Tecnologia de Inteligência Artificial que prevê maciez e gordura da carne com fotos de celular foi desenvolvida por pesquisadores do Brasil, Canadá e EUA; ela acerta mais do que consumidores ao prever qualidade de cortes bovinos e suínos
Em um avanço promissor para a indústria da carne e o consumidor final, uma equipe de pesquisadores brasileiros, canadenses e norte-americanos desenvolveu um sistema de inteligência artificial (IA) capaz de prever a maciez e o teor de gordura intramuscular da carne crua utilizando apenas fotos tiradas com o celular. O estudo, publicado na conceituada revista científica Meat Science, demonstra que a tecnologia supera até mesmo o julgamento humano em testes comparativos.
Como funciona a IA que “enxerga” a qualidade da carne
O projeto utilizou técnicas de visão computacional e redes neurais para treinar um modelo com base em 924 imagens de carne bovina (contrafilé) e 514 de carne suína (lombo). As fotos foram capturadas ao longo de um ano em ambiente controlado e com iluminação padronizada, em um esforço conjunto liderado por pesquisadores como Márcio Duarte (University of Guelph, Canadá), João Dórea (University of Wisconsin-Madison) e Dário Oliveira (FGV EMAp, Brasil).
Cada imagem foi associada a dados laboratoriais que indicam a força de cisalhamento — ou seja, a força necessária para cortar a carne — e o percentual de gordura entre as fibras musculares, conhecido como gordura intramuscular (IMF). As informações permitiram que a IA “aprendesse” a prever, a partir das características visuais, esses dois fatores-chave da qualidade da carne.
Resultados surpreendentes: IA acerta mais que o consumidor
Durante os testes, a IA foi submetida a uma tarefa semelhante à escolha que qualquer consumidor enfrenta no açougue: selecionar, entre dois bifes, qual seria o mais macio ou com maior teor de gordura. Foram gerados mil pares aleatórios a partir de 142 imagens do conjunto de teste.
Os resultados impressionam:
- 81,5% de acerto na previsão de maciez da carne suína
- 76,5% de acerto para maciez da carne bovina
- 77% de acerto para gordura intramuscular em bovinos
- 79% para suínos
Para efeito de comparação, 130 consumidores também participaram dos testes. Ao tentar identificar o bife mais macio com base nas mesmas imagens, eles acertaram em média apenas 46,7% das vezes.
Segundo o pesquisador Guilherme Lobato Menezes, que coordenou parte da análise estatística, a capacidade da IA em prever a gordura intramuscular com precisão é um avanço relevante, pois essa gordura influencia diretamente na suculência e sabor da carne — características muito valorizadas pelos consumidores, mas de difícil percepção visual.
“Nossa pesquisa consegue prever quantitativamente esse percentual, permitindo que o consumidor seja muito mais específico sobre o nível de gordura desejado, algo impossível de avaliar com precisão apenas olhando”, explica Menezes.
Potencial comercial: do supermercado à indústria
Por enquanto, a aplicação prática está limitada a dois tipos de corte — contrafilé bovino e lombo suíno — e depende de condições controladas de iluminação. No entanto, os pesquisadores estão expandindo os testes para outros cortes, diferentes tipos de carnes e condições reais de mercado.
A expectativa é que a tecnologia possa originar um aplicativo para celulares, capaz de auxiliar os consumidores diretamente no ponto de venda. Imagine tirar uma foto de um bife no açougue e receber, em segundos, uma avaliação da maciez e da gordura daquele corte.
Além de beneficiar o consumidor final, a IA pode revolucionar a indústria da carne ao permitir uma classificação mais objetiva e justa dos produtos, com base em dados reais de qualidade, e não apenas em aparência visual ou critérios subjetivos.
Inteligência Artificial prevê maciez e gordura da carne e os impactos para o agronegócio
Em países como o Brasil, líder mundial na produção e exportação de carne bovina e suína, a adoção dessa tecnologia pode gerar ganhos significativos em toda a cadeia produtiva. Desde o produtor até o frigorífico, passando pelo varejo, todos podem se beneficiar de uma padronização mais precisa e comercialmente justa.
A inovação também abre caminho para startups e empresas de tecnologia investirem no desenvolvimento de soluções práticas baseadas no estudo, aproveitando o crescente interesse por rastreabilidade, transparência e qualidade sensorial na produção de alimentos.
Resumo dos principais dados:
- IA treinada com 924 imagens de contrafilé bovino e 514 de lombo suíno.
- Fotos capturadas com celular, em ambiente controlado.
- Acertos da IA: até 81,5% na previsão de maciez e até 79% na previsão de gordura intramuscular.
- Consumidores acertaram apenas 46,7% em testes similares.
- Aplicação futura inclui app para supermercados e uso industrial para classificação de carnes.
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