A inteligência artificial na escolha da carne pode ser a grande aliada dos consumidores na hora de decidir qual corte levar para casa. Em vez de confiar apenas no “olhômetro”, uma nova tecnologia permite prever a maciez e o nível de gordura da carne crua a partir de uma simples foto tirada com o celular.
O estudo foi publicado na revista científica MIT Science e reúne especialistas do Brasil, Canadá e Estados Unidos. Um dos autores é o matemático Dário Oliveira, da Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas (FGV). Segundo ele, o foco da pesquisa foi o consumidor final no ponto de venda, e não apenas a indústria.
A ferramenta, já testada em cortes de contrafilé bovino e lombo suíno, consegue classificar a carne em três níveis — dura, intermediária ou macia — com base em padrões visuais de marmorização, ou seja, a gordura intramuscular que influencia diretamente na suculência e no sabor.
Como funciona o sistema de análise por imagem
Para desenvolver o modelo, os pesquisadores capturaram imagens de cortes em ambiente controlado, com iluminação adequada, simulando o cenário de um supermercado. As fotos foram tiradas com celulares comuns. A seguir, os cortes foram analisados por algoritmos que aprenderam a identificar padrões visuais associados à maciez e ao teor de gordura.
O sistema usa aprendizado de máquina para destacar automaticamente, em vermelho, as regiões da carne mais relevantes para a análise. Esses pontos coincidem com áreas de gordura entremeada, que os consumidores mais experientes normalmente associam à qualidade do corte.
Na prática, o modelo de inteligência artificial na escolha da carne superou o desempenho de compradores humanos ao prever quais cortes eram mais macios — especialmente no caso da carne bovina. Isso mostra o potencial da tecnologia para guiar consumidores comuns em decisões mais assertivas.
Marmorização é o segredo da maciez e do sabor
A gordura intramuscular é a grande responsável por dar suculência à carne durante o preparo. Ao derreter no cozimento, ela ajuda a soltar as fibras musculares, garantindo textura mais macia e sabor acentuado. O algoritmo conseguiu mapear essa característica com precisão, mesmo em cortes visualmente parecidos.
Nas imagens analisadas, os cortes considerados macios apresentavam mais pontos brancos ou claros espalhados nas fibras, indicativo de uma boa marmorização. Já as carnes classificadas como duras exibiam coloração mais uniforme e menos gordura aparente.
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Segundo Dário Oliveira, essa é uma informação valiosa tanto para o consumidor, que busca qualidade, quanto para o varejo e a indústria, que podem agregar valor aos cortes com base em uma métrica objetiva e confiável de maciez e gordura.
Próximos passos e desafios da aplicação prática
A equipe de pesquisadores já trabalha para expandir a tecnologia para outros cortes e tipos de carne, como o frango, altamente consumido no Brasil. Um dos desafios será adaptar o modelo para ambientes reais, com iluminação irregular, etiquetas coladas na embalagem e variações entre bandejas.
“Na indústria ou no açougue, é possível ter mais controle. Mas no mercado, a iluminação e o posicionamento do corte podem dificultar a análise automática. É um desafio técnico, mas que pode ser superado com mais dados e ajustes no algoritmo”, explica Dário.
Além de orientar o consumidor, a ferramenta também poderá ser usada para personalizar a precificação da carne. Um corte mais macio, por exemplo, poderia ser vendido com valor agregado, desde que identificado com precisão por meio da imagem.
Ganho para o consumidor, varejo e indústria
A tecnologia promete melhorar a experiência de compra, ajudando o cliente a escolher o corte ideal para grelhar, assar ou cozinhar, sem depender de sorte ou da experiência visual. Para os frigoríficos e supermercados, abre-se a possibilidade de oferecer cortes padronizados com certificação visual de qualidade.
Em última análise, a inteligência artificial na escolha da carne pode transformar o mercado de proteína animal, tornando a decisão de compra mais técnica, justa e vantajosa para todos os lados. E tudo isso, com apenas uma foto.
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