{"id":57831,"date":"2025-06-29T20:52:42","date_gmt":"2025-06-29T23:52:42","guid":{"rendered":"https:\/\/portalnewsgta.com.br\/?p=57831"},"modified":"2025-06-29T20:53:01","modified_gmt":"2025-06-29T23:53:01","slug":"pesquisa-finaliza-prototipo-para-avaliacao-da-qualidade-e-maciez-da-carne-bovina-em-tempo-real-com-uso-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portalnewsgta.com.br\/index.php\/2025\/06\/29\/pesquisa-finaliza-prototipo-para-avaliacao-da-qualidade-e-maciez-da-carne-bovina-em-tempo-real-com-uso-de-ia\/","title":{"rendered":"Pesquisa finaliza prot\u00f3tipo para avalia\u00e7\u00e3o da qualidade e maciez da carne bovina em tempo real com uso de IA"},"content":{"rendered":"
A solu\u00e7\u00e3o visa atender demandas da cadeia produtiva da carne, da pecu\u00e1ria \u00e0 ind\u00fastria, passando por varejistas e consumidores<\/h5>\n
Widson Ovando\u00a0|\u00a0Fapemat<\/div>\n
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Pesquisadores em Mato Grosso desenvolveram, com apoio da Funda\u00e7\u00e3o de Amparo \u00e0 Pesquisa do Estado de Mato Grosso (Fapemat), uma ferramenta port\u00e1til (prot\u00f3tipo) e n\u00e3o invasiva para avaliar a qualidade e maciez da carne bovina em ambiente industrial em tempo real. A tecnologia utiliza t\u00e9cnicas de espectroscopia por reflect\u00e2ncia e algoritmos de intelig\u00eancia artificial (IA) com base em imagens capturadas por c\u00e2meras multiespectrais. A solu\u00e7\u00e3o visa atender demandas da cadeia produtiva da carne, da pecu\u00e1ria \u00e0 ind\u00fastria, passando por varejistas e consumidores.<\/p>\n

O projeto foi financiado pelo Estado, por meio do Edital n\u00ba 004\/2021 Pesquisa aplicada – Cadeias Produtivas de Mato Grosso, e \u00e9 intitulado \u201cDetermina\u00e7\u00e3o n\u00e3o-destrutiva da maciez da carne bovina (for\u00e7a de cisalhamento) por imagem multiespectral e algoritmos de Intelig\u00eancia Artificial\u201d.<\/p>\n

A t\u00e9cnica \u00e9 baseada em\u00a0espectroscopia por reflect\u00e2ncia, que utiliza radia\u00e7\u00e3o luminosa, incluindo comprimentos de onda vis\u00edveis e invis\u00edveis ao olho humano, para interagir com a carne e extrair informa\u00e7\u00f5es sobre sua composi\u00e7\u00e3o. Quando essa luz incide sobre o alimento, parte \u00e9 absorvida e parte \u00e9 refletida. A forma como a luz retorna dependendo\u00a0 das propriedades f\u00edsico-qu\u00edmicas do tecido, como teor de gordura, umidade e estrutura das fibras musculares, geram os dados necess\u00e1rios.<\/p>\n

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As informa\u00e7\u00f5es \u00f3pticas s\u00e3o registradas por uma\u00a0c\u00e2mera multiespectral, capaz de captar imagens em diferentes faixas do espectro eletromagn\u00e9tico. A partir dessas imagens,\u00a0algoritmos de intelig\u00eancia artificial, baseados em redes neurais artificiais que utilizam m\u00faltiplas camadas para analisar dados\u00a0(deep learning), s\u00e3o aplicados para correlacionar esses dados espectrais com par\u00e2metros reais da carne, como a t\u00e9cnica da\u00a0for\u00e7a de cisalhamento, tradicionalmente utilizada como refer\u00eancia para medir, mas que \u00e9 muito invasiva.<\/p>\n

