Modelo de machine learning que interpreta espectro Raman bruto e produz classificação automática, reduzindo de horas para minutos um processo hoje manual e dependente de especialista.
Interpretar espectro Raman é um processo que exige anos de treinamento. Cada análise leva horas, depende de matching visual com bibliotecas de referência, e está sujeita a variação inter-avaliador.
Em laboratórios de P&D, isso cria gargalos: amostras acumulam, resultados demoram, e o conhecimento fica na cabeça de poucas pessoas.
O LuxSense é um modelo de machine learning treinado em espectros Raman brutos que produz classificação automática com 99,4% de acurácia — comparável ou superior a um especialista humano, mas em minutos.
O modelo foi validado contra dataset de espectros Raman de polímeros e compostos orgânicos, com validação cruzada estratificada. A acurácia de 99,4% é consistente entre classes e faixas de SNR.
O protótipo está em TRL 3–4 (prova de conceito validada em ambiente de laboratório). A interpretabilidade do modelo permite que um especialista humano verifique a lógica da decisão — não é uma caixa-preta.
Classificação automática de polímeros, fármacos e compostos orgânicos a partir de espectro Raman bruto — sem matching manual de biblioteca.
Caracterização rápida de amostras de solo, fertilizantes e bioinsumos por espectroscopia, substituindo análise química demorada.
Pipeline de análise contínua para laboratórios de pesquisa: amostra → espectro → classificação → relatório, sem intervenção humana.