Uma pesquisa desenvolvida em Mato Grosso resultou em um protótipo portátil e não invasivo para medir, em tempo real, a qualidade e a maciez da carne bovina no ambiente industrial. A solução utiliza espectroscopia por reflectância e algoritmos de inteligência artificial baseados em imagens multiespectrais para oferecer dados precisos sem cortes ou testes destrutivos.
O projeto recebeu financiamento do Estado por meio do Edital nº 004/2021 e comprovou viabilidade técnica com um protótipo funcional (TRL 4). A tecnologia emprega luz em comprimentos de onda visíveis e invisíveis para interagir com a carne e identificar características físico-químicas como gordura, umidade e estrutura das fibras musculares.
As imagens capturadas por câmeras multiespectrais passam por redes neurais artificiais que aprendem a correlacionar dados ópticos com a maciez medida tradicionalmente pela força de cisalhamento. A precisão ultrapassa 80%, com algoritmos treinados para processar dados de forma rápida e econômica.
Entre os principais benefícios estão a integração direta nas linhas de produção, a eliminação de perdas por amostragem, redução de custos laboratoriais e a possibilidade de usar os dados em programas de melhoramento genético e controle de qualidade. Além disso, a tecnologia permite padronizar a avaliação da maciez, melhorar a rastreabilidade até o consumidor final e apoiar o conceito de indústria 4.0.
O estudo também estruturou um banco de dados robusto com amostras espectrais associadas a variáveis de qualidade, criando um modelo confiável para uso industrial. A iniciativa está alinhada com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU, reforçando o compromisso com a inovação, a eficiência produtiva e a sustentabilidade na cadeia da carne bovina brasileira.
