Câmeras de smartphones ajudam a avaliar a qualidade de azeites de oliva de forma eco amigável

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Uma tese de doutorado do Programa de Pós-Graduação em Agroquímica da Universidade Federal de Lavras (UFLA) propõe uma abordagem inovadora para determinar a qualidade de azeites de oliva. Os novos métodos usam câmeras de smartphones para medir parâmetros de qualidade do produto, como a acidez livre (AL), que indica a quantidade de ácidos graxos livres, e o índice de peróxido (IP), usado para medir a oxidação do azeite.

No estudo, foram capturadas imagens de soluções resultantes de reações químicas cujas cores variaram conforme os valores de AL e IP. Essas fotografias foram analisadas por aplicativos gratuitos que convertem a cor em dados numéricos, com os quais foram construídos modelos matemáticos para a determinação dos parâmetros de qualidade. Os métodos propostos usaram até 98% menos produtos químicos, tornando a determinação da qualidade ambientalmente amigável e econômica, além de serem mais simples e rápidos do que os métodos oficialmente empregados.

Os modelos foram construídos utilizando uma abordagem matemática que busca determinar padrões e prever resultados com base em dados. No caso do estudo, os parâmetros de cor obtidos por meio das imagens foram correlacionados com os índices de acidez livre e peróxidos das amostras de azeite.

Na indústria, esses índices classificam os azeites de oliva como extravirgem, virgem, ou lampante. Durante sua elaboração ou quando não são bem armazenados, os azeites de oliva sofrem degradação por processos hidrolíticos e oxidativos, o que afeta os índices de AL e IP bem como seu valor comercial e, em caso de oxidação, seu sabor, cor e odor. 

Os modelos desenvolvidos foram usados para a determinação dos parâmetros de qualidade de 43 amostras de azeites de oliva, e os resultados obtidos foram comparados com os valores reais dos índices de qualidade. Os métodos se mostraram eficientes, com altos coeficientes de determinação (R²) e baixos erros de predição. De acordo com a autora do estudo, Amanda Souza Anconi, os resultados foram excelentes. 

“Normalmente, bons métodos analíticos fornecem valores de R² próximos de 1. Obtivemos valores de 0,97 para IP e 0,99 para AL, indicando que os dados estão altamente ajustados ao modelo linear. Os erros baixos também confirmaram que os resultados são muito próximos aos obtidos pelo método oficial, comprovando a alta eficiência preditiva dos modelos”, afirmou a pesquisadora.

A adoção dessa nova técnica pela indústria poderia transformar o modo como a qualidade dos azeites de oliva é avaliada, tornando o processo mais acessível, simples e econômico. Segundo Anconi, “essa abordagem significa um movimento em direção ao desenvolvimento de métodos mais limpos e rápidos, oferecendo benefícios tanto para produtores, que precisam garantir que seu produto atenda às normas de qualidade, quanto para consumidores”.

Atualmente, o Brasil produz menos de 1% da demanda nacional de consumo, estabelecendo-se como um dos principais importadores desse produto no mundo. Apesar dessa baixa produção, o azeite brasileiro tem se destacado pela alta qualidade. Segundo Anconi, é crucial investir em estudos que visem facilitar as análises de qualidade e apoiar o desenvolvimento sustentável da olivicultura nacional. “Nosso trabalho contribui para essa sustentabilidade ao possibilitar a economia de reagentes e reduzir em até 98% o potencial dano ambiental causado por resíduos químicos”.

Produzida no PPAGQ pela doutora Amanda Souza Anconi, sob orientação do professor Cleiton Antônio Nunes, vinculado à Escola de Ciências Agrárias de Lavras (Esal), a pesquisa foi divulgada em dois periódicos científicos, Journal of Food Composition and Analysis e Food Chemistry, bem como no jornal Olive Oil Times. O professor Cleiton tem se dedicado à pesquisa de tecnologias inovadoras para a análise de alimentos há 7 anos. Confira uma reportagem de 2021 que aborda essa temática.

Esse conteúdo de popularização da ciência foi produzido com o apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa de Minas Gerais - Fapemig.