Sensores associados à internet das coisas para conexão do ambiente, genética e processamento ao perfil químico e sensorial de cafés especiais

• Processo: 23/00474-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2023
• Situação: Interrompido
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Química - Química Analítica
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Cleiton Antônio Nunes
• Beneficiário: Yhan da Silva Mutz
• Instituição Sede: Escola de Ciências Agrárias. Universidade Federal de Lavras (UFLA). Ministério da Educação (Brasil). Lavras , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/06968-3 - Da semente à xícara: internet das coisas na cadeia produtiva de cafés de qualidade, AP.TEM
• Bolsa(s) vinculada(s): 24/13645-4 - Soluções baseadas em espectroscopia de infravermelho próximo (NIR), visão computacional e imagem hiperespectral na região do infravermelho próximo (NIR-HSI) para a compreensão da qualidade do café especial, BE.EP.PD
• Assunto(s): Análise química Inteligência artificial Internet das coisas Quimiometria Qualidade Qualidade do café Café
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: análise química | Inteligência Artificial | Qualidade | Quimiometria | Quimometria

Resumo

A produtividade e a qualidade do café dependem da interação entre diversos fatores, como características genéticas das cultivares, condições ambientais, técnicas e tecnologias de manejo desde o desenvolvimento até a produção da bebida. Pretendemos entender tais relações utilizando "Internet das Coisas" para encontrar padrões relacionados à maior qualidade da bebida "na xícara". Espera-se que o candidato esteja apto a: avaliar, por processamento digital de imagens, a qualidade na colheita do café, determinando a proporção de grãos maduros x verdes; avaliar, por meio de sensores e imagens digitais, condições de secagem dos grãos com umidade, temperatura e intensidade da luz solar; avaliar condições controladas de fermentação usando sensores durante o desenvolvimento de metabólitos em cafés especiais; medir parâmetros de qualidade de grãos torrados e moídos, como ácidos orgânicos, compostos voláteis, usando sensores, cromatografia, nariz eletrônico e outras técnicas; compreender como parâmetros relacionados a insumos agrícolas, solo, grãos colhidos e processados impactam na qualidade sensorial da bebida de café e na percepção do consumidor; colaborar com alunos de pós-graduação; discussão de dados e redação de relatórios, patentes e artigos científicos. (AU)

Publicações científicas

(5)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

MUTZ, YHAN S.; MAROUM, SAMARA MAFRA; TESSARO, LETICIA L. G.; SOUZA, NATALIA DE OLIVEIRA; DE BEM, MIKAELA MARTINS; ALVES, LOYANE SILVESTRE; FIGUEIREDO, LUISA PEREIRA; DO ROSARIO, DENES K. A.; BERNARDES, PATRICIA C.; NUNES, CLEITON ANTONIO. Effectiveness of an E-Nose Based on Metal Oxide Semiconductor Sensors for Coffee Quality Assessment. CHEMOSENSORS, v. 13, n. 1, p. 16-pg., 2025-01-01. (23/00474-4, 21/06968-3)

PIRES, FABIANA DE CARVALHO; MUTZ, YHAN DA SILVA; DE CARVALHO, THAIS CRISTINA LIMA; LORENZO, NATASHA DANTAS; PEREIRA, ROSEMARY GUALBERTO FONSECA ALVARENGA; DA ROCHA, RONEY ALVES; NUNES, CLEITON ANTONIO. Feasibility of using colorimetric devices for whole and ground coffee roasting degrees prediction. Journal of the Science of Food and Agriculture, v. 104, n. 9, p. 7-pg., 2024-02-21. (23/00474-4, 21/06968-3)

DE CARVALHO, ISABELLA MARQUES; DA SILVA MUTZ, YHAN; MACHADO, AMANDA CRISTINA GOMES; DE LIMA SANTOS, AMANDA APARECIDA; MAGALHAES, ELISANGELA JAQUELINE; NUNES, CLEITON ANTONIO. Exploring Strategies to Mitigate the Lightness Effect on the Prediction of Soybean Oil Content in Blends of Olive and Avocado Oil Using Smartphone Digital Image Colorimetry. FOODS, v. 12, n. 18, p. 13-pg., 2023-09-01. (23/00474-4)

DE OLIVEIRA, MAISA AZARIAS; RIBEIRO, MICHELE NAYARA; VALENTE, HENRIQUE MURTA; MUTZ, YHAN DA SILVA; PINHEIRO, ANA CARLA MARQUES; NUNES, CLEITON ANTONIO. Feasibility of Using Reflectance Spectra from Smartphone Digital Images to Predict Quality Parameters of Bananas and Papayas. FOOD ANALYTICAL METHODS, v. 17, n. 1, p. 9-pg., 2023-11-28. (23/00474-4)

LIMA, JUCELINO DE SOUSA; ANDRADE, OTAVIO VITOR SOUZA; DOS SANTOS, LEONIDAS CANUTO; DE MORAIS, EVERTON GERALDO; MARTINS, GABRYEL SILVA; MUTZ, YHAN S.; NASCIMENTO, VITOR L.; MARCHIORI, PAULO EDUARDO RIBEIRO; LOPES, GUILHERME; GUILHERME, LUIZ ROBERTO GUIMARAES. Soybean Plants Exposed to Low Concentrations of Potassium Iodide Have Better Tolerance to Water Deficit through the Antioxidant Enzymatic System and Photosynthesis Modulation. PLANTS-BASEL, v. 12, n. 13, p. 19-pg., 2023-07-01. (23/00474-4)