Estudo de materiais à base de amido usando espectroscopia NIR pórtatil e imagem hiperespectral (HSI) associada a Inteligência Artificial

Resumo

O Brasil é um dos maiores produtores mundiais de mandioca (Manihot esculenta Crantz), sendo a segunda maior fonte de amido depois do milho, e a mais comercializada internacionalmente. As variedades de mandioca mansa e brava são as mais consumidas, diferenciando-se no conteúdo de amido. Embalagens biodegradáveis como coberturas comestíveis a base de amido de mandioca adicionadas de substâncias ativas, podem ser utilizados para revestimento de frutos. Porém, a quantificação desses compostos, sua influência nas propriedades e digestibilidade das coberturas, e na qualidade de frutos revestidos, requerem métodos analíticos tediosos e destrutivos. Diante disso, este projeto tem como foco principal avaliar o potencial da espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) e da imagem hiperespectral na região do infravermelho próximo (NIR-HSI), combinadas a métodos de aprendizado de máquina, para classificação das variedades de mandioca, avaliação da qualidade e acompanhamento do processamento de produtos à base de amido de mandioca. Destaca-se que ambas são técnicas inovadoras, rápidas e precisas, que possibilitam a avaliação de compostos químicos em alimentos de forma remota, sem destruir a amostra e sem gerar resíduos.