IA criada na USP avalia qualidade da carne por fotos e pode reduzir desperdício
Uma tecnologia desenvolvida por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) utiliza inteligência artificial para analisar o frescor da carne a partir de imagens simples. O método, que combina visão computacional e aprendizado de máquina, alcançou precisão entre 93% e 100% em testes e pode mudar o controle de qualidade na indústria de alimentos.
O estudo integra o projeto RastreIA, do Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena-USP), e foi conduzido pelo pesquisador Robson Lima, em parceria com o engenheiro agrônomo Marcelo Hidalgono. Os resultados foram publicados na revista científica Food Chemistry.
Segundo Lima, a tecnologia identifica padrões visuais ligados à deterioração da carne, como mudanças de cor e textura, muitas vezes imperceptíveis ao olho humano. O sistema utiliza redes neurais profundas combinadas a um método de extração de características visuais, permitindo análises rápidas, automatizadas e sem contato com o alimento.
Diferentemente dos modelos tradicionais, que dependem de exames laboratoriais mais caros e demorados, a ferramenta permite avaliação em tempo real. “Conseguimos remover a subjetividade da análise humana e automatizar o processo com alta precisão”, afirmou o pesquisador ao portal G1.
Além de agilizar o controle de qualidade, a solução pode contribuir para reduzir o desperdício de alimentos, ao evitar descartes indevidos e minimizar falhas na identificação de produtos deteriorados. Também há impacto direto na segurança alimentar, ao diminuir o risco de carnes impróprias chegarem ao consumidor.
Apesar dos resultados, a tecnologia ainda não está disponível comercialmente. Segundo os pesquisadores, a próxima etapa depende de parcerias com empresas interessadas em aplicar o sistema na indústria e no varejo.
O modelo também pode ser adaptado para outros alimentos, desde que apresentem características visuais que indiquem qualidade ou frescor.
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