Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram uma tecnologia que utiliza inteligência artificial para analisar o frescor da carne a partir de imagens simples. O método combina visão computacional e aprendizado de máquina, alcançando precisão entre 93% e 100% em testes.
O estudo faz parte do 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 relacionados à deterioração da carne, como mudanças de cor e textura, que muitas vezes não são perceptíveis ao olho humano. O sistema utiliza redes neurais profundas e 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 nova ferramenta possibilita avaliação em tempo real.
““Conseguimos remover a subjetividade da análise humana e automatizar o processo com alta precisão”,”
afirmou Lima.
Além de agilizar o controle de qualidade, a solução pode contribuir para reduzir o desperdício de alimentos, evitando descartes indevidos e minimizando falhas na identificação de produtos deteriorados. A tecnologia também impacta diretamente a segurança alimentar, ao diminuir o risco de carnes impróprias chegarem ao consumidor.
Apesar dos resultados promissores, a tecnologia ainda não está disponível comercialmente. Os pesquisadores afirmam que 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.