O azeite de oliva \u00e9 um dos produtos agropecu\u00e1rios mais fraudados do mundo. Com a quebra de safra em Portugal e Espanha em 2024, os pa\u00edses que mais produzem o \u00f3leo vegetal, os pre\u00e7os tiveram grande alta nos supermercados<\/a><\/strong>, o que, por sua vez, intensificou a adultera\u00e7\u00e3o. <\/p>\n Pensando nisso, uma inova\u00e7\u00e3o desenvolvida na Escola de Engenharia de S\u00e3o Carlos (EESC) da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP) alia sensoriamento em micro-ondas e intelig\u00eancia artificial para quantificar at\u00e9 5% de adulterantes em azeite de oliva extravirgem. <\/p>\n De acordo com o pesquisador J\u00falio Alarcon, autor da disserta\u00e7\u00e3o que detalha o estudo, o m\u00e9todo \u00e9 capaz de identificar \u00f3leos de soja, milho, girassol e canola com precis\u00e3o de 99,2%.<\/p>\n Segundo ele, trata-se de uma solu\u00e7\u00e3o mais acess\u00edvel e pr\u00e1tica em compara\u00e7\u00e3o \u00e0s t\u00e9cnicas tradicionais, como resson\u00e2ncia magn\u00e9tica nuclear. Al\u00e9m de garantir menor custo, o sistema apresenta potencial para aplica\u00e7\u00e3o em larga escala na ind\u00fastria e no mercado consumidor por permitir a fabrica\u00e7\u00e3o de dispositivos port\u00e1teis.<\/p>\n \u201cNosso objetivo foi criar uma tecnologia acess\u00edvel e eficiente para detectar adultera\u00e7\u00f5es em azeite de oliva, algo que, com os m\u00e9todos tradicionais, exige equipamentos caros e pessoal especializado. Com o sensor planar em micro-ondas, conseguimos identificar adulterantes como \u00f3leo de soja e canola com alta precis\u00e3o, al\u00e9m de quantificar os n\u00edveis de adultera\u00e7\u00e3o de forma pr\u00e1tica e port\u00e1til.\u201d.<\/p>\n Alarcon detalha que o sensor desenvolvido opera a partir da an\u00e1lise da permissividade eletromagn\u00e9tica das amostras de azeite, ou seja, como o material reage \u00e0 presen\u00e7a de um campo el\u00e9trico e influencia a intera\u00e7\u00e3o entre cargas el\u00e9tricas no seu interior. <\/p>\n Assim, em conjunto com redes neurais artificiais, o sistema \u00e9 capaz de detectar n\u00e3o apenas a presen\u00e7a de adulterantes, mas tamb\u00e9m qual \u00e9 o adulterante e sua quantidade, com margem de erro inferior a 2%.<\/p>\n A base do sistema desenvolvido est\u00e1 na tecnologia de micro-ondas, que utiliza frequ\u00eancias semelhantes \u00e0s de sinais de Wi-Fi e celulares para analisar as propriedades do azeite. Um sensor planar, composto de tiras de cobre em uma placa, \u00e9 inserido no material a ser analisado, emitindo sinais de micro-ondas e medindo a resposta eletromagn\u00e9tica do material analisado e previamente alocado. <\/p>\n \u201cO sensor interage diretamente com o azeite, captando varia\u00e7\u00f5es no ambiente que indicam a presen\u00e7a de adulterantes. \u00c9 como uma espectrometria de micro-ondas, que detecta mudan\u00e7as sutis nas propriedades do \u00f3leo\u201d, destaca o pesquisador.