Uma pesquisa desenvolvida na Universidade de São Paulo (USP) mostra como a inteligência artificial pode ganhar espaço nas rotinas de controle de qualidade da cadeia de alimentos. O projeto, batizado de RastreIA, usa fotografias digitais para analisar o frescor da carne e identificar sinais de deterioração com alto índice de precisão.
A proposta é simples na aplicação, mas relevante em impacto: transformar imagens em dados para apoiar decisões mais rápidas sobre armazenamento, exposição e descarte de produtos perecíveis. Em testes conduzidos pelos pesquisadores, o sistema registrou índices de assertividade entre 93% e 100%, o que indica potencial de uso em frigoríficos, centros de distribuição e no varejo alimentar.
A tecnologia combina visão computacional e redes neurais profundas para interpretar alterações visuais na carne, como mudanças de cor e textura que podem indicar perda de qualidade. Na prática, isso permite automatizar uma etapa que ainda depende bastante da avaliação humana e, muitas vezes, de análises laboratoriais mais demoradas.
Para o setor, o ganho vai além da inovação tecnológica. Uma ferramenta desse tipo pode contribuir para três frentes sensíveis da operação: segurança dos alimentos, eficiência operacional e redução do desperdício.
No varejo, por exemplo, a leitura mais precisa do estado real do produto pode ajudar equipes a definir com mais agilidade quais itens seguem aptos para venda, quais precisam de giro acelerado e quais devem ser retirados. Isso tende a melhorar a gestão de estoque e a reduzir perdas associadas a erros de estimativa ou critérios excessivamente conservadores.
Outro ponto importante é a velocidade. Enquanto métodos convencionais podem exigir mais tempo para confirmar a condição da carne, o sistema entrega um diagnóstico em segundos após o processamento da imagem. Em operações com grande volume e alta perecibilidade, esse fator pode fazer diferença direta na tomada de decisão.
Segundo os pesquisadores, o modelo foi treinado para reconhecer alterações sutis nas fibras musculares, associadas a processos oxidativos e proliferação bacteriana. O estudo contou com a participação de especialistas de áreas diferentes, unindo ciência dos alimentos e desenvolvimento tecnológico. Os resultados foram publicados na revista Food Chemistry, o que reforça o peso científico da iniciativa.
Um dos aspectos mais interessantes para o mercado é a possibilidade de adaptação da solução a estruturas já existentes. De acordo com o estudo, a ferramenta não exige equipamentos complexos e pode ser integrada a dispositivos móveis ou sistemas de câmeras usados nas plantas de processamento e nos pontos de venda. Isso amplia o potencial de adoção e torna a inovação mais próxima da realidade operacional do setor.
No contexto do foodservice e do varejo alimentar, tecnologias como essa se conectam a uma agenda que vem ganhando força: usar dados e automação para melhorar a rastreabilidade, elevar o padrão de qualidade e enfrentar o desperdício de alimentos de forma mais concreta. A depender do avanço da pesquisa e da escalabilidade da solução, o uso de inteligência artificial no monitoramento de perecíveis pode deixar de ser uma aposta futura para se tornar ferramenta prática de gestão.
Os pesquisadores também apontam que a base tecnológica do RastreIA pode ser ajustada para outros produtos perecíveis, como carnes de aves, suínos e peixes. Em perspectiva, isso abre espaço para aplicações mais amplas em diferentes categorias da cadeia de alimentos.
