Mostra de Extensão, Ciência e Tecnologia da Unisc

A quimiometria é uma ciência frequentemente utilizada para maximizar as informações de um conjunto de dados, discretos ou instrumentais, extraídos de matrizes multivariadas, como por exemplo, informações provenientes da espectroscopia. A espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) associada a métodos quimiométricos tem sido amplamente utilizada na determinação de vários compostos, por ser um método rápido, não destrutivo, dispensar o uso de reagentes químicos perigosos e minimizar a geração de resíduos. Além disso, a tendência de miniaturização tem permitido o desenvolvimento de novos equipamentos portáteis, aumentando as possibilidades de análise in loco e com baixo custo. Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi desenvolver um aplicativo que atue como ferramenta junto às metodologias analíticas verdes, e de forma portátil, utilizando um espectrofotômetro DLP NIRscan Nano (Texas Instruments®). O aplicativo foi desenvolvido com linguagem de programação Python 3.8 podendo ser utilizado com qualquer sistema operacional: Windows, MacOS e até em minicomputadores LINUX como Raspberry Pi. Para sua implementação foi utilizada a IDE VSCode® que possui diversas ferramentas para criação, desenvolvimento e compartilhamento de código. Foram adicionadas bibliotecas para renderização de interfaces como TKinter, de Aprendizado de Máquina como Scikit-Learn, de operações com matrizes como NumPy e SciPy, além de bibliotecas gráficas como Matolotlib. De posse desses pacotes, foram desenvolvidas ferramentas de pré-tratamento de dados como filtros de primeira e segunda derivada, correções de sinais como SNV, MSC e OSC. As técnicas de pré-processamento eliminam informações não relevantes do ponto de vista químico e tornar a matriz de dados mais bem condicionada para a análise, possibilitando a subsequente análise exploratória do conjunto de dados com eficiência, visando a geração e aplicação de modelos multivariados de calibração mais preditivos. Uma ferramenta de seleção de regiões espectrais também foi adicionada devido a sua importância de eliminar variáveis que não se correlacionam com a propriedade de interesse, como aquelas que adicionam ruído, não-linearidades ou informações irrelevantes. O aplicativo em Python está pronto para ser utilizado em metodologias de quimiométricas para análise foliar e em solo. Já a aplicação para smartphones Android está em fase final de desenvolvimento. A grande vantagem do uso do aplicativo para smartphone concentra-se na sua portabilidade, uma vez que a comunicação de dados com o espectrofotômetro ocorre pela tecnologia sem fio Bluetooth.