Na hora de escolher a carne para o churrasco, a maioria das pessoas conta com o “olhômetro”. Mas, em breve, a ciência pode ajudar nessa decisão.
Pesquisadores do Brasil, Canadá e Estados Unidos desenvolveram um sistema de Inteligência Artificial (IA) que prevê a maciez e a gordura intramuscular da carne usando apenas fotos tiradas com o celular.
O estudo, publicado na revista Meat Science, contou com a participação do pesquisador Dário Oliveira, da FGV EMAp.
A colaboração internacional é essencial para o avanço da ciência de dados no Brasil. O pesquisador Dário Oliveira destaca que o projeto uniu diferentes especialidades para resolver um problema real, que pode ter um impacto direto na vida das pessoas.
É a tecnologia a serviço do consumidor, ajudando a garantir uma experiência perfeita na hora de escolher um bom corte.
Como a pesquisa foi feita: um olhar da ciência de dados
O modelo de inteligência artificial foi treinado com 924 bifes de carne bovina e 514 de carne suína. As fotos foram tiradas com celular em um ambiente controlado e depois associadas a informações de laboratório, como a força necessária para cortar a carne (maciez) e o percentual de gordura intramuscular (suculência).
Com base nesse material, foram treinadas redes neurais para analisar e prever a qualidade da carne a partir das imagens.
Além de classificar os cortes em “macia”, “intermediária” ou “dura”, os pesquisadores também previram valores numéricos exatos de maciez e teor de gordura.
Essa abordagem inovadora permitiu que o modelo estimasse, com base apenas na foto, medidas que tradicionalmente só são obtidas em laboratório. O método foi testado em pares de bifes, simulando a escolha que o consumidor faz no supermercado.
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Resultados impressionantes e um consumidor mais preciso
A pesquisa mostrou que o modelo de IA é muito mais preciso que o olho humano. Na previsão da maciez da carne bovina, a IA atingiu 76,5% de acerto, enquanto os consumidores que participaram do experimento acertaram, em média, apenas 46,7% das vezes.
Para a carne suína, o modelo chegou a impressionantes 81,5% de acerto. A taxa de acerto para a previsão de gordura intramuscular foi de 77% para a carne bovina e 79% para a suína.
Segundo o pesquisador Guilherme Lobato Menezes, estimar a gordura intramuscular com precisão é um avanço importante. A gordura entre as fibras influencia diretamente no sabor e na suculência.
A pesquisa consegue prever quantitativamente esse percentual, dando ao consumidor a chance de escolher o nível de gordura que prefere, algo impossível de avaliar apenas olhando a olho nu.
Ciência a serviço do agro e do consumidor
Por enquanto, o sistema funciona apenas para os cortes de contrafilé bovino e lombo suíno. A expectativa dos pesquisadores é expandir o modelo para outros cortes, raças e condições de iluminação.
A ideia é que o estudo sirva de base para uma startup ou empresa de tecnologia desenvolver um aplicativo que ajude os consumidores a comparar cortes no momento da compra.
O pesquisador Dário Oliveira destaca que essa ferramenta pode ser útil para toda a cadeia da carne. A indústria poderia usar a tecnologia para criar faixas de preço mais justas, baseadas na qualidade real do produto.
Para um país como o Brasil, um dos maiores produtores e exportadores de carne do mundo, a inovação pode transformar a produção, comercialização e o consumo.
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