Visão computacional: O futuro da segurança de alimentos
A visão computacional, combinada a análises de imagem com IA (Inteligência Artificial), está revolucionando a segurança e a qualidade dos alimentos. Os métodos tradicionais de inspeção para a garantia da segurança dos alimentos são confiáveis. No entanto, podem ser demorados e trabalhosos. Em contrapartida, as novas tecnologias usando IA permitem análises em tempo real e de alta precisão. Desse modo, a união entre visão computacional e deep learning permite análises rápidas, precisas e não destrutivas da qualidade e autenticidade dos alimentos.
Como isso pode ser aplicado na segurança dos alimentos?
Na prática essa tecnologia pode ser aplicada de diversas formas, dentre elas;
- Avaliação de maturação: O uso de redes neurais convolucionais (CNNs) pode detectar deterioração precoce com acurácia de até 98%, ajudando no ponto de colheita ideal e na extensão da vida útil dos alimentos.
- Detecção de contaminantes e corpos estranhos: Os sistemas são capazes de detectar contaminantes físicos, microbiológicos e resíduos químicos.
- Autenticação e detecção de fraudes: Aplicações incluem identificação de adulterações alimentares, melhorando a confiança do consumidor e reduzindo riscos econômicos e à saúde.
- Monitoramento de processos: Com a visão computacional é possível monitorar processos em tempo real, como fermentação, embalagem, entre outros.
Dessa forma, a aplicação da visão computacional é o futuro da segurança de alimentos e tem avançado rapidamente ao se integrar com outras tecnologias. Com isso, possui benefícios práticos para a indústria, como eficiência operacional, precisão, retorno financeiro, dentre outros.
No entanto, existem alguns desafios como a variabilidade dos alimentos, o que exige sistemas que se adaptam continuamente para garantir precisão. As condições ambientais, como luz e temperatura, podem afetar as medições, mas algoritmos robustos e calibração automática ajudam a minimizar esses efeitos. Outro desafio é o grande volume de dados, especialmente em imagens hiperespectrais, que geram terabytes diariamente. O uso de processamento em edge computing e compressão inteligente é essencial para lidar com isso.
Além disso, existem barreiras de implementação como, custo inicial, necessidade de profissionais qualificados e a integração com sistemas já existentes depende do uso.
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Fonte da imagem: Freepik