با افزایش مصرف سوخت های فسیلی و چالش های ناشی از آن شامل آلودگی محیط زیست، تخریب اکوسیستم و محدودیت منابع، بیودیزل به عنوان جایگزینی پایدار و تجدیدپذیر مورد توجه قرار گرفته است. این مقاله مروری به بررسی سیستماتیک کاربرد فناوری های یادگیری ماشین در بهینه سازی فرآیند تولید بیودیزل می پردازد. با تحلیل مطالعات معتبر در این حوزه، نقش روش های بهینه سازی شامل روش سطح پاسخ در تولید بیودیزل با استفاده از کاتالیست های ناهمگن مورد ارزیابی قرار گرفته است. یافته ها نشان (ANN) و شبکه عصبی مصنوعی (RSM) می دهد که کاتالیست های ناهمگن به دلیل قابلیت بازیابی، سازگاری زیستی و کاهش هزینه های تولید، سهم بسزایی در بهبود بازده فرآیند در پیش بینی پارامترهای کیفیتی از دقت بالاتری برخوردار ANN دارند. همچنین مقایسه روش های مدلسازی حاکی از آن است که اگرچه در تحلیل روابط علّی بین متغیرهای فرآیندی و بهینه سازی چندهدفه عملکرد مطلوبی دارد. به کارگیری همزمان این دو روش RSM است، اما در کنار استفاده از کاتالیست های پیشرفته، می تواند به توسعه پایدار و اقتصادی تولید بیودیزل در مقیاس صنعتی منجر شود.
