Carne bovina
Foto de David Foodphototasty na Unsplash
Uma tecnologia desenvolvida por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) utiliza inteligência artificial para avaliar o frescor da carne em tempo real, a partir de imagens simples. O método, que combina visão computacional e aprendizado de máquina, apresentou níveis de precisão entre 93% e 100% durante a fase experimental e pode transformar o controle de qualidade na indústria de alimentos.
O estudo foi desenvolvido pelo projeto RastreIA, sediado no Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena-USP), por Robson Lima, pesquisador e doutorando do Cena-USP, e pelo engenheiro agrônomo Marcelo Hidalgono, e já resultou em publicação na revista científica internacional “Food Chemistry”.
“O estudo atingiu excelentes resultados na fase experimental, com métricas de precisão entre 93% e 100% na classificação do frescor das carnes”, explica Robson.
“Apesar da comprovação científica, o projeto ainda não avançou para a fase de aplicação prática comercial”, pontua o pesquisador.
🤖 Como a tecnologia funciona
O sistema utiliza imagens digitais para identificar padrões visuais relacionados à deterioração da carne, como alterações de cor e textura, que muitas vezes não são perceptíveis ao olho humano.
Diferentemente dos métodos tradicionais, que dependem de análises laboratoriais demoradas e custosas, a nova abordagem permite uma avaliação rápida, automatizada e sem contato com o alimento.
“Esse estudo busca automatizar processos de avaliação de qualidade que hoje dependem da análise visual humana ou de técnicas de laboratório complexas e custosas. Ao substituir essas limitações por uma Inteligência Artificial capaz de avaliar imagens de forma rápida, conseguimos remover o fator humano e a subjetividade”, explica Robson Lima.
A tecnologia combina redes neurais profundas com um método chamado Radam, que extrai características visuais complexas das imagens, otimizando o processo de classificação.
📉 Redução de desperdício e mais segurança alimentar
Além de agilizar o controle de qualidade, a tecnologia pode ter impacto direto na redução do desperdício de alimentos, um dos principais 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 (falsos positivos), o que reduz diretamente o desperdício na cadeia produtiva”, afirma o pesquisador.
Ainda segundo ele, o efeito também é positivo na segurança alimentar, “pois reduz a chance de um produto já em processo de deterioração chegar à prateleira devido à desatenção ou ao cansaço humano”, completa.
🏭 Aplicação na indústria e no varejo
Apesar do potencial, a tecnologia ainda está restrita ao ambiente acadêmico. Para chegar ao mercado, será necessário o envolvimento de empresas.
“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 interessados na implementação, algo que não temos no momento”, destaca Robson.
Atualmente, o projeto passa por uma fase de transição, com os pesquisadores aplicando o conhecimento adquirido em novas linhas experimentais.
🔬 Uso em outros alimentos
Embora o estudo tenha sido focado na carne, a tecnologia pode ser adaptada para outros produtos.
“Se o indicativo de qualidade ou frescor for visualmente perceptível, é possível treinar a IA para automatizar essa detecção em outros alimentos também”, explica.
O diferencial, segundo o pesquisador, está no uso de modelos já treinados.
“Nós aproveitamos um modelo computacional que já tem 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 muito o tempo de treinamento, a necessidade de grandes bancos de dados e os recursos computacionais exigidos, tudo isso sem perder a precisão”, destaca.
O avanço da tecnologia ocorre em um cenário de crescimento da produção e também da exigência dos consumidores. O Brasil assumiu em 2025 a liderança mundial na produção de carne bovina, enquanto pesquisas apontam maior preocupação com qualidade, origem e segurança alimentar.
Nesse contexto, soluções que aumentem a eficiência e a confiabilidade na análise dos alimentos tendem a ganhar espaço nos próximos anos.
*Sob supervisão de Paula Lago
IA desenvolvida na USP analisa qualidade da carne a partir de fotos | G1
