Síntese e aplicação de líquidos iônicos no estudo de processos fermentativos de interesse comercial

Resumo

Esta proposta preconiza o desenvolvimento de um pacote tecnológico para o estudo de processos fermentativos de interesse comercial, combinando-se os líquidos iônicos, a cromatografia gasosa bidimensional abrangente (GCxGC) e as técnicas de processamento multivariado de dados ('inteligência artificial'). A análise de bebidas fermentadas, como o vinho e cerveja, não é uma tarefa trivial em virtude da elevada quantidade de constituintes e ampla diversidade de propriedades físico-químicas, limitando o emprego de protocolos tradicionais. Nesse sentido, a Química Analítica tem se beneficiado do notável avanço tecnológico das últimas décadas. Hoje, vivenciamos o desenvolvimento de materiais sorventes capazes de extrair uma elevada densidade e diversidade de moléculas; e de instrumentos sofisticados com capacidade de geração de dados intrinsecamente multivariados. Destaca-se o uso de líquidos iônicos em microextrações de compostos orgânicos de forma muito eficiente, devido às suas propriedades únicas de solvatação. Além disso, a GCxGC acoplada à espectrometria de massa (GCxGC-MS), permite a separação de altíssima resolução, detecção e identificação de analitos em diversas amostras, gerando medidas instrumentais de elevada qualidade. Porém, devido à complexidade do conjunto de dados gerados em uma única análise - dados contendo milhares de variáveis e múltiplas dimensões - a GCxGC demanda o emprego de técnicas de 'inteligência artificial' para gestão de dados, empregando métodos quimiométricos multiway. Essa abordagem ortogonal é uma das maneiras mais eficientes na busca por informações relevantes em processos fermentativos para produção de vinhos e cervejas, além de áreas correlatas. Diante disso, a presente proposta solicita recursos para a consolidação de um pacote tecnológico formado por: (i) novos materiais sorventes a base de líquidos iônicos, visando a eliminação do uso de insumos químicos na etapa de preparo de amostra; (ii) desenvolvimento de interface para GCxGC viável economicamente e ambientalmente seguro; (iii) protocolos empregando algoritmos para tratamento de dados multimodo. (AU)