PROPOSTA DE UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS PARA ANÁLISES FÍSICO- QUÍMICA UTILIZANDO DADOS ESPECTROMÉTRICOS NO UV-VIS

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1 PROPOSTA DE UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS PARA ANÁLISES FÍSICO- QUÍMICA UTILIZANDO DADOS ESPECTROMÉTRICOS NO UV-VIS 1 SILVA, J. N., 2 MONTEIRO, G. S., 3 SILVA, S. K., 4 AVELINO, M. C., 5 FRANÇA, M. I. C,. 6 FRANÇA, K. B. 1,2,3,5,6 Unidade Acadêmica de Engenharia Química Programa de Pós Graduação em Eng. Química, Universidade Federal de Campina Grande UFCG 4 Programa de Pós-Graduação em Química, Universidade Federal da Paraíba - UFPB RESUMO Atualmente, as diversas tecnologias voltadas para aplicação de análises químicas e físico-química são de fácil alcance com a utilização de equipamentos com recursos computacionais. Os mesmos oferecem grande quantidade de conjunto de dados. Para o tratamento destes, são utilizados métodos matemáticos e estatísticos modernos e eficientes. Dentre tais métodos, destacam-se os lineares, os não-lineares de calibração multivariada e o mais recente as redes neurais. O objetivo deste trabalho é propor uma justificativa para utilização de redes neurais na leitura de dados espectrofotométricos utilizando rotina neural computacional para quantificação de espécies químicas. Os dados dos espectros no ultravioleta próximo e visível (UV VIS) foram obtidos utilizando o equipamento Spectrofotometro modelo 6405 com comunicação serial. A rede neural foi desenvolvida em Object Pascal em ambiente Delphi. O software desenvolvido nessa linguagem permitiu a leitura de absorbâncias em uma faixa de comprimento de onda de 400 a 450 nanômetros (nm). A calibração foi realizada a partir de espectros de concentrações diferentes da espécie teste. Os parâmetros obtidos no treinamento da rede permitiram a avaliação da rotina na determinação de espécie química teste para uma faixa ampla de concentração. PALAVRAS-CHAVE: Redes Neurais, Espectrofotometria, Análises físico-química I NTRODUÇÃO Graças aos avanços computacionais dos equipamentos de análises, o principal problema não é mais como obter dados, mas como tratá-los de modo eficiente. Tipicamente, tais instrumentos fornecem um grande conjunto de dados, e para que tais dados sejam convertidos em informação útil, devem-se usar métodos matemáticos e estatísticos modernos e eficientes. Dentre tais métodos destacam-se os métodos lineares e não-lineares de calibração multivariada e mais recentemente as redes neurais (ZUPAN et al., 1991). Redes neurais é um nome dado a um conjunto de métodos matemáticos e algoritmos computacionais especialmente projetados para simular o processamento de informações e aquisição de conhecimento do cérebro humano (CERQUEIRA et al, 2001). Um neurônio é uma unidade de processamento que é fundamental para a operação de uma rede neural (HAYKIN, 1999). O diagrama de bloco da Figura 01 mostra o modelo de um neurônio, que forma a base para o projeto de uma rede neural artificial.

2 Figura 01 Modelo não linear de uma rede neural (BAUGHMAN, 1995; HAYKIN, 1999) As entradas I de 1 a n, são relacionadas por um peso sináptico w ji. Especificamente, um sinal I i para a entrada de sinapse i é conectada ao neurônio j multiplicada por um peso sináptico w ji. Os índices dos parâmetros são representações de referências para o neurônio e o peso sináptico de entrada, respectivamente. O somatório dos sinais de entrada é ponderado com os respectivos pesos sinápticos do neurônio, constitui uma operação de combinação linear. Uma função de ativação limita a amplitude para a saída de um neurônio (BAUGHMAN, 1995; HAYKIN, 1999). Considerando que os métodos analíticos atuais já suportam as necessidades para quantificar espécies químicas, o uso de metodologias utilizando implementação de uma rotina neural computacional, poderá ser aplicado na leitura de dados espectrofotométricos para uma faixa ampla de comprimento de onda para fins analíticos. Esse trabalho tem como objetivo apresentar uma possível aplicação para o uso de redes neurais computacional para leitura de espectros UV-VIS para fins analíticos. METODOLOGIA Inicialmente foi realizada uma análise do complexo formada pela reação de molibdato de amônio e sílica reativa. Os procedimentos e descrição dos reagentes utilizados nas análise de sílica pode ser encontrada na literatura (SMWW, 1998). Avaliando no UV-VIS, de maneira geral, obtiveram-se as curvas, absorbância versus comprimento de onda na faixa de 400 a 450 nm, a partir de soluções padrão de concentrações de 60, 30, 15, 5, 3, 1 e 0,1 ppm. Os espectros no UV-VIS foram obtidos empregando o método analítico reacional de sílica reativa utilizando um equipamento Spectrofotometer 6405 com conexão serial a um computador com configuração: processador de 1 GigaHz e 256 de memória Ram. Os dados de espectros obtidos foram armazenados em arquivos alfanuméricos, para posterior utilização na rede neural. O treinamento da Rede Neural foi realizado com entrada dos dados de intervalo de comprimento de onda de 400 a 450 nm, com atividade obtida nas varreduras e as absorbâncias obtidas. As respectivas concentrações das soluções utilizadas para obtenção dos espectros, foram utilizadas como parâmetros de referência para saída de dados de concentrações calculadas pela rede.

