![\"peda\u00e7os](\"https:\/\/agromt.news\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Tecnica-com-IA-avalia-a-qualidade-da-carne-em-tempo.jpg\")
Uma nova t\u00e9cnica utilizando intelig\u00eancia artificial (IA<\/a><\/strong>) se mostrou capaz de analisar imagens em tempo real para identificar o frescor da carne<\/a><\/strong>, otimizando o controle de qualidade do produto.<\/p>\n A pesquisa, desenvolvida no\u00a0RastreIA\u00a0\u2013 projeto sediado no Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena) USP<\/a><\/strong> \u2013 apresenta uma abordagem inovadora baseada em vis\u00e3o computacional, com potencial para impactar diretamente a ind\u00fastria de alimentos e a seguran\u00e7a alimentar do consumidor.<\/p>\n Robson Campos, doutorando no Cena e integrante do RastreIA, explica que a avalia\u00e7\u00e3o da qualidade da carne ainda depende, em grande parte, de an\u00e1lises laboratoriais \u2013 que podem ser demoradas, custosas e, muitas vezes, destrutivas, por exigirem a coleta e o preparo de amostras. <\/p>\n Al\u00e9m disso, esses m\u00e9todos nem sempre s\u00e3o vi\u00e1veis para aplica\u00e7\u00f5es em larga escala ou em tempo real.<\/p>\n De acordo com o pesquisador, que \u00e9 um dos autores do estudo, a comprova\u00e7\u00e3o do frescor tamb\u00e9m tem sido majoritariamente baseada em verifica\u00e7\u00f5es visuais humanas, o que pode gerar falhas, levando tanto ao desperd\u00edcio (ao indicar que a carne est\u00e1 estragada quando n\u00e3o est\u00e1), quanto a riscos \u00e0 seguran\u00e7a alimentar (quando n\u00e3o identifica que existe um problema).<\/p>\n Dessa forma, os modelos de vis\u00e3o computacional, com o uso de imagens digitais, surgem como uma alternativa n\u00e3o destrutiva, capaz de captar com efici\u00eancia caracter\u00edsticas visuais associadas ao processo de deteriora\u00e7\u00e3o do alimento. Os modelos de IA usados para an\u00e1lise reconhecem padr\u00f5es visuais impercept\u00edveis a olho nu.<\/p>\n \u201cA intelig\u00eancia artificial pode contribuir enormemente para a ci\u00eancia dos alimentos, \u00e0 medida que uma m\u00e1quina com uma boa IA integrada pode verificar pe\u00e7a por pe\u00e7a em uma linha de corte de carne com precis\u00e3o de quase 100%, pelo menos em rela\u00e7\u00e3o ao frescor, agilizando a verifica\u00e7\u00e3o, aumentando a seguran\u00e7a e reduzindo custos\u201d, afirma Campos.<\/p>\n O Brasil assumiu, em 2025, a lideran\u00e7a mundial na produ\u00e7\u00e3o de carne bovina, ao registrar cerca de 12,4 milh\u00f5es de toneladas, superando Estados Unidos<\/a><\/strong> e China<\/a><\/strong>, segundo a Companhia Nacional de Abastecimento (Conab<\/a><\/strong>).<\/p>\n Ao mesmo tempo, uma pesquisa realizada em 2026 pelo Instituto QualiBest indica que os consumidores demonstram crescente preocupa\u00e7\u00e3o com a sustentabilidade, a origem e a qualidade dessa produ\u00e7\u00e3o. Armazenamento e manuseio inadequados s\u00e3o fatores que impactam diretamente o odor, a cor e a textura da carne.<\/p>\n Ao aproveitar modelos pr\u00e9-treinados e m\u00e9todos otimizados de extra\u00e7\u00e3o de caracter\u00edsticas, o sistema desenvolvido no RastreIA reduz a necessidade de grandes volumes de dados e de longos processos de treinamento. <\/p>\n Isso facilita sua implementa\u00e7\u00e3o em ambientes industriais, como frigor\u00edficos. Outro ponto relevante \u00e9 que a an\u00e1lise \u00e9 completamente n\u00e3o destrutiva, pois o m\u00e9todo n\u00e3o exige contato f\u00edsico com a amostra nem a utiliza\u00e7\u00e3o de reagentes qu\u00edmicos.