Protótipo validado — TRL 3–4
Proposta de projeto para piloto industrial de IA

IA para interpretação automática de espectros Raman em controle de qualidade industrial

LuxSense interpreta espectros automaticamente em minutos — sem trocar o hardware existente.

< 5 min
Análise que
levava horas
99,4%
Acurácia
Random Forest
0
Especialistas
necessários
3.510
Espectros
validados
LuxSense não substitui o equipamento de espectroscopia — ele adiciona inteligência ao hardware já existente.
Solicitar Piloto Industrial Ver Evidência Técnica
// Impacto Industrial

Resultados diretos na linha de produção

LuxSense reduz drasticamente o tempo necessário para interpretar espectros Raman em processos de controle de qualidade.

95% mais rápido

Redução no tempo de interpretação espectral, acelerando a tomada de decisão.

Plug & Play

Totalmente compatível com equipamentos Raman já instalados na sua planta.

Autonomia

Elimina a dependência crítica de especialistas em quimiometria para rotinas de QC.

Agilidade

Acelera a liberação de lotes em ambientes altamente regulados (ANVISA/FDA).

O sistema transforma espectroscopia em um processo automático de decisão.

// 01 — O Gargalo

O problema não é o espectro.
É o tempo para entender ele.

Indústrias que usam espectroscopia para controle de qualidade já têm o hardware. O problema é o que vem depois: horas de análise manual, dependência de especialista, impossibilidade de escala.

⏱
1 a 4 horas por análise
Interpretação manual de espectros por analista especializado — estoque parado esperando laudo.
👤
Dependência de especialista
Quimiometria exige formação específica. Quando o analista sai, o processo trava.
📋
Risco regulatório
Subjetividade na interpretação compromete rastreabilidade — problema direto em auditorias ANVISA/FDA.
ESPECTRO RAMAN — ANÁLISE MANUAL
800 720 505
150 cm⁻¹ Wavenumber 3245 cm⁻¹
ANTES DO LUXSENSE
Analista identifica picos manualmente · Compara com biblioteca · Classifica o composto · Emite laudo · 1–4 horas
COM LUXSENSE
Espectro → modelo ML → classificação automática → decisão · < 5 minutos
// 02 — Solução & Aplicações

Um motor.
Múltiplos domínios.

LuxSense é uma plataforma modular de interpretação espectral. O mesmo pipeline se adapta a diferentes setores — você troca os dados, o modelo aprende o novo domínio.

Controle de Qualidade Farmacêutico

Identificação automática de compostos, detecção de polimorfismo e contaminantes em APIs. Reduz tempo de liberação de lote e minimiza risco regulatório ANVISA/FDA.

Frase de abertura: "Sua análise de QC por Raman ainda depende de interpretação manual? LuxSense classifica compostos em minutos com 99% de acurácia."

Detecção de Adulteração em Alimentos

Identificação de adulterantes em óleos, azeites, mel e produtos naturais. Liberação de lote mais rápida e conformidade MAPA/ANVISA sem análise laboratorial demorada.

Identificação de Impurezas em Petroquímica

Análise automática de streams químicos para detecção de impurezas em etileno, propileno e derivados. Reduz paradas e aumenta eficiência operacional no polo industrial.

Monitoramento de Fermentação em Bioetanol

Análise contínua de processos fermentativos para detecção de contaminantes bacterianos e metabólitos. Reduz perdas por lote e melhora rendimento.

Validação de Ativos em Cosméticos

Verificação de autenticidade de óleos essenciais, fragrâncias e ativos sem destruir a amostra. Liberação rápida e rastreabilidade de matérias-primas.

// Exemplo de Aplicação Industrial

Controle de qualidade farmacêutico

Veja como o LuxSense automatiza o fluxo de trabalho real em uma planta farma.

  • 1 O espectrômetro Raman coleta o espectro do lote
  • 2 LuxSense processa automaticamente o espectro
  • 3 O modelo identifica o composto e calcula a confiança
  • 4 O sistema gera um diagnóstico automático

Benefícios operacionais

✓
Liberação de lote mais rápida
✓
Menor dependência de especialista
✓
Maior rastreabilidade em auditorias
Fluxo Técnico (Sem mudar seu hardware)
01
Espectro Bruto
Dados do espectrômetro existente (Metrohm, Thermo, Bruker)
02
Pré-processamento
Baseline ALS + normalização SNV — remove fluorescência e variação de laser
03
Modelo ML
Random Forest ou SVM — classificação automática com importância espectral
04
Decisão
Composto identificado + confiança + regiões espectrais responsáveis
// 03 — Evidência Técnica

Protótipo validado.
TRL 3-4.

Não é conceito. O pipeline foi executado com dados reais de laboratório farmacêutico e os resultados são auditáveis.

99,43%
Acurácia
Random Forest
97,44%
Acurácia
SVM + PCA
3.510
Espectros
validados
4 erros
Em 702 amostras
de teste
Dataset
Open-source Raman spectra — API development (Springer/Figshare, 2024). 32 compostos farmacêuticos reais usados em desenvolvimento de APIs.
Coerência química
As regiões espectrais identificadas pelo modelo (~800, ~720, ~505, ~2664 cm⁻¹) correspondem a fingerprints Raman documentados na literatura (RRUFF/NIST). O modelo aprende química real — não artefatos.
📄 Base científica: Buri Lux, "Architecture-Level Analysis of Nano-Enabled Sensing Systems", Frontiers in Nanotechnology — em revisão por pares (2026) · DOI: 10.5281/zenodo.18727181
// Tecnologia

O que há sob o capô

Machine Learning

Random Forest e SVM

Pré-processamento

ALS baseline + normalização SNV

Interpretabilidade

Identificação de regiões espectrais relevantes

Base de Dados

3.510 espectros Raman

// Proposta de Piloto

Piloto industrial

LuxSense busca parceiros industriais para validação em ambiente real de processo (TRL 5–6).

O piloto consiste em:

  • Aplicar o modelo em espectros reais da empresa
  • Comparar resultados com o processo atual
  • Medir redução de tempo e precisão

Duração estimada: 4 a 8 semanas.

Resultado esperado: validação da interpretação automática de espectros em ambiente industrial.

// 04 — Contato

A próxima etapa exige
dados reais de processo.

Não estou buscando investimento. Estou buscando dados reais para validar em ambiente industrial.

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📱 +55 85 99979-8762
🔬 viniburilux.github.io