Inteligência artificial desenvolvida na USP analisa qualidade da carne a partir de fotos; entenda

Carne bovina Foto de David Foodphototasty na Unsplash Uma tecnologia desenvolvida por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) utiliza inteligência ar...

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