Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram uma tecnologia baseada em inteligência artificial capaz de identificar, em tempo real, o frescor da carne bovina a partir da análise de imagens digitais.

A solução utiliza visão computacional para detectar padrões visuais associados ao processo de deterioração da carne, incluindo alterações que muitas vezes não são perceptíveis ao olho humano. A proposta é ampliar o controle de qualidade na indústria alimentícia e reforçar a segurança alimentar ao longo da cadeia.

O estudo foi conduzido dentro do projeto RastreIA, no Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena-USP), e busca oferecer uma alternativa mais rápida, automatizada e menos invasiva em comparação aos métodos tradicionais de avaliação, que dependem de análises laboratoriais mais lentas e destrutivas.

Segundo os pesquisadores, os processos atuais ainda são fortemente baseados em inspeções visuais humanas, sujeitas a falhas que podem gerar desperdício de alimentos ou comprometer a qualidade dos produtos.

A nova abordagem utiliza modelos de visão computacional treinados para reconhecer padrões relacionados ao frescor da carne. O sistema pode ser aplicado diretamente em linhas industriais, permitindo análises automatizadas peça por peça.

“O sistema pode verificar peça por peça em uma linha de corte de carne com precisão próxima de 100% em relação ao frescor, tornando o processo mais rápido e seguro”, afirmou Robson Campos, doutorando do Cena-USP e integrante da equipe responsável pela pesquisa.

A tecnologia combina redes neurais convolucionais profundas (DCNNs), utilizadas em reconhecimento de imagens, com a ferramenta Radam, desenvolvida por pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos (IFSC-USP).

Durante os testes, algoritmos de aprendizado de máquina analisaram imagens de carnes classificadas em diferentes estágios de frescor. Os resultados alcançaram índices de precisão entre 93% e 100%, dependendo da configuração aplicada.

Os pesquisadores destacam que a solução pode facilitar a adoção de sistemas inteligentes em frigoríficos e ambientes industriais, reduzindo custos operacionais e acelerando processos de inspeção.

O avanço acontece em um momento de crescimento da produção brasileira de carne bovina e de maior atenção dos consumidores a temas como qualidade, rastreabilidade e segurança dos alimentos.

Apesar dos resultados considerados promissores, os cientistas ressaltam que a análise visual não substitui completamente métodos laboratoriais tradicionais, já que fatores microbiológicos e químicos internos podem não ser detectados apenas pela aparência externa.

Ainda assim, a expectativa é que tecnologias de visão computacional passem a atuar como ferramentas complementares no monitoramento de qualidade da indústria de alimentos.

O estudo foi publicado na revista científica Food Chemistry e contou com financiamento da Fapesp.

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