USP Inova com IA para Avaliar Frescor da Carne em Tempo Real

Tecnologia de Ponta para Garantir Frescor

Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) estão à frente de uma inovação que pode transformar o setor alimentício. Eles desenvolveram uma técnica de inteligência artificial (IA) capaz de avaliar, em tempo real, o frescor da carne por meio da análise de imagens digitais. Utilizando visão computacional, essa tecnologia identifica padrões visuais que são imperceptíveis ao olho humano, ampliando o controle de qualidade na indústria e reforçando a segurança alimentar dos consumidores.

O estudo faz parte do projeto RastreIA, desenvolvido no Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena-USP). A proposta oferece uma alternativa mais ágil e menos invasiva em relação aos métodos tradicionais de avaliação de carne, que geralmente dependem de análises laboratoriais demoradas, onerosas e até destrutivas.

De acordo com Robson Campos, doutorando do Cena e membro da equipe, os métodos atuais são frequentemente baseados em inspeções visuais humanas, que podem falhar e resultar em desperdício de alimentos ou riscos à segurança do consumidor. “Nossa tecnologia permite análises automatizadas em linhas de produção, com alta precisão, o que reduz custos operacionais”, destacou Campos.

Precisão e Eficácia na Indústria

A nova abordagem se destaca por sua capacidade de verificar peça por peça na linha de corte de carne com precisão próxima de 100% em relação ao frescor, tornando o processo mais rápido e seguro. “Essa inovação pode mudar a forma como a carne é avaliada nas indústrias”, afirmou o pesquisador, ressaltando a importância da segurança alimentar.

O desenvolvimento acontece em um contexto de crescimento na produção nacional de carne bovina. Dados da Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) revelam que o Brasil se tornará o líder mundial no setor em 2025, com uma produção estimada de 12,4 milhões de toneladas, superando nações como Estados Unidos e China. Essa expansão ressalta a necessidade de métodos eficazes de controle de qualidade.

Preocupação com a Qualidade dos Alimentos

O aumento da produção também coincide com a crescente preocupação dos consumidores em relação à qualidade, origem e sustentabilidade dos alimentos. Questões como armazenamento inadequado e falhas no manuseio podem comprometer características essenciais da carne, como odor, textura e coloração, tornando o monitoramento ainda mais crucial.

A técnica, que foi descrita em um artigo publicado na revista científica Food Chemistry, combina redes neurais convolucionais profundas (DCNNs), amplamente utilizadas em reconhecimento de imagens, com a ferramenta Radam, desenvolvida por pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos (IFSC-USP). Essa tecnologia consegue extrair padrões complexos de textura das imagens, utilizando modelos já treinados, o que diminui a necessidade de grandes volumes de dados e poder computacional elevado.

Resultados Promissores e Desafios a Superar

Nos testes realizados, algoritmos de aprendizado de máquina analisaram imagens de carne bovina previamente classificadas em diferentes estágios de frescor. Os dados obtidos mostraram uma precisão notável, variando entre 93% e 100%, conforme a configuração aplicada. Contudo, os pesquisadores alertam que a análise visual não deve substituir totalmente os métodos laboratoriais convencionais, pois fatores microbiológicos e químicos internos da carne podem não ser detectados apenas pela aparência externa.

Além disso, variáveis como iluminação, posicionamento da câmera e teor de gordura podem impactar o desempenho dos modelos de IA. Por essa razão, os cientistas defendem que a visão computacional deve atuar como um complemento às técnicas tradicionais de análise, aprimorando os processos já existentes.

O projeto, que representa um avanço significativo na intersecção entre tecnologia e segurança alimentar, conta com o apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), evidenciando a relevância da pesquisa científica para a inovação no setor.