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Dispositivo portátil avalia qualidade e maciez da carne bovina em tempo real com uso de Inteligência Artificial
1 de julho de 2025, 15:04

Fonte

FAPEMAT

Publicação Original

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato Grosso

Áreas

Ciência e Tecnologia de Alimentos, Engenharia de Alimentos, Indústria Alimentícia, Qualidade dos Alimentos

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Resumo

Com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato Grosso (FAPEMAT), pesquisadores da Universidade Federal de Rondonópolis (UFR) desenvolveram o primeiro protótipo de um dispositivo portátil para avaliar a qualidade e maciez da carne bovina em ambiente industrial em tempo real.

A tecnologia utiliza técnicas de espectroscopia por reflectância e algoritmos de inteligência artificial (IA) com base em imagens capturadas por câmeras multiespectrais. A solução visa atender demandas da cadeia produtiva da carne, da pecuária à indústria, passando por varejistas e consumidores.

Usando a espectroscopia por reflectância – que utiliza radiação luminosa, incluindo comprimentos de onda visíveis e não visíveis aos humanos – é possível extrair informações sobre a composição e qualidade da carne.

As informações ópticas são registradas por uma câmera multiespectral, capaz de captar imagens em diferentes faixas do espectro eletromagnético. A partir dessas imagens, algoritmos de inteligência artificial – baseados em redes neurais artificiais que utilizam múltiplas camadas para analisar dados (deep learning) – são aplicados para correlacionar esses dados espectrais com parâmetros reais da carne.

Segundo o Dr. Heinsten  Frederich Leal dos Santos e o Dr. Angelo Polizel Neto, coordenadores do projeto e professores da Universidade Federal de Rondonópolis (UFR), “a tecnologia aprende a identificar padrões nas imagens captadas (espectro visível e invisível), permitindo prever a maciez da carne com alta precisão, sem a necessidade de cortes, manipulações e testes destrutivos”.

Os pesquisadores definiram comprimentos de onda mais relevantes para correlacionar os dados espectrais com as propriedades desejadas e desenvolveram os algoritmos baseados em redes neurais artificiais para então validar a metodologia como prova de conceito com um protótipo funcional. O protótipo é capaz de operar em tempo real, capturando imagens da carne e estimando sua maciez diretamente na linha de produção.

Entre os principais benefícios da tecnologia, os pesquisadores destacaram a possibilidade de integração direta em frigoríficos, sem necessidade de coleta ou descarte de amostras. Isso elimina perdas, reduz custos laboratoriais, e abre caminho para o uso de dados em programas de melhoramento genético e controle de qualidade da matéria-prima.

Além do desenvolvimento do sistema e dos algoritmos, os pesquisadores estruturaram um banco de dados de amostras robusto, com amostras espectrais associadas a variáveis de qualidade da carne bovina, contribuindo para a formação de um modelo de avaliação mais confiável e automatizado.

Em suas publicações, o Portal SciAdvances tem o único objetivo de divulgação científica, tecnológica ou de informações comerciais para disseminar conhecimento. Nenhuma publicação do Portal SciAdvances tem o objetivo de aconselhamento, diagnóstico, tratamento médico ou de substituição de qualquer profissional da área da saúde. Consulte sempre um profissional de saúde qualificado para a devida orientação, medicação ou tratamento, que seja compatível com suas necessidades específicas. 

Autores/Pesquisadores Citados

Dr. Heinsten  Frederich Leal dos Santos

Professor da Universidade Federal de Rondonópolis (UFR)

Dr. Angelo Polizel Neto

Professor da Universidade Federal de Rondonópolis (UFR)

Mais Informações

Acesse a notícia original completa na página da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato Grosso.

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