Os pesquisadores utilizarão a tecnologia Maldi-TOF MS (Matrix-assisted laser desorption ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry), um equipamento que avalia as estruturas de proteínas presentes em membranas de células. Essa técnica, desenvolvida na década de 1990 e posteriormente utilizada em exames laboratoriais, permite a análise rápida de amostras, em comparação com métodos tradicionais.
O estudo visa identificar e compreender os microrganismos presentes nas dornas de fermentação, responsáveis pela produção de etanol, para melhorar a eficiência do processo. Os pesquisadores coletarão amostras em usinas da Raízen, desenvolvendo um banco de dados que incluirá informações sobre os microrganismos envolvidos na fermentação da cana-de-açúcar.
Além disso, o projeto busca avançar para a criação de sensores que serão instalados nas dornas de fermentação, trabalhando de forma autônoma e enviando dados em tempo real para um software aprimorado. Esse sistema de inteligência artificial será capaz de identificar anomalias no processo de fermentação, auxiliando os técnicos da usina na tomada de decisões.
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A pesquisa visa trazer maior segurança ao processo de fermentação do etanol no Brasil, reduzindo perdas causadas por bactérias e outros microrganismos indesejados. Atualmente, o processo de fermentação é realizado de maneira empírica, e a introdução de uma abordagem mais tecnológica pode melhorar significativamente a eficiência da produção de etanol no país.
