UFU desenvolve tecnologia com 100% de precisão para detectar metanol em bebidas
Pesquisadores da Universidade Federal de Uberlândia (UFU) desenvolveram uma tecnologia que utiliza luz infravermelha e Inteligência Artificial (IA) para detectar contaminação por metanol em bebidas destiladas com 100% de precisão. O método é rápido, sustentável e não requer o uso de reagentes químicos. A novidade foi anunciada na semana passada pela UFU, num momento em que são revelados novos casos de contaminação de bebidas por todo o País. Foi justamente a necessidade de se evitar mais casos que fez a equipe de cientistas redirecionar os estudos para criar uma solução para a detecção do metanol, mesmo em concentrações muito baixas. A pesquisa foi desenvolvida pelo Instituto de Ciências Biomédicas (Icbim/UFU) e pela Faculdade de Computação (Facom/UFU), e teve como destaque a participação da doutoranda paquistanesa Faryal Khan, do Programa de Pós-Graduação em Imunologia e Parasitologia Aplicadas. Como funciona a tecnologia O método combina duas etapas principais, ambas realizadas em cerca de um minuto: Mesmo em concentrações baixas de 0,25% de metanol, onde a diferença no espectro é sutil, a IA conseguiu detectar a contaminação com 100% de acerto em vodca e uísque, e 98,9% em gim. Segundo o professor Robinson Sabino da Silva, um dos coordenadores, o objetivo é proteger vidas e fortalecer a indústria. “Nosso objetivo é criar tecnologias acessíveis que permitam detectar adulterações de metanol em bebidas destiladas de forma rápida e sustentável, protegendo vidas e fortalecendo a indústria brasileira”, afirmou. A UFU, por meio da Agência Intelecto, já depositou o pedido de patente da tecnologia junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (Inpi) nesta sexta-feira (10). Os pesquisadores da universidade informaram que estão disponíveis para auxiliar empresas e bares interessados na testagem.
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Pesquisadores da Universidade Federal de Uberlândia (UFU) desenvolveram uma tecnologia que utiliza luz infravermelha e Inteligência Artificial (IA) para detectar contaminação por metanol em bebidas destiladas com 100% de precisão. O método é rápido, sustentável e não requer o uso de reagentes químicos.
A novidade foi anunciada na semana passada pela UFU, num momento em que são revelados novos casos de contaminação de bebidas por todo o País.
Foi justamente a necessidade de se evitar mais casos que fez a equipe de cientistas redirecionar os estudos para criar uma solução para a detecção do metanol, mesmo em concentrações muito baixas.
A pesquisa foi desenvolvida pelo Instituto de Ciências Biomédicas (Icbim/UFU) e pela Faculdade de Computação (Facom/UFU), e teve como destaque a participação da doutoranda paquistanesa Faryal Khan, do Programa de Pós-Graduação em Imunologia e Parasitologia Aplicadas.
Como funciona a tecnologia
O método combina duas etapas principais, ambas realizadas em cerca de um minuto:
- Sensor Fotônico: As amostras de bebidas (uísque, vodca e gim) são colocadas em um sensor fotônico (ATR-FTIR) e escaneadas por raios infravermelhos. O processo gera um “espectro” que funciona como uma assinatura de cada componente, revelando um pico vibracional específico para o metanol.
- Inteligência Artificial (IA): Os dados do sensor são enviados para um algoritmo de IA não linear chamado Máquina de Vetores de Suporte (SVM), treinado pela UFU para processar dados complexos.
Mesmo em concentrações baixas de 0,25% de metanol, onde a diferença no espectro é sutil, a IA conseguiu detectar a contaminação com 100% de acerto em vodca e uísque, e 98,9% em gim.
Segundo o professor Robinson Sabino da Silva, um dos coordenadores, o objetivo é proteger vidas e fortalecer a indústria. “Nosso objetivo é criar tecnologias acessíveis que permitam detectar adulterações de metanol em bebidas destiladas de forma rápida e sustentável, protegendo vidas e fortalecendo a indústria brasileira”, afirmou.
A UFU, por meio da Agência Intelecto, já depositou o pedido de patente da tecnologia junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (Inpi) nesta sexta-feira (10).
Os pesquisadores da universidade informaram que estão disponíveis para auxiliar empresas e bares interessados na testagem.
Cleiton Dias
Redator
Jornalista com atuação voltada à cobertura regional, política, segurança pública e temas de interesse coletivo no interior de Minas Gerais. Trabalha na produção de reportagens locais, acompanhamento de acontecimentos comunitários e apuração de informações de utilidade pública, com foco em clareza, precisão e responsabilidade editorial. Possui experiência em cobertura diária de cidades do Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba, incluindo pautas sobre administração pública, saúde, educação, trânsito, agronegócio e eventos regionais. Atua com produção de conteúdo digital, jornalismo mobile e atualização em tempo real para plataformas online e redes sociais. No Notícias do Triângulo, participa da apuração, redação e publicação de notícias voltadas à população regional, seguindo princípios de verificação de informações, transparência editorial e compromisso com o interesse público.