Sensor Plasmônico Multicanal com Aprendizado de Máquina para Detecção do Herbicida Glifosato

• Processo: 25/25220-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2026
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Hugo Enrique Hernández Figueroa
• Beneficiário: Andriel Vinícius Martins da Silva
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/11380-5 - CPTEn - Centro Paulista de Estudos da Transição Energética, AP.CCD
• Assunto(s): Aprendizado computacional Glifosato
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Biossensor fotônico | glifosato | plasmón de superfície | Biossensores Fotônicos

Resumo

Com o avanço da ciência e da tecnologia, torna-se cada vez mais essencial realizar medições em tempo real de grandezas físicas, químicas e biológicas - tarefa fundamental dos sensores. Paralelamente, a atual crise ambiental evidencia a necessidade de ferramentas eficazes para a detecção de contaminantes. Entre eles, destaca-se o glifosato, um dos herbicidas mais utilizados no Brasil e no mundo. Embora eficiente no controle de ervas daninhas, seu uso excessivo levanta preocupações quanto aos impactos na saúde humana, biodiversidade e contaminação de solos e águas. O desenvolvimento de métodos sensíveis, rápidos e acessíveis para sua detecção é, portanto, de grande relevância científica e socioeconômica.Este projeto propõe o estudo de biossensores ópticos para a detecção de glifosato, com foco na formação do aluno de Iniciação Científica no campo dos sensores aplicados à resolução de desafios ambientais. Os sensores a serem estudados baseiam-se na excitação de modos de ressonância em superfícies metálicas por feixes ópticos. Esses modos, chamados Plásmon-Poláritons de Superfície (SPPs), são explorados por dispositivos conhecidos como Ressonadores Plasmônicos de Superfície (SPRs), que operam por interrogação angular ou espectral. Os SPPs ocorrem na faixa do visível e infravermelho e são confinados à interface metal-dielétrico, onde a ressonância depende fortemente do índice de refração do meio dielétrico, conferindo ao sensor alta sensibilidade. Será utilizada uma modificação da configuração de Kretschmann, com um sistema de interrogação angular automatizado desenvolvido no Laboratório de Eletromagnetismo Aplicado e Computacional (LEMAC), previamente validado para detecção de adulteração em etanol, e agora adaptado à detecção de glifosato. Estudos recentes indicam que Moduladores Espaciais de Luz (SLMs) podem aumentar significativamente a sensibilidade desses sensores por meio da modulação precisa da fase do feixe. Neste projeto, o SLM substituirá mecanismos mecânicos para realizar varreduras angulares com maior precisão e reprodutibilidade.Os feixes refletidos serão capturados por uma câmera CCD, e o conjunto de imagens será processado para identificar automaticamente a posição angular de ressonância. Tanto o controle óptico via SLM quanto a análise das imagens exigem tratamento computacional com técnicas de aprendizado de máquina (Machine Learning, ML). Será criado um banco de dados experimental para treinar algoritmos supervisionados de classificação e regressão, capazes de estimar a concentração de glifosato. Além disso, o projeto investigará condições ótimas de modulação de fase para reduzir ruído e melhorar a sensibilidade do sistema.Destaca-se que o uso de técnicas de ML vem se consolidando como uma ferramenta poderosa para automação de processos analíticos e tomada de decisão em tempo real, especialmente no campo do sensoriamento óptico e da detecção de substâncias químicas de interesse ambiental e agrícola. (AU)