Notícia

Pesquisas usam sistemas de visão computacional na avaliação e produção de carnes

Fonte

UEL | Universidade Estadual de Londrina

Data

quarta-feira, 4 novembro 2020 14:40

Áreas

Agronomia. Biotecnologia. Ciência e Tecnologia de Alimentos . Zootecnia

Utilizar sistemas de visão computacional que simulam o comportamento humano na execução de tarefas ligadas à produção de carnes. Este é o enfoque de vários projetos desenvolvidos pela professora Dra. Ana Maria Bridi, do Departamento de Zootecnia, do Centro de Ciências Agrárias (CCA), e pelo professor Dr. Sylvio Barbon Junior, do Departamento de Computação, do Centro de Ciências Exatas (CCE), da Universidade Estadual de Londrina (UEL).

A professora Dra. Ana Maria Bridi, que atua no Programa de Pós-Graduação em Ciência Animal do CCA, orienta projetos que pesquisam a qualidade da carne, cujo produto final sofre interferência de vários fatores. Ela lembra que a tarefa, por exemplo, de classificar a carcaça é realizada por avaliador humano e que esse processo apresenta um grau importante de subjetividade. Fotografias são o ponto de partida para que a máquina aprenda a cruzar com informações e apontar as possibilidades de forma mais objetiva.

A professora afirma que quanto mais imagens forem utilizadas pelo sistema, mais a máquina será treinada para dar respostas às necessidades apontadas. Ela diz que a taxa de acerto dos sistemas de visão computacional usados nas pesquisas que envolvem carne bovina e suína varia de 85% a 95%. Outra vantagem do sistema é realizar uma classificação mais precisa. “Podemos ensinar a máquina a fazer a classificação de forma mais assertiva, segura e rápida”, comenta a Dra. Ana Maria Bridi.

Para ela, o uso da tecnologia – como os sistemas computacionais usados nas pesquisas sobre a carne – ajudam a baratear o custo de produção e, portanto, o preço ao consumidor, facilitando o acesso a bens de consumo. Além disso, ela comenta que os sistemas computacionais ajudam a combater o desperdício e podem apresentar soluções sustentáveis para várias situações.

Entre os projetos de pesquisa relacionados à carne, a professora diz que os sistemas de visão computacional estão inseridos na avaliação da taxa de marmoreio (gordura intramuscular) em bovino e em suíno; classificação de pernil para destinação de fabricação de embutidos; determinação da idade da carcaça bovina; classificação de qualidade e de rendimento em suínos. As pesquisas têm parceria com os frigoríficos Rainha da Paz e JBS. Ela explica que as carnes são classificadas com medidas quantitativas e qualitativas, gerando uma tipificação hierárquica.

Mesmo com tantas vantagens, ela diz que esse processo substitui o ser humano, podendo gerar desemprego. “Para fazer uma fotografia [usada pelo sistema], você tem uma qualificação. Já um avaliador tem maior qualificação, por causa do seu conhecimento”, afirma a pesquisadora que complementa ser um caminho sem volta. “A aprendizagem de máquina é uma realidade”. Ao reconhecer o impacto da tecnologia na relação de trabalho, a professora aponta para a necessidade de o estado pensar políticas públicas para dar respostas à sociedade.

Sistemas computacionais

O professor Dr. Sylvio Barbon Junior, do Departamento de Computação, destaca a integração de professores e estudantes de vários departamentos nesses projetos de pesquisa, que integram pessoal do CCA e do CCE. “A colaboração interdisciplinar é sempre produtiva e a UEL tem isso no seu DNA”. Muitos outros projetos envolvem professores de diferentes Centros de Estudos da Universidade.

O Dr. Sylvio Barbon Junior afirma que na análise do marmoreio de carne, é preciso investigar como o especialista humano realiza a tarefa e, assim, implementar códigos para automatizar as tarefas. “No caso das carnes, o especialista humano utiliza a análise visual a partir de painel de modelos para tomar a decisão sobre um índice de qualidade. Assim, o que fizemos foi utilizar a ‘visão da máquina’ que seria a integração de técnicas de processamento de imagens e inteligência artificial”.

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Fonte: Reinaldo C. Zanardi, Agência UEL.  Imagem: Pixabay.

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