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Da Redação
Uma novidade tecnológica promete revolucionar a cadeia da carne bovina em Mato Grosso. Pesquisadores, com o suporte da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato Grosso (Fapemat), desenvolveram um protótipo portátil e não invasivo capaz de medir a qualidade e a maciez da carne diretamente no ambiente industrial.
A ferramenta utiliza uma combinação de luz e inteligência artificial para entregar resultados em tempo real, atendendo desde o produtor rural até o consumidor final.
O projeto, financiado pelo Estado, integra o Edital nº 004/2021 Pesquisa Aplicada - Cadeias Produtivas de Mato Grosso, e é intitulado “Determinação não-destrutiva da maciez da carne bovina (força de cisalhamento) por imagem multiespectral e algoritmos de Inteligência Artificial”.
Como a tecnologia funciona na prática
A inovação baseia-se na espectroscopia por reflectância, uma técnica que "lê" a carne através da luz. Ao incidir luz (incluindo comprimentos de onda visíveis e invisíveis) sobre o alimento, parte dela é absorvida e parte é refletida. A forma como a luz retorna revela informações cruciais sobre a composição da carne, como teor de gordura, umidade e a estrutura de suas fibras musculares.
Essas informações são capturadas por uma câmera multiespectral, que registra imagens em diferentes faixas do espectro eletromagnético. Em seguida, algoritmos de inteligência artificial (IA) avançados, baseados em redes neurais artificiais (deep learning), entram em ação. Eles analisam esses dados luminosos e os relacionam com parâmetros reais da carne, como a força necessária para cortá-la (força de cisalhamento) – um método que, tradicionalmente, exige cortes na amostra.
Fapemat
Segundo os coordenadores do projeto, os doutores Heinsten Frederich Leal dos Santos e Angelo Polizel Neto, da Universidade Federal de Rondonópolis (UFR), a tecnologia "aprende a identificar padrões nas imagens captadas, permitindo prever a maciez da carne com alta precisão, sem a necessidade de cortes, manipulações e testes destrutivos".
O estudo, que já validou a metodologia como prova de conceito (TRL 3), resultou em um protótipo funcional (TRL 4), apto a operar em tempo real, capturando imagens e estimando a maciez da carne diretamente na linha de produção dos frigoríficos.
Os pesquisadores também desenvolveram um robusto banco de dados de amostras, com informações espectrais associadas a variáveis de qualidade da carne, contribuindo para modelos de avaliação mais confiáveis.
Heinsten Frederich Leal dos Santos finalizou destacando que a iniciativa está alinhada com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da ONU, reforçando o posicionamento da cadeia produtiva da carne bovina brasileira em relação à inovação, eficiência e sustentabilidade.
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