Aplicação da teoria Neuro-Fuzzy na interpretação de dados de análises sensoriais para avaliação de produtos alimentícios

Introdução

A avaliação da qualidade sensorial de alimentos constitui um desafio técnico e científico por envolver a percepção humana, que é subjetiva e variável entre os indivíduos. A aceitação do consumidor está diretamente relacionada a atributos como aparência, aroma, textura e sabor, cuja interação pode ser complexa e de difícil representação por métodos tradicionais de análise sensorial. Nesse contexto, a lógica fuzzy e os sistemas neuro-fuzzy apresentam potencial para lidar com incertezas e variabilidades do julgamento humano, permitindo modelar relações complexas a partir de dados experimentais.

Objetivo

O projeto teve como objetivo aplicar um modelo Neuro-Fuzzy na análise sensorial de biscoitos produzidos com diferentes formulações de farinha de biomassa de banana verde, buscando representar as relações entre os atributos sensoriais e a intenção de compra.

Método

O estudo foi desenvolvido em quatro etapas: preparação dos dados, modelagem do sistema Neuro-Fuzzy, validação e análise dos resultados. Foram utilizados dados sensoriais de biscoitos com diferentes proporções de farinha de biomassa de banana verde, avaliados por provadores não treinados quanto à aparência, aroma, textura, sabor e intenção de compra. Após o tratamento dos dados, foi estruturado um sistema Neuro-Fuzzy, com definição das variáveis, funções de pertinência dos atributos. O modelo foi implementado no MATLAB utilizando o sistema ANFIS (Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System), sendo treinado e validado com subconjuntos dos dados. Para a análise apresentada, foram considerados aroma e textura como variáveis de entrada e intenção de compra como variável de saída, nos Tratamentos 1, 2 e 3. Os resultados foram analisados por meio das superfícies de resposta geradas pelo modelo e comparados aos dados da análise sensorial por meio de gráfico de radar.

Resultados e discussão

A modelagem por ANFIS evidenciou relações não lineares entre aroma, textura e intenção de compra, apresentando diferentes padrões de resposta conforme a composição dos tratamentos. No Tratamento 1 (100% aveia), a maior intenção de compra esteve associada a níveis elevados de aroma e textura, com maior influência do aroma. No Tratamento 2 (50% aveia e 50% biomassa), observou-se maior influência da textura, enquanto o aroma apresentou comportamento não monotônico, com maior resposta em níveis intermediários. No Tratamento 3 (100% biomassa), houve predominância da textura, com maior intenção de compra associada a níveis elevados desse atributo e menores níveis de aroma. A comparação entre os tratamentos demonstrou que a influência dos atributos sensoriais variou conforme a composição do produto, evidenciando interações não lineares entre aroma e textura. Os padrões observados nas superfícies geradas pelo ANFIS apresentaram concordância com os resultados da análise sensorial, indicando consistência entre o modelo e os dados experimentais.

Conclusão

A aplicação do modelo Neuro-Fuzzy mostrou-se uma abordagem promissora para a análise de dados sensoriais, permitindo representar relações não lineares entre os atributos avaliados e a intenção de compra. O ANFIS possibilitou identificar diferentes padrões de resposta entre os tratamentos e regiões associadas a maiores níveis de intenção de compra. Dessa forma, a metodologia apresentou potencial como ferramenta de apoio à interpretação de dados sensoriais e ao desenvolvimento e controle de qualidade de produtos alimentícios.

Palavras-chave

• neuro-fuzzy
• Análise Sensorial
• Biomassa de banana