Delineamento de zonas de terroir de café a partir de aprendizado de máquinas e suporte da fluorescência de raio-X portátil

• Processo: 24/09330-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Michele Duarte de Menezes
• Beneficiário: Bruno Bommediano
• 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
• Assunto(s): Cafeicultura
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Grãos verdes de café | Origem de cafés | Protocolo de análises | Solo-ambiente | Solos e sensores

Resumo

O termo terroir, amplamente difundido no mundo dos vinhos e aplicável aos cafés, reflete as condições que acometem a planta, como clima, solo, relevo, temperatura e umidade - mas também os fatores humanos, como as práticas de produção agrícola e o processo pós-colheita. Ao interagirem com a genética da planta, características singulares são geradas, refletindo em sabor e aroma do café. Uma vez que são multivariadas e complexas as interação de fatores que influenciam a qualidade da bebida do café na definição do terroir, o uso de técnicas de aprendizado de máquina apresentam grande potencial, aplicados para desvendar, quantificar e compreender dados em ambientes operacionais no agronegócio (Patrício e Rieder, 2018). E ainda, possuem como potencial a conversão de dados sensores obtidos de modo rápido, mais barato e não poluente, em informações úteis ou desejáveis. Este é o arcabouço teórico dos chamados soft sensors, termo que surgiu da combinação das palavras software, pois os modelos de avaliação do sinal do sensor geralmente são implementados em programas de computador, e sensor, porque esses modelos criam informações semelhantes a sensores de hardware. O soft sensor fluorescência de raio-X portátil (pXRF) é capaz de detectar os teores totais de diversos elementos químicos da tabela periódica (de Mg a U), pois cada um possui uma energia de fluorescência típica. Os dados são obtidos rapidamente (cerca de 1 minuto) por detecção proximal com nenhum ou mínimo pré-processamento das amostras (Silva et al., 2021), que consiste na maior vantagem deste sensor. No tocante a cafeicultura, atenção especial será dada aos teores de K, Cl e S do pXRF, uma vez que tais elementos químicos são importantes sob o ponto de vista da qualidade da bebida. O K tem sido considerado, há muito tempo, como o elemento da qualidade em nutrição de plantas (Malavolta, 1980). Amorim et al. (1973) relatam que em cafeeiros adubados com cloreto de potássio, o ânion Cl- pode exercer um efeito negativo na bebida. Já o S relaciona-se aos teores de cafeína. (AU)