El modelo de red neuronal artificial determinó que el manejo, número de extractores y la densidad por metro cuadrado  afectan en un 40% el contenido de humedad de la pollinaza en la granja,  permitiendo definir la mejor estrategia energética y tecnología a implementar.

Las redes neuronales artificiales permitieron conocer el patrón de comportamiento de las prácticas avícolas que provocan cambios en el nivel de contenido de humedad en la pollinaza.

Se generaron funciones lineales del poder calorífico de la pollinaza con diferentes contenidos de humedad (8% a 20%) obteniendo tres diferentes niveles de magnitud (Superior, Medio e Inferior).

El estudio de investigación aporta una nueva práctica sustentable en México, demostrando que el uso de pollinaza puede ser un residuo viable para producir energía renovable con un tratamiento bioenergético correcto.