Pesquisadores usam IA para detectar frescor da carne e aumentar segurança alimentar
A nova abordagem utiliza modelos de visão computacional para identificar padrões visuais associados ao processo de deterioração da carne, muitos deles imperceptíveis a olho nu
Pesquisadores brasileiros desenvolveram uma técnica baseada em inteligência artificial (IA) capaz de avaliar, em tempo real, o frescor da carne a partir da análise de imagens. A inovação foi criada no âmbito do projeto RastreIA, sediado no Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena) da Universidade de São Paulo (USP), e pode otimizar o controle de qualidade na indústria de alimentos, além de ampliar a segurança alimentar.
Atualmente, a verificação da qualidade da carne ainda depende, em grande parte, de análises laboratoriais, que exigem coleta de amostras, são demoradas, custosas e, muitas vezes, destrutivas. Além disso, avaliações visuais realizadas por humanos podem apresentar falhas, resultando tanto no descarte indevido de produtos quanto na liberação de alimentos impróprios para consumo.
A nova abordagem utiliza modelos de visão computacional para identificar padrões visuais associados ao processo de deterioração da carne, muitos deles imperceptíveis a olho nu. Segundo o pesquisador Robson Campos, doutorando no Cena e integrante do projeto, a tecnologia pode alcançar níveis de precisão próximos a 100% na identificação do frescor, permitindo análises rápidas e em larga escala.
O sistema foi desenvolvido com base em redes neurais convolucionais profundas (DCNNs), combinadas a uma ferramenta chamada Radam, criada por pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos (IFSC-USP). A técnica permite extrair e organizar características complexas das imagens, reduzindo a necessidade de grandes volumes de dados e de alto poder computacional.
Testes realizados com imagens de carne bovina indicaram precisão entre 93% e 100% na classificação dos diferentes estágios de frescor. Além disso, o método é não destrutivo, pois dispensa contato físico com o alimento e o uso de reagentes químicos, o que facilita sua aplicação em ambientes industriais, como frigoríficos.
Apesar dos resultados promissores, os pesquisadores ressaltam que a análise se baseia em características visuais externas, o que pode não refletir completamente alterações microbiológicas ou químicas internas. Fatores como iluminação, posicionamento da câmera e variações naturais do alimento também podem influenciar o desempenho do sistema.
Diante disso, a recomendação é que a tecnologia seja utilizada de forma complementar aos métodos tradicionais, integrando diferentes técnicas para uma avaliação mais precisa e abrangente da qualidade da carne.
O estudo foi publicado na revista científica Food Chemistry e recebeu financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).
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