O uso de inteligência artificial na inspeção de produtos de origem animal.

Por GETIPOA.

 

A produção de alimentos de origem animal é um setor de extrema importância para a economia global e a saúde pública, exigindo sistemas rigorosos de inspeção para garantir a qualidade e segurança desses produtos. Tradicionalmente, as inspeções são realizadas por profissionais que utilizam métodos visuais e análises laboratoriais, os quais, apesar de eficazes, estão sujeitos a variações e erros humanos. A aplicação da IA nessa área tem o potencial de revolucionar o controle de qualidade, utilizando desde técnicas de visão computacional até o aprendizado de máquina, contribuindo para a redução de riscos à saúde pública e para a melhoria dos processos produtivos (Rathod et al., 2020).

A utilização de IA na inspeção de produtos de origem animal se baseia, principalmente, em tecnologias como a visão computacional, que permite a análise automatizada de imagens de carnes, laticínios e outros produtos. Algoritmos de aprendizado de máquina são treinados para detectar anomalias, como contaminação ou deterioração, que podem não ser visíveis a olho nu. Esse tipo de sistema pode ser integrado às linhas de produção, realizando inspeções contínuas e em tempo real, o que aumenta a eficiência e reduz os custos operacionais (González-Barron & Furtado, 2018).

No setor de carnes, algoritmos de aprendizado de máquina são utilizados para identificar doenças nos animais antes do abate, como a mastite e doenças respiratórias. Isso permite que animais doentes sejam isolados, garantindo que apenas produtos de qualidade cheguem ao consumidor final. Após o abate, sistemas de visão computacional são empregados para avaliar características da carne, como cor, textura e teor de gordura, identificando possíveis problemas sanitários que podem passar despercebidos em inspeções manuais. No setor de laticínios, a IA também tem mostrado grande eficácia na detecção de adulterantes no leite, como água ou substâncias químicas, utilizando algoritmos preditivos e processamento de dados. Esses sistemas realizam inspeções em tempo real, garantindo que o produto seja monitorado continuamente ao longo de toda a cadeia produtiva (Ávila, 2021).

Outro benefício da IA na inspeção de produtos de origem animal é a capacidade de integrar diferentes fontes de dados, como histórico de produção, temperatura de armazenamento e imagens de ultrassom, para realizar diagnósticos mais precisos. Sistemas de IA podem correlacionar esses dados e gerar alertas sobre possíveis falhas no processamento ou no armazenamento, auxiliando na tomada de decisões preventivas e corretivas antes que os produtos cheguem ao consumidor. Essa abordagem também facilita a rastreabilidade dos produtos, uma demanda crescente em cadeias de abastecimento alimentares globalizadas, garantindo que irregularidades sejam rapidamente identificadas e solucionadas. No entanto, a implementação dessas tecnologias enfrenta desafios, especialmente para pequenos e médios produtores. O alto custo inicial para instalação de sistemas inteligentes e a necessidade de capacitação técnica dos profissionais do setor são obstáculos significativos. A adaptação dos algoritmos de IA às condições variáveis dos processos de produção animal também exige desenvolvimento contínuo. (Kang et al., 2019).

Conclusão

O uso de inteligência artificial nas inspeções de produtos de origem animal abre novos caminhos para o controle de qualidade e a segurança alimentar. Embora haja barreiras para adoção, como o custo de implementação e a necessidade de qualificação técnica, os ganhos em eficiência, precisão e rastreabilidade são evidentes. À medida que as tecnologias de IA continuam a evoluir e se tornar mais acessíveis, elas têm o potencial de transformar toda a cadeia produtiva, resultando em produtos mais seguros e em maior confiança do consumidor no setor alimentício.

 

 

Referências:

Ávila, J. (2021). Uso de Inteligência Artificial na Inspeção de Produtos de Origem Animal. Trabalho de Conclusão de Curso.

González-Barron, U., & Furtado, F. (2018). Application of machine vision systems for the detection and quantification of food contamination. Food Control, 94, 155-165.

Rathod, P., Jayaraman, V. K., & Ramteke, P. W. (2020). Artificial intelligence techniques for food quality evaluation. Trends in Food Science & Technology, 99, 168-180.

Kang, H., Kim, J., & Lee, S. (2019). Desafios e inovações na implementação de inteligência artificial na produção animal. Animal Production Science, 59(11), 2010-2022.