Disciplinas do Curso
IA na Regulação de Alimentos, Cosméticos e Suplementos
Panorama Regulatório para Alimentos, Suplementos e Cosméticos no Brasil (ANVISA, MAPA). / IA na Avaliação de Segurança de Ingredientes: Modelos de Toxicologia Preditiva (in silico): Uso de QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) e outros modelos de ML para prever a toxicidade de novos ingredientes ou contaminantes. / NLP para análise de literatura científica sobre segurança de ingredientes. / IA na Análise de Composição e Conformidade: Verificação automática de listas de ingredientes contra listas positivas/negativas e restrições de concentração. IA na Cadeia Produtiva de Alimentos: Rastreabilidade e Detecção de Fraudes: Uso de IA e blockchain para monitorar a cadeia e identificar adulterações; Predição de Contaminação e Vida de Prateleira: Modelos de ML baseados em dados de processo, armazenamento e sensores.; IA na Revisão de Rotulagem e Alegações (Claims): NLP e Visão Computacional (OCR) para verificar a conformidade de rótulos com a legislação (informação nutricional, lista de ingredientes, advertências); Análise de alegações de marketing (funcionais, de saúde) para garantir embasamento científico e conformidade regulatória. Cosmetovigilância e Vigilância de Alimentos Assistida por IA: Aplicação de técnicas de NLP e ML (similares ao Módulo 12) para analisar relatos de eventos adversos ou problemas relacionados a esses produtos / Estudo de Caso: Desenvolver um sistema simples baseado em NLP para verificar se os ingredientes de um rótulo de cosmético estão em conformidade com uma lista restritiva.
