A espectroscopia de plasma induzida por laser (LIBS), aliada a algoritmos de aprendizado de máquina, desponta como uma alternativa inovadora para identificar grãos de milho transgênico e diferenciá-los de variedades convencionais. Desenvolvida por pesquisadores da Embrapa e instituições parceiras, essa metodologia se mostrou precisa, ágil e acessível.
Atualmente, o método padrão de detecção de organismos geneticamente modificados é a Reação em Cadeia da Polimerase (PCR), que, apesar da alta precisão, é onerosa e demorada. Com o crescimento da produção e consumo de transgênicos, aumenta a demanda por técnicas de identificação rápidas e economicamente viáveis.
Estudo Valida Tecnologia
A pesquisa fez parte do doutorado de Matheus Cicero Ribeiro, na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), sob orientação do professor Bruno Marangoni. Na Embrapa Instrumentação, os experimentos foram acompanhados pela pesquisadora Débora Milori.
A novidade está na combinação da técnica LIBS com aprendizado de máquina, permitindo diferenciar milho transgênico do convencional com base na análise da composição elementar das amostras. O carbono foi identificado como o principal elemento distintivo.
O estudo analisou 160 amostras de diferentes variedades, incluindo quatro transgênicas e duas convencionais. Pela primeira vez, um protocolo de validação externa foi testado, reforçando a robustez do modelo.
Impactos no Setor Agrícola
A metodologia tem potencial para monitoramento e rastreabilidade na produção agrícola, atendendo exigências regulatórias e de segurança alimentar. Laboratórios de análise de alimentos, indústrias agroalimentares e órgãos reguladores podem utilizar a tecnologia para garantir a conformidade com normas nacionais e internacionais.
Futuro da Pesquisa
O próximo passo é expandir a base de dados para aprimorar o algoritmo de aprendizado de máquina. Além disso, busca-se desenvolver dispositivos portáteis para testes em campo, tornando a tecnologia mais acessível e viável em larga escala.
O Papel do LIBS na Agricultura
A espectroscopia LIBS tem atraído interesse por sua capacidade de fornecer rapidamente informações sobre a composição de materiais. Quando combinada com aprendizado de máquina, aumenta a precisão na identificação de amostras, com aplicações crescentes no setor agrícola.
O estudo, publicado no Microchemical Journal, contou com apoio do CNPq, Fapesp, Fapemig e Capes, reforçando a importância da pesquisa científica para a inovação no agronegócio brasileiro.
Fonte: Embrapa
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