3 RESULTADOS E DISCUSSÃO Os dados de absorbância obtidos nas análises do complexo de sílica formado, após suavização utilizando aplicativo de suavização de curvas estão mostrados na Figura 02. As mesmas mostram o comportamento das leituras de absorbâncias para as concentrações padrão utilizadas nos ensaios. As curvas foram obtidas utilizando a reação de complexação com sílica reativa com o molibdato de amônia, os procedimentos para análise de sílica esta disponível na literatura (SMWW, 1999). Figura 02 Curvas de absorbâncias por diferentes comprimentos de ondas para soluções de diferentes concentrações de sílica A obtenção dos dados por varreduras possibilitou a visualização do comportamento da absorbância medida na faixa de comprimento de onda de 300 a 450 nm. Para as soluções de sílica de concentrações altas, observou-se que os picos de atividade média do complexo foram localizados em diferentes faixas de comprimento de onda. O comportamento para as soluções de concentrações de 15 a 0,1 ppm, os picos médios de atividades poderão ser observados em faixas de comprimento de onda próximos. A utilização dos procedimentos convencionais para criação de curva de calibração, assim descritos em várias das literaturas de análises quantitativas, para análises de complexos calinearidade entre concentrações de 20 a 0,5 ppm lidos em um comprimento de onda de 410 nm, que condiz com explicitado na literatura (SMWW, 1999). Para concentrações acima de 20 ppm, notou-se um desvio considerável da linearidade, assim como observado na Figura 03. A fim de superar esse problema da faixa de concentração, uma possível solução seria a diluição das concentrações para que a mesma obtivesse um valor de absorbância que recaísse na faixa de linearidade.

4 Figura 03 Comportamento da curva absorbância para diferentes concentrações de sílica no comprimento definido Uma possível proposta de uma leitura direta para diferentes concentrações, podendo ser realizado leituras acima da concentração máxima da espécie analisada, seria a utilização de redes neurais previamente treinadas para receber valores de absorbâncias em diferentes comprimentos de onda. Utilizando uma rede neural desenvolvida em Object Pascal em ambiente Delphi. A mesma permitiu a leitura de absorbâncias em uma faixa de comprimento de onda de 400 a 450 nonometros (nm). A calibração foi realizada a partir de espectros de concentrações diferentes da espécie teste. O treinamento da rede permitiu a obtenção dos parâmetros para posterior aplicação analítica. CONCLUSÃO A obtenção das curvas de absorbâncias para as soluções com concentrações de sílica padrão, possibilitou realizar uma análise descritiva do comportamento dos picos de atividade do complexo, onde os mesmos surgem em faixas de comprimento de onda diferentes para concentrações acima de 20 ppm. A não-linearidade dos dados de absorbância para um comprimento de onda definido em 410 nm, observados para concentração da solução utilizada acima de 20 ppm, mostraram que a utilização de uma rotina neural, pode ser uma possível proposta para realização de leitura dos mesmos, para fiz analíticos. A estruturação de uma rede neural em Object Pascal, possibilitou a leitura via arquivo alfanumérico para entrada de dados para a rede. O treinamento com os dados espectrofotométricos possibilitou a obtenção dos parâmetros de ligação da rede neural, para posterior utilização.

5 REFERÊNCIAS BAUGHMAN, D. R., LIU, Y. A. Neural Networkes in Bioprocessing and Chemical Engineering, UK Academic Press CERQUEIRA, E. O., ANDRADE, J. C. de & POPPI, R. J. Redes Neurais e suas aplicações em Calibração Multivariada. Quim. Nova. Vol. 24, No. 6, , HAYKIN, Simon. Neural Networks: A Comprehensive Foundation, second edition, USA, Prentice Hall International, Inc, STANDARD METHODS for examination of Water and Wastewater, AMÉRICAN PUBLIC HEALTH ASSOCIATION-APHA, 20ª Edition, Washigton, D.C., pp /4-116, ZUPAN, J. and GASTEIGER, J.. Anal. Chim. Acta 1991, 248, 1.