Segundo os coordenadores do projeto,\u00a0doutores Heinsten \u00a0Frederich Leal dos Santos e \u00a0Angelo Polizel Neto, da Universidade Federal de Rondon\u00f3polis (UFR), \u201ca tecnologia aprende a identificar padr\u00f5es nas imagens captadas (espectro vis\u00edvel e invis\u00edvel), permitindo prever a maciez da carne com alta precis\u00e3o, sem a necessidade de cortes, manipula\u00e7\u00f5es e testes destrutivos\u201d.<\/p>\n

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O estudo definiu comprimentos de onda mais relevantes para correlacionar os dados espectrais com a maciez da carne, tradicionalmente medida anteriormente por for\u00e7a de cisalhamento (for\u00e7a necess\u00e1ria para romper as fibras musculares de forma invasiva). A equipe desenvolveu algoritmos baseados em redes neurais artificiais com precis\u00e3o superior a 80%. Utilizando t\u00e9cnicas onde as tarefas sejam realizadas no menor tempo poss\u00edvel com custos m\u00ednimos, e aprendendo com cada intera\u00e7\u00e3o (t\u00e9cnica de deep learning).<\/p>\n

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Com a defini\u00e7\u00e3o de comprimentos de onda mais relevantes para a an\u00e1lise da carne, validou a metodologia como\u00a0prova de conceito (TRL 3), ou seja, tecnicamente vi\u00e1vel. Posteriormente, foi desenvolvido um\u00a0prot\u00f3tipo funcional (TRL 4), capaz de operar em tempo real, capturando imagens da carne e estimando sua maciez diretamente na linha de produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Entre os principais benef\u00edcios da tecnologia, destaca-se a possibilidade de integra\u00e7\u00e3o direta em frigor\u00edficos, sem necessidade de coleta ou descarte de amostras. Isso\u00a0elimina perdas, reduz custos laboratoriais, e abre caminho para o uso de dados em programas de\u00a0melhoramento gen\u00e9tico\u00a0e\u00a0controle de qualidade da mat\u00e9ria-prima.<\/p>\n

Al\u00e9m do desenvolvimento do sistema e dos algoritmos, os pesquisadores estruturaram um\u00a0banco de dados de amostras robusto, com amostras espectrais associadas a vari\u00e1veis de qualidade da carne bovina, contribuindo para a forma\u00e7\u00e3o de um modelo de avalia\u00e7\u00e3o mais confi\u00e1vel e automatizado.<\/p>\n

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Entre os impactos o coordenador cita a padroniza\u00e7\u00e3o da maciez como par\u00e2metro mensur\u00e1vel em tempo real na ind\u00fastria frigor\u00edfica, a rastreabilidade da carne desde a produ\u00e7\u00e3o at\u00e9 o consumidor final, disponibilizando informa\u00e7\u00f5es precisas para importadores e redes varejistas.<\/p>\n

A aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial nesse processo permite que decis\u00f5es operacionais sejam tomadas com base em dados objetivos, reduzindo a interven\u00e7\u00e3o humana em processos sens\u00edveis de controle de qualidade. A solu\u00e7\u00e3o dialoga com o conceito de ind\u00fastria 4.0 e amplia a inser\u00e7\u00e3o da tecnologia digital no setor de carnes.<\/p>\n

\u201cEssa iniciativa est\u00e1 alinhada com os Objetivos de Desenvolvimento Sustent\u00e1vel da ONU, especialmente os ODS 2 (Fome Zero e Agricultura Sustent\u00e1vel), 8 (Trabalho Decente e Crescimento Econ\u00f4mico), 9 (Ind\u00fastria, Inova\u00e7\u00e3o e Infraestrutura), 12 (Consumo e Produ\u00e7\u00e3o Respons\u00e1veis) e 17 (Parcerias e Meios de Implementa\u00e7\u00e3o). Refor\u00e7ando o posicionamento da cadeia produtiva da carne bovina brasileira em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 inova\u00e7\u00e3o, efici\u00eancia produtiva e sustentabilidade\u201d, finalizou Heinsten.<\/p>\n

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