Correlação entre reologia e textura de emulsões para predição de desempenho sensorial pelo uso de redes neurais

• Autor(a) principal: Franzol, Angelica [UNIFESP]
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFESP
• Texto Completo: https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/61544
• topic: Emulsões; Reologia; Textura; Predição; Redes neurais; Emulsion; Rheology; Texture; Prediction; Neural network

Emulsões são sistemas complexos e termodinamicamente instáveis e estão presentes em larga escala em produtos farmacêuticos, cosméticos e de higiene pessoal. Nessa área, o desafio para estabelecer critérios técnicos para a escolha dos componentes das emulsões, de modo que as mesmas atinjam estabilidade cinética, é constante. Tem-se ainda que as características reológicas e de textura das emulsões estão intimamente relacionadas com o sucesso de sua aceitação pelos consumidores. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo estabelecer uma metodologia de predição de desempenho sensorial de emulsões cosméticas, pelo uso de um modelo estatístico por rede neural artificial (RNA), alimentado com dados reológicos e de textura, em apoio à tomada de decisão na formulação de emulsões. Para isto, 39 amostras de emulsões, disponíveis comercialmente na Ásia, América do norte, América latina e Europa, foram caracterizadas. A caracterização de todas as amostras envolveu ensaios reológicos nos regimes oscilatório e estacionário (módulos de armazenamento e perda, tixotropia e ponto de fluidez), análises de textura (espalhamento, consistência e pegajosidade) e a determinação do tamanho de gotículas. Ensaios sensoriais com consumidores também foram realizados. Os resultados obtidos mostraram a complexidade presente em cada amostra analisada e que não existe uma tendência de comportamento entre as amostras de uma mesma região ou entre as diferentes regiões. As simulações por RNA utilizando os dados reológicos permitiram predizer o comportamento do consumidor com relação a gosto geral, consistência, espalhabilidade e sensação pesada ou leve sobre a pele, com precisão superior a 60%. As simulações com os dados de textura permitiram predizer, além dos atributos citados, a sensação oleosa ou seca sobre a pele, com precisão entre 37 e 91%. O uso do tamanho de gotículas não se mostrou efetivo nas simulações realizadas e foi desconsiderado nos estudos de predição. Os resultados mostraram que o uso de dados reológicos e de textura na predição de comportamento sensorial de emulsões, pelo uso de um modelo por RNA, foi confiável e gerou predições robustas, em apoio ao desenvolvimento de novos desenvolvimentos nessa área.