Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram uma tecnologia que utiliza inteligência artificial para avaliar o frescor da carne em tempo real, a partir de fotografias. O método, criado no projeto RastreIA, no Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena-USP), alcançou precisão entre 93% e 100% nos testes experimentais.
O sistema combina visão computacional e aprendizado de máquina para identificar padrões visuais associados à deterioração, como mudanças de cor e textura que muitas vezes passam despercebidas ao olho humano. A pesquisa, conduzida pelo doutorando Robson Lima e pelo engenheiro agrônomo Marcelo Hidalgo, foi publicada na revista científica internacional Food Chemistry.
Segundo Robson Lima, a técnica automatiza processos que hoje dependem de inspeção visual humana ou de análises laboratoriais demoradas e caras. “Conseguimos remover o fator humano e a subjetividade”, afirmou. Diferente dos métodos tradicionais, a nova abordagem é rápida, não destrutiva e não exige contato com o alimento.
A tecnologia também pode contribuir para reduzir o desperdício e melhorar a segurança alimentar. O pesquisador explica que a avaliação contínua de grandes lotes minimiza descartes desnecessários por erros de avaliação, além de diminuir a chance de produtos deteriorados chegarem à prateleira devido a falhas humanas.
Apesar do potencial, o projeto ainda está em fase acadêmica. Para chegar ao mercado, Robson Lima destaca a necessidade de parceiros comerciais. “A tecnologia provou ser escalável e escalável e tem grande potencial para implementação na indústria e no varejo, mas ainda não temos parceiros”, disse.
Embora tenha sido testada em carne, a IA pode ser adaptada para outros alimentos desde que o indicador de qualidade seja visualmente perceptível. O estudo utiliza modelos pré-treinados, reduzindo o tempo e a necessidade de grandes bancos de dados para o treinamento da inteligência artificial.
