VIIA Food – Gestão de Dados em Tratamentos por Radiofrequência e Câmaras de Ambiente Controlado: o contributo para o sector agroalimentar

Que impacto têm os tratamentos por radiofrequência e ambiente controlado na qualidade dos alimentos?
Que papel desempenham os metadados na rastreabilidade e integração de dados experimentais?
Quais são os benefícios de automatizar a recolha e integração de dados em tempo real?
De que forma a conformidade com os princípios FAIR facilita a colaboração entre instituições e a reutilização dos dados?

DESCRIÇÃO

O projeto VIIA Food investiga a qualidade, segurança e eficiência do processamento alimentar com tratamentos inovadores e sob condições ambientais controladas.

O subprojeto de radiofrequência (RF) avalia os efeitos do aquecimento eletromagnético em matrizes alimentares (nomeadamente castanhas), com foco na retenção de nutrientes, inativação microbiana e alterações físico-químicas. O subprojeto das câmaras de ambiente controlado (CACs) estuda o impacto de regimes precisos de temperatura, humidade e luz no armazenamento e maturação de alimentos.

Os dados recolhidos incluem registos de sensores (temperatura, humidade, entre outros), análises da composição química, avaliações microbiológicas e métricas de qualidade. A gestão de dados abrange protocolos padronizados de aquisição, registo de metadados, integração de conjuntos de dados heterogéneos e conformidade com os princípios FAIR, garantindo a reprodutibilidade e a reutilização futura.

A colaboração interdisciplinar entre engenheiros alimentares, microbiologistas e cientistas de dados é essencial para uma interpretação fiável e uma análise abrangente.

TRÊS LIÇÕES APRENDIDAS

Padronização de dispositivos e protocolos

A padronização de dispositivos e protocolos é essencial para garantir a qualidade e a comparabilidade dos dados. Durante a implementação dos subprojetos de tratamentos por radiofrequência (RF) e câmaras de ambiente controlado (CACs), verificou-se que a diversidade de equipamentos e metodologias poderia comprometer a consistência dos resultados. A harmonização dos protocolos de aquisição, calibração e registo de dados revelou-se fundamental para assegurar que os dados recolhidos fossem comparáveis entre diferentes dispositivos e contextos experimentais. Esta padronização permitiu a realização de análises estatísticas robustas e válidas, minimizando variações indesejadas e aumentando a fiabilidade dos resultados. Além disso, facilitou a integração de dados entre subprojetos, promovendo uma abordagem mais coesa e interdisciplinar à investigação.

Captura de metadados como garantia de preservação

A captura abrangente e sistemática de metadados é indispensável para preservar a integridade da informação e garantir a rastreabilidade. A experiência demonstrou que a documentação detalhada de todos os parâmetros experimentais — incluindo dados de calibração, configurações dos sensores, condições ambientais e marcações temporais — é essencial para evitar perdas de informação e assegurar a reprodutibilidade dos resultados. A ausência de metadados completos pode dificultar a interpretação dos dados, comprometer a integração entre subprojetos e limitar a reutilização futura. Ao adotar modelos padronizados de metadados e assegurar o seu preenchimento sistemático, foi possível manter um registo claro e auditável de todas as etapas experimentais, facilitando a validação cruzada e o alinhamento entre equipas.

Planeamento antecipado como chave para o sucesso

O planeamento antecipado da gestão de dados é um fator determinante para o sucesso da colaboração interdisciplinar. A definição de planos de gestão de dados antes do início das atividades experimentais revelou-se uma prática estratégica que contribuiu significativamente para a eficiência do projeto. Este planeamento prévio permitiu estabelecer convenções claras de nomeação de ficheiros, definir estruturas de armazenamento e partilha, e antecipar necessidades específicas de integração entre áreas científicas distintas. Como resultado, foram reduzidos erros operacionais, evitadas duplicações de esforço e promovida uma comunicação mais fluida entre engenheiros alimentares, microbiologistas e cientistas de dados.

TRÊS DESAFIOS FUTUROS

Integração de dados em tempo real

A integração de dados em tempo real é essencial para a otimização da análise e a redução de esforço manual. A crescente complexidade dos sistemas de recolha de dados nos subprojetos de radiofrequência (RF) e câmaras de ambiente controlado (CACs) exige a implementação de pipelines automatizados que permitam a recolha, limpeza e integração em tempo real dos dados gerados pelos sensores. Esta abordagem visa eliminar etapas manuais suscetíveis a erros, acelerar o processamento e permitir uma análise mais ágil e responsiva. A automatização dos fluxos de dados facilita a deteção precoce de padrões, a adaptação dinâmica dos parâmetros experimentais e a tomada de decisões informadas durante o próprio processo de investigação. Para tal, será necessário desenvolver infraestruturas digitais robustas, capazes de lidar com dados de alta frequência e de integrar múltiplas fontes de forma eficiente e segura.

