Inteligência artificial mede qualidade da carne na hora
Inteligência artificial avalia o frescor da carne em tempo real, eliminando análises demoradas de laboratório e prometendo cortes de custo, menos desperdício e mais segurança ao longo da linha de produção de frigoríficos.
Visão computacional entra na linha de corte
Batizado de RastreIA, o sistema foi desenvolvido no Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena) da USP e utiliza redes neurais convolucionais combinadas à ferramenta Radam para interpretar imagens de peças bovinas. A plataforma detecta padrões visuais que indicam degradação – imperceptíveis ao olho humano – e entrega um diagnóstico do frescor em frações de segundo. Nos testes divulgados na revista Food Chemistry, a precisão variou de 93% a 100%, dependendo da configuração.
O grande trunfo está na abordagem plug and play: como aproveita modelos pré-treinados, a solução demanda poucos dados adicionais, exige menor poder computacional e não destrói amostras. “A máquina consegue verificar peça por peça com quase 100% de acerto, acelerando o controle de qualidade e barateando o processo”, explica o pesquisador Robson Campos, doutorando do Cena/USP.
Por que isso importa para frigoríficos e produtores
O Brasil liderou a produção mundial de carne bovina em 2025, com 12,4 milhões de toneladas, segundo a Conab. Em paralelo, pesquisa do Instituto QualiBest (2026) mostra que consumidores estão mais atentos à origem, sustentabilidade e qualidade do alimento. Erros de avaliação podem significar perdas financeiras ou, pior, risco sanitário.
Ao passar cada peça sob uma câmera, o frigorífico recebe um laudo imediato: se o lote estiver dentro dos parâmetros, segue para embalagem; se houver suspeita de deterioração, é automaticamente separado. Na prática, isso representa:
- redução de desperdício ao evitar descarte equivocado;
- diminuição de retrabalho e custos laboratoriais;
- mais transparência para atender exigências de mercado interno e externo.
Para produtores e cooperativas, o avanço sinaliza um mercado cada vez mais intolerante a falhas de rastreabilidade e abre espaço para bonificação de carcaças que cheguem com frescor certificado.
Desafios ainda no radar dos pesquisadores
A tecnologia se baseia apenas em características externas da carne. Variáveis como teor de gordura, iluminação ou contaminações químicas internas podem influenciar a leitura. Por isso, a equipe trabalha na integração do algoritmo com sensores complementares e protocolos tradicionais, criando camadas adicionais de verificação. “A meta é combinar múltiplas fontes de dados para cobrir todas as etapas do processo”, afirma Campos em entrevista ao Jornal da USP.
Outro ponto em avaliação é adaptar o modelo a diferentes cortes, espécies e condições de abate, mantendo a precisão mesmo diante da variabilidade natural dos lotes.
Com a automação ganhando espaço no controle de qualidade, frigoríficos que investirem cedo podem transformar inspeções em vantagem competitiva e responder mais rápido às pressões de mercado por segurança e transparência. Para acompanhar outras inovações em automação e inteligência artificial aplicadas ao campo, visite nossa editoria de automação agrícola e IA.
Crédito da imagem: Canalrural Fonte: Canalrural
