pH fácil e altamente preciso

Scientific Reports volume 12, Artigo número: 22584 (2022) Citar este artigo

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Detalhes das métricas

Numerosas aplicações científicas, de saúde e industriais estão demonstrando interesse crescente no desenvolvimento de sensores ópticos de pH com baixo custo e alta precisão que cubram uma ampla faixa de pH. Apesar dos esforços sérios, o desenvolvimento de alta precisão e relação custo-eficácia continua a ser um desafio. Nessa perspectiva, apresentamos a implementação da técnica de aprendizado de máquina no papel de pH comum para estimativa precisa do valor de pH. Além disso, desenvolvemos um aplicativo móvel preciso, simples, flexível e gratuito, baseado em um algoritmo de aprendizado de máquina para prever o valor preciso de pH de uma solução usando um papel de pH comercial disponível. As condições de luz comuns foram estudadas sob diferentes intensidades de luz de 350, 200 e 20 Lux. Os modelos foram treinados usando 2.689 valores experimentais sem controle de instrumento especial. A faixa de pH de 1: 14 é coberta por um intervalo de valor de pH de ~ 0,1. Os resultados mostram uma relação significativa entre os valores de pH e tanto a cor vermelha quanto a cor verde, em contraste com a fraca correlação da cor azul. O modelo K Neighbours Regressor melhora a linearidade e apresenta um coeficiente de determinação significativo de 0,995 combinado com os erros mais baixos. O aplicativo on-line e móvel gratuito e de acesso público foi desenvolvido e permite a estimativa altamente precisa do valor de pH em função do código de cores RGB de papel de pH típico. Nossas descobertas poderiam substituir instrumentos de pH mais caros usando detecção de pH portátil e um sistema inteligente de smartphone para todos, até mesmo o chef na cozinha, sem a necessidade de trabalho experimental adicional caro e demorado.

O valor do pH de diferentes soluções é um ponto particularmente importante para determinar as condições otimizadas e o controle de qualidade para aplicações industriais, biológicas, químicas e ambientais, tanto em aplicações externas quanto internas1,2. A concentração de íons hidrogênio [H+] denotada em escalas de pH de 0 a 14, e a maioria dos métodos contados para detecção são complicados, caros e demorados como microeletrodos3, indicador à base de ácido4, titulação potenciométrica1, aplicação de sondas colorimétricas e de fluorescência5,6, 7,8,9,10. Atualmente, as medições potenciométricas são a técnica mais utilizada na detecção de pH. Onde o pH da solução pode ser calculado pela medição das diferentes tensões entre os eletrodos do dispositivo potenciométrico11. Apesar da alta precisão dos dispositivos potenciométricos convencionais, o processo de operação e calibração é mais complicado e caro, o que não é aplicável para fins internos ou externos. No entanto, as tiras de pH fáceis e acessíveis são usadas como um método alternativo para detecção visual de pH, mas as tiras produzem resultados menos precisos.

Por outro lado, as técnicas de aprendizado de máquina (ML) dão aos algoritmos a capacidade de prever novos valores a partir de dados de treinamento derivados de experimentos usando Inteligência Artificial (IA). Assim, existem inúmeros algoritmos de regressão ou classificação para ML que dependem de hiperparâmetros e mecanismos para atingir seus objetivos e conferir alto desempenho para o planejamento12. O ML está sendo usado em química, como descoberta química13, representações moleculares14, química sintética15, química de materiais16, pesquisa em química aquática17,18 e poluição da água19.

Aqui, a técnica ML foi usada para melhorar a precisão da tira de papel de pH comum. Os modelos ML foram treinados nos dados experimentais do 2.689 que cobriram toda a faixa de pH. Além disso, desenvolvemos um aplicativo móvel/web baseado em algoritmos de ML para prever os valores de pH. Portanto, o aplicativo desenvolvido pode funcionar em dispositivos móveis que podem ser utilizados como dispositivos portáteis para qualquer pessoa (seja químico ou não) sem custos adicionais, resposta rápida e é aplicável para diversas aplicações.