Armazenamento sustentável e acessibilidade prolongada de grandes volumes de dados experimentais

Os dados recolhidos por sensores RF e CACs, especialmente em medições contínuas ou de alta resolução temporal, geram volumes significativos de informação que devem ser preservados de forma estruturada e acessível. A garantia de armazenamento a longo prazo implica não apenas a utilização de repositórios seguros e escaláveis, mas também a documentação rigorosa dos dados e metadados associados, assegurando a sua interpretabilidade futura. A adoção de estratégias de preservação digital, incluindo formatos duráveis, controlo de versões e políticas de backup, é essencial para que os dados permaneçam disponíveis para reanálise, validação ou reutilização em novos contextos científicos. Este desafio é particularmente relevante para projetos que visam contribuir para a ciência aberta e para a construção de bases de conhecimento partilhadas.

Melhoria da interoperabilidade e promoção da reutilização externa através da adoção de padrões comunitários

Para que os dados gerados no âmbito do projeto VIIA Food possam ser reutilizados por investigadores externos e integrados em iniciativas colaborativas interinstitucionais, é fundamental alinhar os formatos de dados e os modelos de metadados com os padrões reconhecidos pela comunidade científica. A interoperabilidade não se limita à compatibilidade técnica entre sistemas, mas envolve também a clareza semântica dos dados, a adoção de vocabulários controlados e a conformidade com princípios como os FAIR. Este alinhamento facilita a partilha responsável, a integração em plataformas de dados abertas e a realização de análises secundárias que ampliem o impacto da investigação. A promoção da reutilização externa exige, portanto, um compromisso contínuo com a qualidade, a transparência e a normalização dos dados produzidos.

CINCO QUESTÕES SOBRE GDI

Como define, implementa e avalia as práticas de gestão de dados de investigação?

As práticas de gestão de dados de investigação são definidas através de protocolos abrangentes para medições RF e CACs, incluindo desenhos experimentais detalhados, procedimentos de calibração e modelos padronizados de metadados. A implementação envolve entrada estruturada de dados em folhas de cálculo, controlo de versões para dados brutos e processados, registo sistemático de calibrações e configurações de sensores, e validação cruzada regular entre subprojetos. Todos os conjuntos de dados, análises e código são armazenados em repositórios pessoais para garantir a preservação segura a longo prazo. A avaliação é realizada por meio de testes de reprodutibilidade, auditorias internas e monitorização contínua da conformidade com os princípios FAIR. Esta abordagem iterativa assegura a integridade, acessibilidade e usabilidade dos dados ao longo do ciclo de vida do projeto.

Quais os principais benefícios dessas práticas?

Estas práticas garantem dados de alta qualidade e consistência entre experiências e subprojetos, facilitando a reprodutibilidade e permitindo conclusões científicas robustas. Promovem a colaboração interdisciplinar ao tornar os conjuntos de dados, metadados e código facilmente compreensíveis e acessíveis a todos os membros da equipa. O armazenamento em repositórios assegura a disponibilidade a longo prazo, apoia iniciativas de ciência aberta e permite que investigadores externos acedam, verifiquem ou desenvolvam trabalhos com base nos dados existentes. Em última instância, estas práticas aumentam a transparência, o impacto da investigação e a possibilidade de reutilização futura dos dados recolhidos em novos estudos ou meta-análises.

Em que medida a gestão de dados de investigação contribui para a otimização do processo de investigação?

Uma gestão de dados de investigação eficaz facilita a integração de conjuntos de dados heterogéneos provenientes de múltiplos subprojetos, reduzindo redundâncias e minimizando erros. Dados estruturados, metadados completos e análises com controlo de versões aceleram a interpretação e a elaboração de relatórios, apoiando decisões rápidas e o desenho experimental adaptativo. Ao garantir que todos os dados, scripts de processamento e pipelines analíticos estão consistentemente documentados e armazenados em repositórios, os investigadores podem reproduzir resultados, resolver problemas e transferir conhecimento de forma eficiente entre equipas. Esta abordagem sistemática reduz o risco de perda de dados e melhora a eficiência global da investigação.

Que vantagens e condicionantes aponta na partilha de dados de investigação?

As vantagens da partilha de dados são significativas: permite a validação independente de resultados, fomenta a colaboração entre instituições e disciplinas, aumenta o impacto científico e está alinhada com os mandatos de ciência aberta de financiadores e editores. A partilha também promove a transparência e permite que outros investigadores reutilizem conjuntos de dados e ferramentas analíticas em novos contextos.

As limitações incluem a natureza proprietária de alguns protocolos RF, o elevado volume e frequência dos dados dos sensores, e a necessidade de fornecer metadados completos e padronizados para garantir a interpretabilidade. No entanto, o armazenamento estruturado de dados, código e documentação em repositórios ajuda a mitigar estas limitações, oferecendo um enquadramento responsável para a partilha.

De que forma os diferentes atores envolvidos no processo de investigação estão comprometidos com a gestão de dados de investigação?

Investigadores juniores supervisionam o desenho experimental, asseguram a qualidade dos dados recolhidos, documentam o código e validam os metadados. Estudantes de doutoramento mantêm os registos de aquisição de dados, calibração e sensores, contribuindo também para a entrada de dados e o cumprimento das convenções de nomeação. A equipa garante que os dados são abertos, transparentes e reutilizáveis.