Aplicação de Redes Neurais Artificias como ferramenta auxiliar na orientação do biossólido no processo de salga em ovos de codorna

ISBN 978-85-85905-19-4

Área

Química Inorgânica

Autores

Cremasco, H.S. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA) ; Galvan, D. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA) ; Moreira, I. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA) ; Bordin, M.S.P. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA) ; Borsato, D. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA) ; Silva, L.R.C. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA) ; Savada, F.Y. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA) ; Rodrigues, C.H.F. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA) ; Angilelli, K.G. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA) ; Romagnoli, E.S. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA)

Resumo

A análise dos dados gerados a partir da simulação computacional do processo de salga de ovos de codorna foi avaliada por Redes do tipo SOM, comprovou-se que está relacionado com a própria geometria da matriz e tipo de sistema empregado (agitado ou estático). Comparando a geometria do biossólido a difusão dos íons foi mais acentuada no eixo (Y±) em relação aos demais eixos X(±) e Z(±) e também entre os polos (±) deste eixo. As microscopias reforçam este comportamento uma vez que a formação de filmes que podem influenciar na difusão está diretamente relacionada com a estrutura da superfície em que se formam.

Palavras chaves

Redes Neurais Artificias; COMSOL Multiphysics; Ovo de Codorna

Introdução

O consumo de ovos de codorna são popular na ásia, américa e europa. Ele apresenta teor médio de 74,6% de umidade, 13,1% de proteína, 1,1% de minerais e 11,2% de lipídeos, sendo a proteína localizada quase que totalmente na clara e os lipídeos na gema. Os teores de cálcio, fósforo, ferro, vitamina A e energia, em 100 g de ovo, estão na faixa de 59 mg, 220 mg, 3,8 mg, 300 UI e 158 kcal, respectivamente. O consumo diário de seis ovos de codorna (10 g/ovo) é suficiente para atender 4,4, 16,5 e 22,8% dos requerimentos nutricionais diários de cálcio, fósforo e ferro, respectivamente, de crianças na faixa etária de um a seis anos, baseado no consumo diário médio de cálcio e fósforo (800 mg) e de ferro (10 mg) (MOURA et al., 2008). A salga dos ovos de codorna é usualmente feita por imersão em solução salina onde a migração dos íons sódio para dentro do biossólido ocorre por meio de difusão. BORSATO et al. (2012), estudaram a salga de ovos de codorna, em sistemas estático e agitado, com uma mistura de NaCl e KCl na proporção de 70 e 30% (m/m) na salmoura, respectivamente, e os comparou com amostras comerciais contendo somente NaCl. A análise sensorial demonstrou que essa proporção de sais não apresentou diferença significativa entre as amostras. Muitos modelos de difusão de solutos entre líquidos e sólidos podem ser descritos pela 2a lei de Fick em regime não estacionário. Atualmente existem modelos matemáticos que buscam modelar os processos de difusão entre outros fenômenos. Um método comumente utilizado é o Método dos Elementos Finitos (FEM), que consiste basicamente na discretização do domínio em vários elementos. Assim cada elemento é estudado separadamente de forma que as equações que descrevem o fenômeno deixam de ser diferenciais e passam a serem equações algébricas comuns facilitando a resolução do problema (ANGILLELI et al., 2015). A grande quantidade de informação gerada a partir de simulações computacionais muitas vezes necessitam de alguma ferramenta de mineração de dados para auxiliar na interpretação dos resultados. Uma ferramenta que tem se mostrado adequada nos tratamentos onde os dados possuem comportamentos não lineares, são as Redes Neurais Artificiais (RNAs). A origem da teoria de Redes Neurais remonta aos modelos matemáticos e aos modelos da engenharia de neurônios biológicos (KOVÁCS, 1996). As RNAs procuram modelar, mesmo que primitivamente, as operações lógicas pelas quais o cérebro executa as mais variadas tarefas (DEISINGH et al., 2004, LIAO, 2005). O objetivo deste trabalho foi investigar se há diferença da difusão de sais de sódio e potássio em função da posição do biossólido utilizando Redes Neurais Artificiais tipo SOM aplicada a saída de dados de simulações computacionais e mudanças na microestrutura superficial por microscopia de varredura eletrônica (MEV).

