuật thông minh trên cho việc mô hình hóa quy trình chiết xuất cao khô diệp hạ châu (Phyllanthus amarus Schum. et Thonn.) - dược liệu đang được nghiên cứu và sử dụng rộng rãi với tác dụng trị viêm gan và bảo vệ tế bào gan hiệu quả.

Phương pháp nghiên cứu:

Phần mềm sử dụng trong bài báo này là những nghiên cứu và ứng dụng hai kỹ thuật thông minh: mạng thần kinh (NN) và lập trình di truyền (GP) tại Khoa Dược - Đại học Y Dược TP Hồ Chí Minh cho việc xây dựng mô hình và tối ưu hóa dữ liệu dược. Để đánh giá chất lượng của một mô hình hóa, nghiên cứu này dùng hệ số tương quan.

Dữ liệu khảo sát bao gồm 14 thí nghiệm: 3 biến độc lập: x₁: độ cồn, x₂: tỷ lệ dược liệu: dung môi, x₃: số lần chiết; 2 biến phụ thuộc: y₁: hàm lượng phyllanthin (trong cao diệp hạ châu đắng) (%), y₂: hiệu suất chiết cao từ dược liệu (%).

Kết quả:

Việc ứng dụng hai kỹ thuật là lập trình di truyền và mạng thần kinh trong việc mô hình hóa dữ liệu là rất thành công. Khi đánh giá các mô hình được xây dựng bởi hai kỹ thuật cho quy trình chiết xuất cao khô diệp hạ châu, mạng thần kinh cho mô hình dự đoán có kết quả trội hơn, tuy nhiên với việc sử dụng lập trình di truyền nhà chiết xuất có thể khảo sát mối liên quan nhân quả giữa các thành phần và tính chất của sản phẩm dựa trên mô hình dạng biểu thức toán học.