Inteligência Artificial transforma controle de frescor da carne no Brasil

Uma nova técnica de inteligência artificial (IA) está revolucionando a análise da qualidade da carne em tempo real, permitindo a identificação do frescor do produto de forma mais rápida e precisa. Desenvolvido no projeto RastreIA, do Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena) da USP, esta abordagem inovadora utiliza visão computacional para impactar diretamente a indústria alimentícia e a segurança do consumidor.

Robson Campos, doutorando no Cena e integrante do RastreIA, explica que a avaliação da qualidade da carne tradicionalmente se baseia em análises laboratoriais, que muitas vezes são demoradas, custosas e destrutivas. Além disso, esses métodos nem sempre são viáveis para grandes escalas ou para análise em tempo real. Segundo Campos, também há uma dependência significativa de verificações visuais humanas, que podem levar a erros, como desperdício ou riscos à saúde alimentar.

Os modelos de visão computacional surgem como uma alternativa não destrutiva, capazes de detectar características visuais associadas à deterioração do alimento.

Os algoritmos de IA conseguem reconhecer padrões que são invisíveis a olho nu, proporcionando uma avaliação mais precisa.

Campos ressalta que uma máquina com boa IA pode verificar cada peça de carne em uma linha de produção com precisão quase total quanto ao frescor, o que aceleraria o processo de controle, aumentaria a segurança e diminuiria os custos envolvidos.

O Brasil, que assumiu a liderança mundial na produção de carne bovina em 2025, ao registrar cerca de 12,4 milhões de toneladas, enfrenta uma crescente preocupação dos consumidores quanto à sustentabilidade, origem e qualidade desse produto, segundo a Companhia Nacional de Abastecimento (Conab). Fatores como armazenamento e manuseio inadequados impactam diretamente a qualidade da carne, tornando a implementação de tecnologias como o RastreIA ainda mais relevante.

Utilizando modelos pré-treinados e otimizações na extração de características, o sistema desenvolvido reduz a necessidade de grandes volumes de dados e de longos períodos de treinamento, tornando a aplicação em frigoríficos mais viável. O método, por ser não destrutivo, não requer contato físico com as amostras, nem o uso de reagentes químicos.

Um artigo publicado na revista Food Chemistry descreve o processo de treinamento de modelos de IA para classificar a frescura da carne por meio de dados de imagem. O método combina redes neurais convolucionais profundas (DCNNs) com a ferramenta Radam, que é capaz de extrair e organizar características relevantes das imagens. A Radam, desenvolvida por pesquisadores da USP, adapta conhecimentos de outras IAs treinadas para reduzir a necessidade de dados e poder computacional.

Os resultados obtidos mostraram níveis de precisão de 93% a 100% na classificação de frescor, de acordo com as configurações utilizadas, proporcionando alta confiabilidade. No entanto, os pesquisadores alertam que a análise se baseou apenas em características visuais e pode não capturar todos os aspectos do frescor, como alterações internas da carne. Desafios como iluminação e variabilidade natural do alimento também podem influenciar os resultados.

A visão computacional não visa substituir os métodos tradicionais, mas sim se integrar a eles, oferecendo uma abordagem complementar que pode reforçar a robustez do controle de qualidade na indústria da carne.