CONTROL DE CALIDAD DE BEBIDAS ENERGIZANTES MEDIANTE REDES NEURONALES

CANTARELLI, MIGUEL ANGEL; CORTEZ, FACUNDO; ORDEN, AGUSTINA; MOLDES, CARLOS ALBERTO; CAMIÑA, JOSÉ

San Juan

Congreso; XII CONGRESO ARGENTINO DE QUÍMICA ANALÍTICA; 2023

Asociación Argentina de Química Analítica

Las bebidas energizantes, al igual que otros suplementos dietarios, están contempladas en el Código Alimentario Argentino como alimentos1, por lo cual son de venta libre. Debido a su composición y efecto energético, la ANMAT2 sugiere que se denominen “bebidas estimulantes”. Este trabajo tiene por objetivo el control de calidad de las bebidas energizantes en relación a su pertenencia de origen/marca y que sean realmente auténticas bebidas energizantes mediante la clasificación e identificación de las mismas a través del empleo de la técnica analítica absorciometría molecular UV- Visible de espectro completo y posterior tratamiento de datos empleando el modelo Probabilístico de Red Neuronal (PRN o PNN por sus siglas en inglés)3,4,5, este modelo implementa un método no paramétrico para clasificar observaciones en grupos basados en p variables cuantitativas observadas. En vez de hacer alguna suposición acerca de la naturaleza de la distribución de las variables dentro de cada grupo, el procedimiento construye un estimado no paramétrico de la función de densidad de cada grupo en una localización deseada basada en observaciones de ese grupo.Un total de seis marcas asequibles en el mercado argentino y recolectadas en forma aleatoria de diferentes comercios fueron analizadas; a su vez el pH óptimo de trabajo fue elegido utilizando soluciones buffer en el rango acido, neutro y básico. Once latas de cada energizantes se analizaron para luego ser clasificadas empleando una red neuronal probabilíista. Los software estadísticos empleados fueron The Unscrambler (Thordheim, Noruega) e Statgraphics (Virginia, USA). El modelo neuronal tuvo como variables relevantes, la región espectral que mejor poder clasificatorio se obtuvo al pH seleccionado. Con estas variables seleccionadas, fue posible la clasificación exitosa de las seis marcas según su marca/origen; además de comprobar su autenticidad en relación a sus espectros de absorción molecular. En el presente trabajo se han expuesto los resultados de la clasificación multivariada de bebidas energizantes en el contexto de su control de calidad. En función de los resultados obtenidos, el presente puede ser de utilidad para explorar las ventajas de utilizar una Red Neuronal Probabilística para predecir propiedades relevantes en alimentos y bebidas de consumo masivo; debido a su facilidad de uso y de interpretación, esta metodología se adapta en forma rápida para determinar el origen/marca y autenticidad de bebidas energizantes y asegurar el control de calidad de las mismas.