<\/p>\n Um artigo que\u00a0descreve o treinamento de modelos de intelig\u00eancia artificial (IA) para classificar o frescor da carne com base em dados de imagem foi publicado na\u00a0Food Chemistry<\/em>, importante revista cient\u00edfica internacional da \u00e1rea.<\/p>\n O m\u00e9todo proposto combina redes neurais convolucionais profundas (DCNNs), amplamente utilizadas em reconhecimento de imagens, com a ferramenta Radam (Random Encoding of Aggregated Deep Activation Maps<\/em> – Codifica\u00e7\u00e3o Aleat\u00f3ria de Mapas Agregados de Ativa\u00e7\u00e3o Profunda), respons\u00e1vel por extrair e organizar caracter\u00edsticas relevantes dessas imagens.<\/p>\n Desenvolvida por pesquisadores do Instituto de F\u00edsica de S\u00e3o Carlos (IFSC) da USP, a Radam \u00e9 capaz de reconhecer padr\u00f5es complexos de textura em imagens. <\/p>\n Diferente de modelos tradicionais, ela aproveita o conhecimento de outras IAs j\u00e1 treinadas e o adapta para tarefas espec\u00edficas, exigindo menos dados e menor poder computacional.<\/p>\n Al\u00e9m disso, a tecnologia j\u00e1 alcan\u00e7ou resultados de ponta em n\u00edvel mundial e pode-se aplicar em diferentes \u00e1reas, como medicina, ind\u00fastria, meio ambiente e na identifica\u00e7\u00e3o de materiais.<\/p>\n No estudo atual, algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina, que classificam a carne em diferentes est\u00e1gios de frescor, processaram as informa\u00e7\u00f5es de textura da carne e de suas assinaturas bioqu\u00edmicas.<\/p>\n Nesse sentido, a equipe testou o sistema em conjuntos de dados contendo imagens de carne bovina, previamente categorizadas. A abordagem alcan\u00e7ou n\u00edveis de precis\u00e3o entre 93% e 100%, dependendo da configura\u00e7\u00e3o utilizada, indicando alta confiabilidade na classifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Ainda que os n\u00edveis de precis\u00e3o sejam satisfat\u00f3rios, os pesquisadores alertam que, na avalia\u00e7\u00e3o, basearam-se apenas em caracter\u00edsticas visuais externas da carne, que podem n\u00e3o capturar todos os aspectos relacionados ao frescor, como altera\u00e7\u00f5es microbiol\u00f3gicas ou qu\u00edmicas internas.<\/p>\n Al\u00e9m disso, fatores como ilumina\u00e7\u00e3o, posicionamento da c\u00e2mera e composi\u00e7\u00e3o da amostra podem influenciar o desempenho dos modelos.<\/p>\n Outro desafio apontado \u00e9 a variabilidade natural do alimento. Elementos como o teor de gordura, por exemplo, podem alterar a apar\u00eancia da carne e impactar a precis\u00e3o das classifica\u00e7\u00f5es, sendo um aspecto ainda a ser explorado em estudos futuros, na avalia\u00e7\u00e3o dos cientistas.<\/p>\n Para eles, a vis\u00e3o computacional n\u00e3o se destina a substituir completamente os m\u00e9todos anal\u00edticos convencionais; sua integra\u00e7\u00e3o com t\u00e9cnicas tradicionais e avan\u00e7adas mais recentes, por meio da fus\u00e3o de dados, oferece uma abordagem complementar e potencialmente mais robusta.<\/p>\n *Com informa\u00e7\u00f5es do Jornal da USP<\/em><\/p>\n *Sob supervis\u00e3o de Hildeberto Jr.<\/em><\/p>\n O post T\u00e9cnica com IA avalia a qualidade da carne em tempo real<\/a> apareceu primeiro em Canal Rural<\/a>.<\/p>\nControle de qualidade <\/h2>\n
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M\u00e9todo<\/h2>\n
Integra\u00e7\u00e3o com t\u00e9cnicas tradicionais<\/h2>\n