Ferramentas open source de Data Mining

Em época de crise financeira, as ferramentas open source de data mining representam uma nova tendência na investigação, educação e nas aplicações industriais, especialmente para as pequenas e médias empresas. Com o software open source, estas podem facilmente iniciar um projeto de data mining usando as tecnologias mais recentes, sem se preocuparem com os custos de aquisição das mesmas, podendo apostar na aprendizagem dos seus colaboradores. Os sistemas open source proporcionam o acesso ao código, facilitando aos colaboradores a compreensão dos sistemas e algoritmos e permitindo que estes o adaptem às necessidades dos seus projetos. No entanto, existem algumas questões inerentes ao uso deste tipo de ferramenta. Uma das mais importantes é a diversidade, e descobrir, tardiamente, que a ferramenta escolhida é inapropriada para os objetivos do nosso negócio pode ser um problema grave. Como o número de ferramentas de data mining continua a crescer, a escolha sobre aquela que é realmente mais apropriada ao nosso negócio torna-se cada vez mais difícil. O presente estudo aborda um conjunto de ferramentas de data mining, de acordo com as suas características e funcionalidades. As ferramentas abordadas provém da listagem do KDnuggets referente a Software Suites de Data Mining. Posteriormente, são identificadas as que reúnem melhores condições de trabalho, que por sua vez são as mais populares nas comunidades, e é feito um teste prático com datasets reais. Os testes pretendem identificar como reagem as ferramentas a cenários diferentes do tipo: performance no processamento de grandes volumes de dados; precisão de resultados; etc. Nos tempos que correm, as ferramentas de data mining open source representam uma oportunidade para os seus utilizadores, principalmente para as pequenas e médias empresas, deste modo, os resultados deste estudo pretendem ajudar no processo de tomada de decisão relativamente às mesmas.

Desenvolvimento de um sistema de qualificação de TCA em solução aquosa por voltametria

A garantia da qualidade de produtos alimentares constitui um requisito fundamental no setor alimentar pelo que, na última década se tem assistido à intensificação do desenvolvimento e otimização de processos de controlo. O setor vinícola, em particular, tem essa permanente preocupação em relação à presença de contaminantes que possam conferir ao vinho outras características organoléticas consideradas como defeitos, nomeadamente, o 2,4,6-tricloroanisol (TCA). A presença de TCA no vinho, atribuída à migração a partir de rolhas de cortiça contaminadas com TCA, tem sido apontada como responsável pela ocorrência do referido defeito organolético do vinho, conhecido como “cheiro/gosto a mofo” ou “gosto a rolha”, o qual tem levado a perdas económicas bastante elevadas no setor vinícola mundial. O limite humano para a sua deteção sensorial é inferior a 5 ng/L, pelo que uma concentração reduzida de TCA no vinho é facilmente detetada pelo consumidor. Por este motivo, é de grande relevância para a indústria corticeira, nomeadamente para a indústria de produção de rolhas de cortiça para o engarrafamento de vinho, conseguir identificar a presença deste composto na rolha antes da sua utilização ou ainda nas pranchas de cortiça usadas na produção de rolhas, de modo a poderem ser implementadas medidas corretivas que permitam eliminar ou reduzir o teor de TCA nas mesmas, evitando assim a contaminação futura do vinho engarrafado. Diversas técnicas são utilizadas para detetar a presença do TCA no vinho ou em rolhas, sendo de especial relevância as baseadas em cromatografia gasosa com deteção por espectrometria de massa. Contudo, estas técnicas analíticas capazes de detetar e quantificar níveis de TCA da ordem dos ng/L, são em geral dispendiosas, requerendo equipamentos analíticos caros e pessoal técnico altamente qualificado, não sendo portáteis e por isso dificilmente aplicáveis in-situ, necessitando de um pré-tratamento das amostras complexo com a finalidade de extrair o TCA e concentrá-lo para posterior quantificação. Assim, este procedimento de deteção de TCA, tido como método de referência, não é uma solução economicamente viável para grande parte das pequenas e médias empresas corticeiras, sendo apenas aplicável a um reduzido número de amostras, o que limita a real deteção de contaminações de TCA na cortiça e nas rolhas fabricadas. Neste trabalho, utilizou-se a técnica de voltametria cíclica para detetar TCA na água de cozedura de pranchas de cortiça utilizadas para a produção de rolhas para engarrafamento de vinho. As análises foram realizadas à temperatura ambiente, em menos de 15 minutos, com reduzido uso de solventes orgânicos e sem qualquer pré-tratamento da amostra. A técnica proposta apresenta limites de deteção de 0,31 0,01 ng/L e de quantificação de 0,95 0,05 ng/L inferiores ao limiar de deteção humano. Ensaios realizados em soluções não contaminadas com TCA permitiram quantificar uma concentração de TCA da ordem do referido limite de quantificação (1,0 0,2 ng/L), o que confirma o desempenho satisfatório da metodologia proposta. Por outro lado, o método apresentou uma repetibilidade satisfatória (valores inferiores a 3%) quando aplicado a amostras reais de água de cozedura das pranchas de cortiça obtidas no processo industrial de produção de rolhas. Verificou-se ainda que os teores de TCA nas amostras aquosas determinados pela técnica proposta são concordantes com os obtidos por GC-MS (coeficiente de correlação igual a 0,98), o que confirma a precisão satisfatória da metodologia proposta. Assim, uma vez que esta nova abordagem é um método rápido, de baixo custo, portátil e de fácil utilização, pode ser visto como uma ferramenta alternativa e útil para aplicações industriais in-situ, permitindo a deteção de TCA numa fase inicial da produção de rolhas de cortiça. Esta técnica pode contribuir para a implementação mais eficaz de procedimentos de segregação da cortiça contaminada com o intuito de reduzir ou evitar futuras contaminações de vinho engarrafado com TCA.

Soluções globais para sistemas industriais-teste de software

Relatório de estágio apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Sistemas de Informação Organizacionais