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10/04/2026 | 10:26

Nova IA promete detectar carne estragada em segundos

Tecnologia brasileira usa visão computacional e pode revolucionar o controle de qualidade

Redação Repórter Agro

Nova IA promete detectar carne estragada em segundos

Foto: Reprodução

Uma nova aplicação de inteligência artificial está transformando o controle de qualidade na cadeia de alimentos ao permitir a identificação rápida do frescor da carne. A tecnologia utiliza imagens digitais e modelos computacionais para detectar sinais de deterioração em poucos segundos, sem a necessidade de contato físico com o produto.

O sistema foi desenvolvido dentro do projeto RastreIA, conduzido por pesquisadores da Universidade de São Paulo, no Centro de Energia Nuclear na Agricultura, e utiliza técnicas avançadas de visão computacional para analisar características visuais da carne em tempo real.

Diferente dos métodos tradicionais, que dependem de análises laboratoriais demoradas ou da avaliação humana — sujeita a erros —, a nova solução automatiza o processo e amplia a precisão das inspeções. A inteligência artificial é capaz de identificar padrões imperceptíveis a olho nu, tornando a triagem mais eficiente.

Nos testes realizados, a tecnologia apresentou índices de acerto entre 93% e 100%, dependendo da configuração utilizada. Esse desempenho indica um alto potencial para aplicação em escala industrial, permitindo a análise peça por peça em linhas de produção.

O avanço ocorre em um momento de crescimento da produção de carne bovina e de maior exigência dos consumidores por qualidade e segurança alimentar. Além disso, a tecnologia pode reduzir desperdícios, evitar perdas econômicas e aumentar a confiança do consumidor final.

Outro ponto positivo é a viabilidade operacional. O sistema pode ser implementado em ambientes industriais sem necessidade de reagentes químicos ou manipulação direta do alimento, o que reduz custos e agiliza o processo.

Apesar dos resultados promissores, os pesquisadores destacam que a tecnologia ainda deve atuar como complemento às análises tradicionais. Isso porque alterações internas, como problemas microbiológicos, nem sempre são detectadas apenas por imagens. Além disso, fatores como iluminação e variações naturais do produto ainda representam desafios para o aprimoramento do modelo.

Mesmo assim, a inovação reforça o papel da inteligência artificial no agronegócio e na indústria de alimentos, apontando para um futuro com processos mais eficientes, seguros e tecnológicos.
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