Otimização de síntese verde de Nanopartículas de Prata utilizando Redes Neurais Artificiais.
redes neurais artificiais; nanopartícula; síntese verde.
Modelos computacionais como as Redes Neurais Artificiais (RNAs) possuem a capacidade de simular o cérebro humano, sua capacidade de processamento de dados, aprendizado e generalização do conhecimento. Por esse motivo, as RNAs podem ser empregadas em aplicações das mais diversas. Neste trabalho este modelo computacional foi aplicado para otimização de Síntese Verde de Nanopartículas de Prata (AgNPs) utilizando como agente redutor e agente estabilizante um polissacarídeo extraído de uma alga vermelha presente no litoral piauiense. Quatro parâmetros experimentais foram analisados, a concentração do polissacarídeo, pH do meio reacional, temperatura e tempo de reação. A formação de nanopartículas de prata foi monitorada por medidas de espectrometria na região do UV-visível e as mesmas caracterizadas quanto ao tamanho e potencial zeta por meio de medidas de espalhamento de luz dinâmico. Foram empregadas as redes neurais do tipos Percetrons Multi Camadas (MLP Multi-Layer Perceptrons) com algoritmo de treinamento Backpropagation (BP) para a predição de tamanho das AgNPs sintetizadas. Os resultados obtidos mostram que a RNAs podem ser empregadas de forma eficiente na predição do tamanho da nanopartículas.