Pesquisadores utilizam modelos matemáticos para otimizar a produção de azeite
Com o uso da metodologia de superfície de resposta, cientistas espanhóis agora podem prever o impacto que diferentes variáveis têm no processo de produção de azeite de oliva.
Um grupo de pesquisadores da Universidade de Jaén, na Espanha, desenvolveu novos modelos matemáticos que podem ajudar a prever a qualidade do azeite de oliva extravirgem e otimizar sua produção.
A RSM permite-nos obter informações que perderíamos ao empregar metodologias clássicas. A sua vantagem é que se pode estudar o desempenho combinado de vários fatores variáveis, ou seja, a influência de cada um e a interação existente entre todos.
Os pesquisadores desenvolveram esses modelos utilizando a metodologia de superfície de resposta (RSM), que explora a relação entre variáveis independentes e dependentes envolvidas no processo de produção e é frequentemente usada para maximizar o rendimento de uma substância específica.
“A RSM nos permite obter informações que perderíamos ao empregar a metodologia clássica”, disse Francisco Espínola Lozano, professor da Universidade de Jaén e pesquisador-chefe do estudo, ao Olive Oil Times. “Sua vantagem é que se pode estudar o desempenho combinado de vários fatores variáveis, medindo a influência de cada um e a interação existente entre todos eles.”
Espínola Lozano disse que o estudo explorou, pela primeira vez, uma pesquisa combinada de quatro fatores tecnológicos: o tamanho da peneira e do moinho de martelos que tritura as azeitonas; o tempo e a temperatura em que a pasta de azeitona é malaxada; e as doses de adjuvante tecnológico usado para melhorar o desempenho da azeitona.
“O talco e a argila caolítica já são autorizados como adjuvantes tecnológicos, mas usamos carbonato de cálcio e obtivemos melhores resultados”, disse ele. “Isso representa uma linha de pesquisa promissora.”
Segundo Espínola Lozano, o uso de diferentes modelos matemáticos durante a investigação permitiu aos pesquisadores descobrir a relação entre esses fatores tecnológicos e agronômicos. Por esse motivo, os modelos podem determinar os efeitos que a variedade da azeitona, o grau de maturação, o tipo de cultivo (tradicional, intensivo, superintensivo) e o uso ou a ausência de irrigação terão no processo de produção do azeite.
Ao aplicar o RSM a um experimento estatístico previamente elaborado, os pesquisadores também desenvolveram modelos capazes de prever o efeito da variação de certos aspectos tecnológicos sobre o azeite.
Um exemplo disso é a capacidade do modelo de aumentar ou reduzir certos compostos fenólicos com propriedades antioxidantes e anti-inflamatórias, como o oleocanthal, permitindo a criação de produtos com características e variações específicas, tanto em termos de sabor quanto de propriedades saudáveis.
“Além dos rendimentos, estudamos parâmetros de qualidade regulados e os teores de compostos fenólicos (antioxidantes naturais) e de compostos voláteis, responsáveis pelos aromas, avaliando mais de 30 respostas”, disse Espínola Lozano.
Ele acrescentou que os modelos matemáticos utilizados dependem da característica do azeite que os pesquisadores desejam melhorar.
Esses novos modelos não apenas ajudam a prever a qualidade dos azeites, mas também facilitam a automação da produção de azeite nas olivais. Não parece ser necessária nenhuma adaptação tecnológica específica, apenas a aplicação dos modelos matemáticos adaptados às azeitonas processadas na olival.
Caso um lagar decida gerenciar sua produção de maneira sistemática e automatizada, os modelos matemáticos podem ser incluídos no software utilizado.
Espínola Lozano enfatizou que, atualmente, os lagares tratam a produção de azeite mais como um empreendimento artístico, que confia na experiência e na intuição dos mestres azeiteiros, do que como um processo que deve ser conduzido com uma abordagem científica e tecnológica.
Na sua opinião, é importante que as empresas envolvidas na produção de azeitonas conheçam as muitas possibilidades que a investigação científica abre e maximizem as suas vantagens.
Esse ponto de vista provavelmente é compartilhado pela Junta de Andaluzia, cujo Conselho de Inovação, Ciência e Empresas financiou o projeto.