Redes neurais artificiais como ferramenta para predizer o diâmetro de nanopartículas de prata e goma do cajueiro obtidas por síntese verde.
"Síntese verde", "Rede neural artificial", "Nanopartícula", "inteligência computacional"
Ferramentas de inteligência computacional possibilitam o estudo de processos complexos em sistemas biológicos e químicos. As redes neurais artificiais (RNA) são modelos computacionais capazes de resolver problemas multidimensionais por meio de algoritmos de aprendizado e treinamento. Um exemplo de sistema químico complexo é a obtenção de nanopartículas de prata (AgNP) mediante processos sem a presença de elementos tóxicos, chamados de “síntese verde”.Estes procedimentos possuem uma gama de variáveis que interferem de forma direta no tamanho e consequentemente nas propriedades das AgNPs geradas. Este trabalho apresenta a utilização de RNAs para a generalização e otimização da síntese de AgNPs utilizando, como agente redutor e matriz estabilizante da nanoestrutura, uma solução de goma extraída do tronco do cajueiro (Anacardiumoccidentale)(GC). Como dados de entrada da RNA aqui proposta, foram utilizados quatro parâmetros envolvidos na metodologia de síntese realizada: concentração da solução de goma do cajueiro, pH da solução inicial, temperatura e tempo de reação. A estrutura encontrada para a RNA com o maior índice de acerto, contém duas camadas escondidas, com seis e quatro neurônios respectivamente. Esta rede foi capaz de estimar o tamanho das AgNPs com um grau de acerto de 87,39%.