Inteligência Artificial da USP avalia frescor da carne bovina em tempo real com precisão de até 100%
Uma tecnologia inovadora, criada por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP), utiliza inteligência artificial para avaliar o frescor da carne bovina em tempo real, a partir de imagens digitais simples. O método, que combina visão computacional e aprendizado de máquina, demonstrou níveis de precisão impressionantes, variando entre 93% e 100% durante a fase experimental, podendo revolucionar o controle de qualidade na indústria de alimentos.
Como a tecnologia funciona
O sistema emprega imagens digitais para identificar padrões visuais associados à deterioração da carne, como mudanças sutis de cor e textura, que frequentemente passam despercebidas ao olho humano. Em contraste com os métodos tradicionais, que exigem análises laboratoriais demoradas e caras, essa nova abordagem permite uma avaliação rápida, automatizada e sem contato direto com o alimento.
Robson Lima, pesquisador e doutorando do Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena-USP), explica: "Esse estudo busca automatizar processos de avaliação de qualidade que atualmente dependem da análise visual humana ou de técnicas laboratoriais complexas. Ao substituir essas limitações por uma Inteligência Artificial capaz de analisar imagens de forma ágil, conseguimos eliminar o fator humano e a subjetividade."
A tecnologia integra redes neurais profundas com um método chamado Radam, que extrai características visuais complexas das imagens, otimizando o processo de classificação. O estudo, desenvolvido pelo projeto RastreIA, já foi publicado na revista científica internacional "Food Chemistry".
Redução de desperdício e mais segurança alimentar
Além de acelerar o controle de qualidade, essa tecnologia tem o potencial de impactar diretamente na redução do desperdício de alimentos, um dos maiores desafios da cadeia produtiva. "A técnica permite a avaliação contínua e em tempo real de grandes lotes de carne, minimizando o descarte desnecessário causado por erros de avaliação, o que reduz diretamente o desperdício na cadeia produtiva", afirma Robson Lima.
Ele acrescenta que o efeito também é benéfico para a segurança alimentar, "pois diminui a chance de um produto já em processo de deterioração chegar às prateleiras devido à desatenção ou ao cansaço humano". Isso é particularmente relevante em um cenário onde o Brasil assumiu, em 2025, a liderança mundial na produção de carne bovina, enquanto os consumidores demonstram crescente preocupação com qualidade, origem e segurança alimentar.
Aplicação na indústria e no varejo
Apesar do alto potencial, a tecnologia ainda está confinada ao ambiente acadêmico. Para alcançar o mercado, será necessário o envolvimento de empresas interessadas. "A tecnologia que validamos usando imagens simples (RGB) provou ser escalável, não destrutiva e possui grande potencial para ser implementada em tempo real na indústria e no varejo. Para que essa transição ocorra, precisaríamos de parceiros comerciais, algo que não temos no momento", destaca Robson.
Atualmente, o projeto está em uma fase de transição, com os pesquisadores aplicando o conhecimento adquirido em novas linhas experimentais. Isso inclui a adaptação da tecnologia para outros alimentos, desde que o indicativo de qualidade ou frescor seja visualmente perceptível.
Uso em outros alimentos
Embora o foco inicial tenha sido a carne bovina, a tecnologia pode ser ajustada para diversos produtos alimentícios. "Se o indicativo de qualidade ou frescor for visualmente perceptível, é possível treinar a IA para automatizar essa detecção em outros alimentos também", explica Robson Lima.
O diferencial, segundo ele, está no aproveitamento de modelos já treinados. "Nós utilizamos um modelo computacional que já possui um 'conhecimento' básico de visão e o adaptamos para o nosso problema. Isso evita a necessidade de treinar uma IA massivamente a partir do zero, reduzindo significativamente o tempo de treinamento, a necessidade de grandes bancos de dados e os recursos computacionais exigidos, tudo isso sem comprometer a precisão".
Em um contexto de avanços tecnológicos e maior exigência dos consumidores, soluções como essa, que aumentam a eficiência e a confiabilidade na análise de alimentos, tendem a ganhar espaço nos próximos anos, promovendo inovações sustentáveis na cadeia produtiva.
