Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram uma tecnologia que utiliza inteligência artificial para avaliar o frescor da carne em tempo real, a partir de imagens simples. O método combina visão computacional e aprendizado de máquina, apresentando níveis de precisão entre 93% e 100% durante a fase experimental.
O estudo foi realizado pelo projeto RastreIA, no Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena-USP), por Robson Lima, pesquisador e doutorando, e pelo engenheiro agrônomo Marcelo Hidalgono. A pesquisa resultou em uma 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 dos resultados positivos, o projeto ainda não avançou para a aplicação prática comercial. 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”, afirma 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. Além de agilizar o controle de qualidade, a tecnologia pode impactar diretamente a redução do desperdício de alimentos.
“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)”, afirma o pesquisador. Isso também melhora a segurança alimentar, pois reduz a chance de produtos deteriorados chegarem ao consumidor.
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”, destaca Robson.”
Atualmente, o projeto passa por uma fase de transição, com os pesquisadores aplicando o conhecimento adquirido em novas linhas experimentais. Embora o foco tenha sido 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 Robson.”
O Brasil, que assumiu em 2025 a liderança mundial na produção de carne bovina, enfrenta uma crescente demanda por 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.