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Método utiliza imagens digitais e aprendizado de máquina para classificar o frescor da carne em tempo real. A tecnologia apresentou níveis de precisão entre 93% e 100% durante a fase experimental.
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Tecnologia desenvolvida na USP utiliza inteligência artificial para avaliar o frescor da carne em tempo real, a partir de imagens simples.
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O método, que combina visão computacional e aprendizado de máquina, apresentou níveis de precisão entre 93% e 100% durante a fase experimental.
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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.
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Diferente 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.
Carne bovina — Foto: Foto de David Foodphototasty na Unsplash Leia também: PF desmantela milícia digital e desvio milionário na Prefeitura de Macapá
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. Mais de noticia
🤖 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. Leia também: Vereador é alvo de operação
"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.
