Qual a permeabilidade dos materiais de embalagem de alimentos em papel?
Um novo modelo de IA combina dados de testes laboratoriais com as leis da física para calcular até que ponto diferentes tipos de papel protegem os alimentos da perda de sabor e de contaminantes
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A embalagem de papel é uma alternativa sustentável ao plástico. No entanto, como é permeável ao ar, os alimentos embalados em papel perdem o seu sabor ao longo do tempo e substâncias indesejáveis, como solventes, podem penetrar na embalagem. Até à data, eram necessários testes exaustivos para cada tipo de papel para determinar em que medida e com que rapidez isto acontece. Uma equipa de investigação liderada por Karin Zojer do Instituto de Física do Estado Sólido da Universidade de Tecnologia de Graz (TU Graz) desenvolveu agora um sistema de previsão baseado em IA que calcula a permeabilidade dos diferentes tipos de papel às substâncias orgânicas voláteis. Isto acelera significativamente o desenvolvimento de novos materiais de embalagem. A ferramenta de previsão, que foi desenvolvida no âmbito do Laboratório CD para o Transporte de Massa através do Papel, já está a ser utilizada por um fabricante de papel.
Testes laboratoriais como base
O sistema de previsão baseia-se em análises da microestrutura de diferentes tipos de papel, para os quais a equipa registou com precisão a distribuição das fibras de celulose e o tamanho dos poros. A segunda etapa envolveu meses de testes laboratoriais em que os investigadores utilizaram a cromatografia gasosa para determinar a rapidez com que as substâncias orgânicas voláteis migram através de diferentes tipos de papel. "No entanto, atingimos os nossos limites com estes métodos tradicionais", afirma Karin Zojer. "As combinações possíveis de tipos de papel e substâncias voláteis são enormes e as experiências são demasiado demoradas para desenvolver um modelo de previsão abrangente a partir delas."
Rede neural combinada com leis físicas
Os investigadores conseguiram a descoberta utilizando as chamadas redes neurais informadas pela física. Esta variante da aprendizagem automática incorpora leis físicas nos seus cálculos como complemento dos dados de treino. Isto permite que a IA extraia padrões mesmo a partir de uma pequena quantidade de dados de treino e efectue cálculos precisos. Entre outras coisas, Karin Zojer e a sua equipa forneceram à IA a informação de que as substâncias orgânicas voláteis aderem parcialmente às fibras de celulose à medida que atravessam a embalagem de papel. "Estes princípios reduzem o corredor de soluções possíveis para os cálculos que a rede neural tem de efetuar e otimizar", diz Karin Zojer. "Em seguida, verificámos os resultados da nossa IA em experiências com papéis de uma e várias camadas e ficámos surpreendidos com o bom funcionamento deste modelo de previsão."
O fabricante de papel Mondi Uncoated Fine & Kraft Paper, que esteve envolvido no laboratório CD, já está a utilizar o software para selecionar tipos de papel para aplicações especiais. Karin Zojer continuará a desenvolver o sistema, por exemplo, para ter em conta a forma como a permeabilidade se altera quando as fibras de papel absorvem solventes e incham em resultado disso.
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