Modelagem estatística e aprendizado de máquina revelam distúrbios em abacaxis.

O escurecimento interno e a translucidez são importantes desordens fisiológicas na pós-colheita do abacaxi (Ananas comosus), comprometendo a qualidade e o valor comercial dos frutos. Este estudo adota uma abordagem integrada, combinando estatística inferencial, modelagem hierárquica e técnicas de aprendizado de máquina para investigar os fatores associados a esses distúrbios. Foram avaliados 418 frutos da cultivar ‘Turiaçu Amazonas’ (amostras), considerando o tempo de armazenamento (0, 5, 20 e 21 dias), o estádio de maturação (verdoso ou amarelo) e parte do fruto. Testes de independência (χ²) indicaram associação significativa entre as variáveis: maturação/escurecimento interno; tempo de armazenamento/escurecimento interno; maturação/translucidez e tempo de armazenamento/translucidez (p < 0,001). A força dessas associações, estimada pelo coeficiente de Cramér’s V, evidenciou o tempo de armazenamento como o principal fator relacionado ao escurecimento interno (V = 0,73) e à translucidez (V = 0,56). A parte do fruto apresentou associação de moderada para translucidez (V=0,42) e forte (V até 0,50) para o escurecimento, sugerindo heterogeneidade aparente na distribuição dos distúrbios. Entretanto, a modelagem por meio de modelos lineares mistos, considerando efeito aleatório por fruto, revelou coeficientes próximos de zero para os fatores posição e maturação, indicando ausência de variação significativa intra-fruto. Modelos preditivos baseados em regressão logística e Random Forest apresentaram elevado desempenho, com acurácia (AUC) de até 0,922 para o escurecimento interno. A análise da importância das variáveis confirmou o tempo de armazenamento como principal preditor. Conclui-se que o escurecimento interno é um fenômeno multifatorial e não linear, melhor compreendido por abordagens integradas