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    Home»Interior»Inteligência artificial promete identificar carne estragada em poucos segundos
    Interior

    Inteligência artificial promete identificar carne estragada em poucos segundos

    RedaçãoBy Redação10 de abril de 2026
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    Foto: A proposta se baseia no uso de modelos de inteligência artificial
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    Uma aplicação inovadora da inteligência artificial está transformando o controle de qualidade na indústria alimentícia, possibilitando a análise do frescor da carne de maneira rápida e não destrutiva. A tecnologia SE utiliza de imagens digitais e modelos computacionais para reconhecer padrões que indicam a deterioração, oferecendo uma solução mais eficiente em comparação aos métodos tradicionais.

    Desenvolvida no projeto RastreIA, que tem sede no Centro de Energia Nuclear na Agricultura, a técnica emprega visão computacional para avaliar características visuais dos produtos em tempo real. Estudos mostram que os métodos convencionais, que dependem de análises laboratoriais prolongadas e avaliações humanas, podem ser imprecisos e inviáveis em larga escala.

    A nova proposta utiliza modelos de inteligência artificial que conseguem identificar padrões imperceptíveis a olho nu. Isso permite uma análise detalhada peça por peça nas linhas de produção, aumentando a precisão na verificação do frescor e contribuindo para a redução de desperdícios e riscos à segurança alimentar. Os testes realizados indicaram níveis de acerto que variam entre 93% e 100%, dependendo da configuração utilizada.

    Este avanço ocorre em um contexto de aumento na produção de carne bovina e de maior exigência dos consumidores em relação à qualidade e procedência dos alimentos. Além disso, a solução oferece vantagens operacionais, como diminuição de custos e a possibilidade de ser implementada em ambientes industriais sem necessidade de contato físico ou uso de reagentes.

    Apesar dos resultados promissores, os pesquisadores alertam que essa tecnologia deve ser utilizada como complemento às análises tradicionais, uma vez que alterações internas, como as microbiológicas, não são totalmente visíveis nas imagens. Desafios como iluminação e variações naturais dos alimentos ainda precisam ser superados para aprimorar o modelo.

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