Pesquisadores do Brasil, Canadá e Estados Unidos desenvolveram uma inteligência artificial que pode prever a maciez e a gordura intramuscular da carne crua através de fotos tiradas com celular. O estudo, publicado na revista Meat Science, envolveu o pesquisador Dário Oliveira, da Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getulio Vargas (FGV EMAp).
A IA foi treinada com imagens de 924 bifes bovinos e 514 suínos, capturadas em ambiente controlado e com iluminação padronizada. O pesquisador Márcio Duarte, especialista em qualidade da carne, coletou essas imagens durante um ano na University of Guelph, no Canadá. João Dórea, da University of Wisconsin-Madison, liderou o projeto com a colaboração de Dário Oliveira e Guilherme Lobato Menezes, utilizando redes neurais para analisar as imagens.
Cada foto foi associada a dados laboratoriais como força de cisalhamento e percentual de gordura intramuscular (IMF). Os cortes foram classificados em “macia”, “intermediária” ou “dura”, e testes de regressão foram aplicados para prever valores exatos de maciez e teor de gordura, permitindo estimativas baseadas apenas em imagens.
Na prática, o sistema gerou mil pares aleatórios de imagens para comparar a força necessária para cortar e o percentual de gordura de cada peça, simulando a escolha de consumidores no supermercado. O modelo alcançou 76,5% de acerto na previsão da maciez da carne bovina, superando os 46,7% dos consumidores que participaram do experimento. Para a carne suína, a precisão foi de 81,5% na maciez e 79% na gordura intramuscular.
