Detecção de pó à base de insetos em alimentos em pó à base de plantas por espectroscopia e imagem hiperespectral combinada com quimiometria

• Processo: 23/11773-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 29 de fevereiro de 2024
• Data de Término da vigência: 28 de outubro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Ciência e Tecnologia de Alimentos - Engenharia de Alimentos
• Pesquisador responsável: Douglas Fernandes Barbin
• Beneficiário: Luis Jam Pier Cruz Tirado
• Supervisor: Christopher Trevor Elliott
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia de Alimentos (FEA). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Queen's University Belfast, Irlanda do Norte
• Vinculado à bolsa: 20/09198-1 - Imagem hiperespectral e inteligência artificial para controle de qualidade de produtos baseados em proteína: isolados, microcápsulas e géis, BP.DR
• Assunto(s): Segurança alimentar Aprendizado computacional Proteínas vegetais Engenharia de processos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Edible insect | Food Control | Food Security | machine learning | plant protein | Engenharia de Processos

Resumo

O aumento da população mundial nos obriga a buscar novas fontes alternativas de proteína, como a proteína de insetos. No entanto, apesar dos benefícios nutricionais e ambientais associados à produção e consumo de insetos, as culturas ocidentais exibem certo nível de rejeição devido principalmente ao conhecimento, fatores emocionais, neofobia, sabor e textura. No entanto, atualmente, insetos comercialmente disponíveis para consumo humano, como grilos (Acheta domesticus) e larvas-da-farinha (Alphitobius diaperinus), estão disponíveis, com a expectativa de que o mercado diversifique ainda mais, incluindo novos insetos como novos alimentos no futuro. Portanto, é essencial que as organizações reguladoras e de pesquisa promovam o desenvolvimento de técnicas analíticas que possam detectar a pureza das fontes de proteína que consumimos: pó à base de insetos ou à base de plantas. Neste sentido, este projeto visa desenvolver modelos analíticos utilizando informações obtidas de espectrômetros NIR portáteis e imagens hiperespectrais (NIR-HSI). Modelos preditivos serão desenvolvidos usando modelos quimiométricos tradicionais, como Análise Discriminante de Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA) e regressão (PLSR), Análise Discriminante de Máquina de Vetor de Suporte (SVM-DA) e regressão (SVMR) e Data Driven Soft independent class analogy (DD-SIMCA). Espera-se que os resultados demonstrem o excelente desempenho dos espectrômetros NIR portáteis e do NIR-HSI na autenticação de pós puros e misturas à base de insetos e vegetais, bem como na quantificação do nível de mistura de ambos os pós. Ambas as técnicas ofereceriam duas opções viáveis para o controle de qualidade dessas fontes proteicas e podem ser implementadas como métodos de triagem, complementando-se efetivamente.