Inteligência Artificial aplicada em sistemas de embalagens inteligentes com indicadores visuais de variação de pH

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Brazolin, Isadora Fernandes [UNIFESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Paulo
• Palavras-chave em Português: Embalagem inteligente; Indicadores; pH; Filmes poliméricos; Redes neurais artificiais; Intelligent packaging; Indicators; Polymeric films; Artificial neural networks
• Link de acesso: https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/66942

Embalagens inteligentes são sistemas de embalagens que informam sobre a qualidade de um produto de maneira fácil e acessível, sem a necessidade da abertura da embalagem. O controle de qualidade e a segurança do alimento são fatores importantes para o mercado, garantindo a saúde do consumidor. O pH dos alimentos pode estar relacionado com aspectos de qualidade e segurança do alimento embalado, indicando deterioração, crescimento microbiano e adulteração. Neste estudo, a criação e treinamento de uma rede neural artificial (RNA) foram desenvolvidos visando facilitar o controle de qualidade de produtos alimentícios com alterações/adulterações a partir de reações que apresentam variação de pH, baseado na resposta de um indicador colorimétrico natural funcional de um sistema de embalagem inteligente sustentável e de fácil fabricação (filmes de quitosana). Filmes inteligentes de quitosana-antocianina (CH-ATH) foram formulados com diferentes concentrações de quitosana (Cch, 0,5, 1,0 e 2,0%, m/m) e de indicador colorimétrico natural, a antocianina (Cath, 0,5, 1,0 e 2,0%, m/m). Os filmes CH-ATH foram caracterizados quanto a solubilidade em água, propriedades mecânicas e análises térmicas (DSC e TGA). Para avaliar a indicação colorimétrica dos filmes CH-ATH, os mesmos foram imersos em uma ampla faixa de pH (1,20 a 12,58), e foram medidas as variações dos parâmetros de cor dos filmes (L*, a*, b*). Com os resultados experimentais, foi desenvolvido um modelo multivariável empírico baseado em inteligência artificial (redes neurais artificiais) para determinação de pH pela variação da cor do indicador e as concentrações de quitosana e antocianina. A rede neural facilita a avaliação da segurança e qualidade do produto alimentício embalado, sem a necessidade de um dispositivo ou análises químicas para medir a condição do pH. Os filmes com maiores Cath apresentaram menor resistência, coloração violeta mais forte e espessos e baixa solubilidade. Os filmes com maiores Cch apresentaram maior resistência, cor violeta mais visível e flexibilidade, porém mais solúveis em água. Todos os filmes CH-ATH apresentaram estabilidade térmica compatível com a indústria alimentícia. A RNA apresentou assertividade de 79% na classificação; expressando a necessidade de um maior número de dados para o treinamento.