Material e métodos

Com o sólido gerado pelo software, todas as simulações foram feitas com uma geometria de modelagem 3D em que a área foi subdividida em uma malha de elementos finitos tetraédricos constituídos por 85.297 elementos com 24.1104 graus de liberdade; as dimensões médias dos ovos de codorna utilizadas na simulação e convenção adotada para os eixos imaginários. Os valores das concentrações nos pontos Y(±), X(±) e Z(±) para os tempos 0; 0,001; 0,01; 0,02; 0,05; 0,1; 0,25; 0,5; 1,0; 2,5; 5,0; 7,5; 10; 15; 20; 25; 30; 50; 70; 90; 120; 150 e 200 horas obtidos na simulação foram utilizados para alimentar a rede neural. A SOM aplicada para cada íon em cada sistema isoladamente consistiu em uma topologia hexagonal 3×3, com 7000 épocas de treinamento. A relação de vizinhança inicial foi de 1,0, e com uma de taxa de aprendizagem inicial de 0,2, decaindo exponencialmente com as épocas de treinamento para 1,8238×10-4. A rotina de rede neural desenvolvido foi utilizado de acordo com o algoritmo descrito em HAYKIN (2001), foram processadas pelo software Matlab® R2010a, para avaliar as concentrações de NaCl e KCl em mol/m3, nos pontos dos eixos - X(±), Y(±), Z(±) - e superfície para diferentes tempos, que foram tabulados e apresentados à rede neural, onde (C1) e (C2) representam as concentrações de Na+ e K+, respectivamente, conforme descrito em CREMASCO et al., (2016). As microestruturas da clara dos ovos cozido e depois de salga foram vistos em um microscópio eletrônico de varredura por emissão de campo (MEV) a uma voltagem de aceleração de 30 kV.

Resultado e discussão

A simulação computacional do processo da difusão de sódio e potássio sugeriram que a difusão pode acontecer de diferentes formas em diferentes posições no ovo de codorna, tanto para o sistema agitado quanto o estático. Os dados utilizados para alimentar a rede SOM foram os valores das concentrações dos íons Na+ e K+ nos pontos dos eixos X(±), Y(±) e Z(±) e total na superfície do ovo nos seguintes tempos 0; 0,001; 0,01; 0,02; 0,05; 0,1; 0,25; 0,5; 1,0; 2,5; 5,0; 7,5; 10; 15; 20; 25; 30; 50; 70; 90; 120; 150 e 200 horas. O mapa de distribuição (Figura 1) apresenta a classificação dos eixos e da superfície total em relação a concentração para cada íon e sistemas independentes. A rede SOM classifica os dados de entrada na forma de clusters que podem ser formados por um ou mais neurônios. A definição dos grupos é caracterizada pela presença de neurônios vazios entre os clusters, sendo assim pode-se concluir que a rede foi capaz de identificar diferenças no processo de difusão nos diferentes pontos do biossólido para ambos os sistemas, havendo formação de 3 grupos distintos para todos os casos. A rede indica que os diferentes sistemas para o mesmo íon, apresentaram os mesmos clusters e mesmas relações de vizinhança, portanto, pode-se concluir que apesar da influência do filme ser diferente nos diferentes sistemas eles possuem a mesma tendência em relação a posição no sólido. A análise da distribuição dos dados em relação a posição dos neurônios pode ser interpretada de acordo com a distância, conforme aumenta a distância, menor a relação de vizinhança, diminuindo assim a semelhança entre eles. Para ambos os íons não foi observado diferença entre os pontos do eixo X(±) pois, foram classificados no mesmo neurônio, o mesmo acontece para os pontos do eixo Z(±). Para o K+ os pontos (±) dos eixos X e Z, não fazem parte do mesmo clusters, pois existe um neurônio vazio entre o grupo de cada eixo, indicando diferença entre eles. No caso do Na+ os pontos (±) dos eixos X e Z, fazem parte do mesmo clusters pois estão localizados em neurônios vizinho, sendo assim apesar de apresentarem pequena diferença, está é menor, quando comparado ao K+. No caso do Na+ a superfície forma um clusters independente, já os polos (±) do eixo Y, também estão classificados em neurônios vizinhos, portanto apesar de fazerem parte do mesmo grupo há uma diferença entre as suas extremidades. Para o K+ a interpretação para este eixo é a mesma, diferenciando apenas pelo fato de que a superfície faz parte deste grupo. A principal informação obtida da rede é de que realmente existe diferença na difusão dos íons no eixo Y(±) em relação aos demais e também entre os polos (±) deste eixo. A Figura 2 apresenta os mapas de peso dos diferentes tempos empregues na simulação para os íons Na+ e K+ no sistema estático. É possível identificar que há diferenças nos valores das concentrações dos íons em função do tempo de difusão nos diferentes pontos do biossólido. Nota-se que os valores das concentrações da superfície foram superiores aos demais pontos e eixos, seguido pelos valores do eixo Y(+) e depois por Y(-) independente dos íons ou sistema. A mesma interpretação pode ser feita para o sistema agitado. Durante a difusão pode ser formado um filme fino que se comporta como uma barreira física que pode variar, quanto menor a sua espessura maior a facilidade de ocorrer a difusão, com isso os resultados obtidos sugerem que a espessura do filme formado no eixo Y(+) é menor que nos demais eixos. Este fenômeno pode estar relacionado com a própria geometria do biossólido. Nas micrografias, observou-se que em ambas as amostras as superfícies mostram-se irregulares, com organização estrutural, devido a junção de várias proteínas globulares interligadas, que formam filamentos com direções definidas, que se sobrepõem uma sobre a outra em diferentes planos formando uma rede tridimensional (SGARBIERI, 1996). Essas irregularidades facilitam a formação do filme em interfaces com presença de superfícies rugosas. Isto explicaria porque a aplicação de agitação na salmoura não foi capaz de extinguir totalmente a influência do filme, apenas amenizar sua interferência na difusão. De acordo com a análise MEV houve uma modificação morfológica na superfície do ovo submetido a salga, visto que a rugosidade é mais pronunciada. A provável causa desta mudança morfológica está associada a entrada dos sais no biossólido. As interações entre os sais e as moléculas de proteínas durante a difusão podem estar provocando um rearranjo das mesmas, visto que a principal diferença está entre a disposição dos planos entre os filamentos, em relação ao ovo somente cozido. A maior heterogeneidade de difusão do Na+ observada na simulação, pode estar atribuída a maior afinidade com a proteína do ovo devido a sua maior camada de hidratação. De acordo com HASHIBA et al. (2014), após o cozimento do ovo os poros da matriz sólida proteica (superfície) são preenchidos com água, tal hidratação nesta região aumenta a difusividade, porém, pela superfície apresentar certa porosidade e tortuosidade, o processo de difusão pode sofrer inferências. Este tipo de heterogeneidade é encontrado em todos os produtos alimentares ricos em proteína, embora diferentes de acordo com a matriz empregada.