<\/p>\n De acordo com ele, o funcionamento envolve a emiss\u00e3o de sinais eletromagn\u00e9ticos por um lado do sensor e sua capta\u00e7\u00e3o do outro. O sistema compara a entrada e a sa\u00edda do sinal para identificar diferen\u00e7as no perfil de permissividade do azeite puro em rela\u00e7\u00e3o a misturas adulteradas. <\/p>\n \u201cO sensor \u00e9 imerso no \u00f3leo e detecta at\u00e9 mesmo altera\u00e7\u00f5es muito pequenas, gra\u00e7as \u00e0 sensibilidade da tecnologia e ao refinamento das redes neurais que processam os dados\u201d, detalha.<\/p>\n<\/div>\n Para o pesquisador, al\u00e9m de sua efici\u00eancia, a tecnologia se destaca pela simplicidade. Com ajustes para torn\u00e1-lo port\u00e1til, o sistema pode ser usado em laborat\u00f3rios ou por profissionais do mercado de azeites. <\/p>\n \u201cNosso objetivo \u00e9 que qualquer pessoa, com o m\u00ednimo de instru\u00e7\u00e3o, possa utilizar o sensor para identificar fraudes rapidamente\u201d, afirma o pesquisador.<\/p>\n<\/blockquote>\n O coautor do trabalho e pesquisador e professor no Grupo de Metamateriais: Microondas e \u00d3ptica (GMeta) do Departamento de Engenharia El\u00e9trica e Computa\u00e7\u00e3o da EESC,Vinicius Marrara Pepino, afirma que as redes neurais artificiais foram fundamentais para o sucesso da pesquisa.<\/p>\n Isso porque elas permitiram o processamento e a an\u00e1lise dos dados coletados pelo sensor de micro-ondas. Segundoe ele, essas redes s\u00e3o respons\u00e1veis por identificar padr\u00f5es nos sinais captados, diferenciando os tipos de adulterantes e quantificando suas propor\u00e7\u00f5es.<\/p>\n \u201cO sensor sozinho nos d\u00e1 as informa\u00e7\u00f5es brutas, mas \u00e9 a rede neural que faz a m\u00e1gica de transformar esses dados em resultados precisos, como identificar o tipo de \u00f3leo misturado e a porcentagem de adultera\u00e7\u00e3o\u201d, conta.<\/p>\n Durante o desenvolvimento, os pesquisadores treinaram a rede neural com dados de 260 amostras<\/strong>, incluindo azeites puros e adulterados com \u00f3leos de soja, milho, girassol e canola. Para garantir precis\u00e3o, foram aplicadas t\u00e9cnicas de pr\u00e9-processamento que ajustaram os dados e minimizaram erros.<\/p>\n \u201cTestamos diferentes configura\u00e7\u00f5es, desde redes mais simples, com duas camadas, at\u00e9 modelos mais complexos para encontrar o equil\u00edbrio ideal entre efici\u00eancia e precis\u00e3o\u201d, detalha Pepino. \u201cNo final, conseguimos um sistema que atinge at\u00e9 99%<\/strong> de acerto\u201d, diz.<\/p>\n A rede neural utilizada foi configurada com perceptrons multicamada (MLP), \u201cneur\u00f4nios artificiais\u201d que recebem, processam e transmitem informa\u00e7\u00f5es, empregando arquiteturas com duas ou quatro caracter\u00edsticas de entrada. Ela opera em um modelo no qual os dados fluem da camada de entrada para a sa\u00edda e passam por uma ou mais camadas ocultas.<\/p>\n Esse modelo desenvolvido pode ser ajustado para detectar adultera\u00e7\u00f5es em outros produtos ou at\u00e9 mesmo para monitorar processos industriais. \u201cA ideia \u00e9 expandir o uso dessa tecnologia para diferentes aplica\u00e7\u00f5es, mantendo a simplicidade e a efici\u00eancia do sistema\u201d, prospecta o pesquisador.<\/p>\n A pesquisa completa est\u00e1 dispon\u00edvel aqui<\/a><\/strong>.<\/p>\n<\/p><\/div>\nAtua\u00e7\u00e3o em amostras de azeite<\/h2>\n
Tecnologia de micro-ondas<\/h2>\n
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Redes neurais<\/h2>\n