Distribuição dos eixos de acordo com o neurônio para cada íon e sistema individualmente. (C1) – Na+ e (C2) – K+.


Mapa de peso das variáveis íons Na e K (mol/m3) para o sistema estático.

Conclusões

A simulação MEF aliada a redes do tipo SOM, se mostraram ferramentas eficientes para avaliar a difusão de sais em ovo de codorna. Indicando que a difusividade não é constante e independente da posição do sólido. Onde a difusão no eixo Y acontece de forma mais distinta aos demais eixos. As microscopias indicam que isto pode estar relacionado a morfologia do ovo que pode facilitar ou não a formação de um filme fino que age como uma barreira física para a difusão.

Agradecimentos

A Universidade Estadual de Londrina (UEL) e CAPES pela bolsas de estudo. Ao Laboratório de Microscopia eletrônica e microanálises, LMEM UEL/ FINEP.

Referências

ANGILELLI, K. G.; ORIVES, J. R.; SILVA, H. C.; COPPO, R. L.; MOREIRA I.; BORSATO, D. Multicomponent Diffusion during Osmotic Dehydration Process in Melon Pieces: Influence of Film Coefficient. Journal of Food Processing and Preservation, v. 39, p. 329–337, 2015.
BORSATO, D.; MOREIRA, M. B.; MOREIRA, I.; PINA, M. V. R.; SILVA, R. S. S. F.; BONA, E. Saline distribution during multicomponent salting in pre-cooked quail eggs. Food Science and Technology (Campinas), v. 32, p. 281-288, 2012.
CREMASCO, H.; BORSATO, D.; ANGILELLI, K. G.; GALÃO, O. F.; BONA E.; VALLE, M. E. Application of self-organising maps towards segmentation of soybean samples by determination of inorganic compounds content. J. Sci. Food Agric., v. 96, p. 306;-310, 2016.
DEISINGH, A. K.; STONE, D. C.; THOMPSON, M. Applications of eletronic noses and tongues in food analysis. International Journal of Food Science and Technology, v.39, n. 6, p.587-604, jun. 2004.
HASHIBA, H.; GOCHO, H.; KOMIYAMA, J. Dual mode diffusion and sorption of sodium chloride in surimis under cooking conditions. Journal of Food Engineering, v. 137, p. 101–109, 2014.
HAYKIN, S. Redes Neurais: Princípio e Práticas. 2 ed. Porto Alegre: Bookman, 2001, 900p.
KOVÁCS, Z. L. Redes Neurais Artificiais: Fundamentos e Aplicações. São Paulo: Editora Acadêmica, 1996, 163p.
LIAO, S. Expert system methodologies and applications – a decade review from 1995 to 2004. Expert Systems with Applications, v.28, n.1, p.93-109, jan.2005.
MOURA, A. M. A.; OLIVEIRA, N. T. E.; THIEBAUT, J. T. F.; MELO, T. V. Effect of storage temperature and type of package on the internal quality of eggs from japanese quails (Coturnix japonica). Ciênc. agrotec., Lavras, v. 32, p. 578-583, 2008.
SGARBIERI, V. C. Proteínas em Alimentos Proteícos: Propriedades, Degradações, Modificações, Livraria Varela, São Paulo, 1996.