Pesquisa finaliza protótipo para avaliação da qualidade e maciez da carne bovina em tempo real com uso de IA

Publicado em

29 de junho de 2025

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Da Redação

Pesquisadores em Mato Grosso desenvolveram, com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato Grosso (Fapemat), uma ferramenta portátil (protótipo) e não invasiva para avaliar a qualidade e maciez da carne bovina em ambiente industrial em tempo real. A tecnologia utiliza técnicas de espectroscopia por reflectância e algoritmos de inteligência artificial (IA) com base em imagens capturadas por câmeras multiespectrais. A solução visa atender demandas da cadeia produtiva da carne, da pecuária à indústria, passando por varejistas e consumidores.

O projeto foi financiado pelo Estado, por meio do Edital nº 004/2021 Pesquisa aplicada – Cadeias Produtivas de Mato Grosso, e é intitulado “Determinação não-destrutiva da maciez da carne bovina (força de cisalhamento) por imagem multiespectral e algoritmos de Inteligência Artificial”.

A técnica é baseada em espectroscopia por reflectância, que utiliza radiação luminosa, incluindo comprimentos de onda visíveis e invisíveis ao olho humano, para interagir com a carne e extrair informações sobre sua composição. Quando essa luz incide sobre o alimento, parte é absorvida e parte é refletida. A forma como a luz retorna dependendo das propriedades físico-químicas do tecido, como teor de gordura, umidade e estrutura das fibras musculares, geram os dados necessários.

As informações ópticas são registradas por uma câmera multiespectral, capaz de captar imagens em diferentes faixas do espectro eletromagnético. A partir dessas imagens, algoritmos de inteligência artificial, baseados em redes neurais artificiais que utilizam múltiplas camadas para analisar dados (deep learning), são aplicados para correlacionar esses dados espectrais com parâmetros reais da carne, como a técnica da força de cisalhamento, tradicionalmente utilizada como referência para medir, mas que é muito invasiva.

Segundo os coordenadores do projeto, doutores Heinsten Frederich Leal dos Santos e Angelo Polizel Neto, da Universidade Federal de Rondonópolis (UFR), “a tecnologia aprende a identificar padrões nas imagens captadas (espectro visível e invisível), permitindo prever a maciez da carne com alta precisão, sem a necessidade de cortes, manipulações e testes destrutivos”.

O estudo definiu comprimentos de onda mais relevantes para correlacionar os dados espectrais com a maciez da carne, tradicionalmente medida anteriormente por força de cisalhamento (força necessária para romper as fibras musculares de forma invasiva). A equipe desenvolveu algoritmos baseados em redes neurais artificiais com precisão superior a 80%. Utilizando técnicas onde as tarefas sejam realizadas no menor tempo possível com custos mínimos, e aprendendo com cada interação (técnica de deep learning).

Com a definição de comprimentos de onda mais relevantes para a análise da carne, validou a metodologia como prova de conceito (TRL 3), ou seja, tecnicamente viável. Posteriormente, foi desenvolvido um protótipo funcional (TRL 4), capaz de operar em tempo real, capturando imagens da carne e estimando sua maciez diretamente na linha de produção.

Entre os principais benefícios da tecnologia, destaca-se a possibilidade de integração direta em frigoríficos, sem necessidade de coleta ou descarte de amostras. Isso elimina perdas, reduz custos laboratoriais, e abre caminho para o uso de dados em programas de melhoramento genético e controle de qualidade da matéria-prima.

Além do desenvolvimento do sistema e dos algoritmos, os pesquisadores estruturaram um banco de dados de amostras robusto, com amostras espectrais associadas a variáveis de qualidade da carne bovina, contribuindo para a formação de um modelo de avaliação mais confiável e automatizado.

Entre os impactos o coordenador cita a padronização da maciez como parâmetro mensurável em tempo real na indústria frigorífica, a rastreabilidade da carne desde a produção até o consumidor final, disponibilizando informações precisas para importadores e redes varejistas.

A aplicação da inteligência artificial nesse processo permite que decisões operacionais sejam tomadas com base em dados objetivos, reduzindo a intervenção humana em processos sensíveis de controle de qualidade. A solução dialoga com o conceito de indústria 4.0 e amplia a inserção da tecnologia digital no setor de carnes.

“Essa iniciativa está alinhada com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU, especialmente os ODS 2 (Fome Zero e Agricultura Sustentável), 8 (Trabalho Decente e Crescimento Econômico), 9 (Indústria, Inovação e Infraestrutura), 12 (Consumo e Produção Responsáveis) e 17 (Parcerias e Meios de Implementação). Reforçando o posicionamento da cadeia produtiva da carne bovina brasileira em relação à inovação, eficiência produtiva e sustentabilidade”, finalizou Heinsten.

Fonte: Governo MT – MT

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Mato Grosso

Copa do Judiciário ganha ranking exclusivo de figurinhas Legend

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10 minutos atrás

23 de julho de 2026

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Da Redação

Tela da plataforma da Copa do Judiciário 2026 exibe uma Figurinha Legend. Ao lado da figurinha, o sistema apresenta o objetivo da meta, orientações para conquistá-la e o desempenho necessário para desbloquear a versão Legend, permitindo que magistrados e servidores acompanhem os critérios para alcan

A Copa do Judiciário conta com mais uma novidade: um ranking de figurinhas Legends. Agora magistrados e servidores do Primeiro Grau podem acompanhar no Painel de Coleção quais unidades mais conquistaram as versões especiais das figurinhas e qual sua classificação dentro de seus respectivos grupos.

As figurinhas Legends são obtidas quando a unidade supera o índice mínimo estabelecido para cada indicador. Cada figurinha possui faixas de desempenho e, quanto maior o percentual alcançado em relação à meta, maior a possibilidade de conquistar sua versão especial.

Entre as 286 unidades participantes da Copa do Judiciário, duas se destacam por terem alcançado a maior quantidade de figurinhas Legend até o momento: o 2º Juizado Especial da Comarca de Rondonópolis e a Vara Única da Comarca de Terra Nova do Norte. Ambas conquistaram 36 Legends cada e lideram seus grupos respectivamente, Juizados Especiais e Varas Únicas.

Captura de tela do Painel de Coleção da Copa do Judiciário 2026. A imagem destaca o novo ranking de figurinhas Legend do Grupo 4 (Juizados Especiais), com o 2º Juizado Especial da Comarca de Rondonópolis na primeira colocação, somando 36 figurinhas Legend. Também aparecem o Juizado Especial da Comar

Inspirada nos tradicionais álbuns de figurinhas das Copas do Mundo, a competição transforma metas do Conselho Nacional de Justiça (CNJ) e indicadores de desempenho em figurinhas que podem ser conquistadas pelas unidades judiciais. O objetivo é tornar o acompanhamento dos resultados mais visual, acessível e participativo, fortalecendo o engajamento de magistrados e servidores.

No dia 9 de julho, o Tribunal de Justiça de Mato Grosso expandiu o projeto para a Segunda Instância. No álbum é possível acompanhar os critérios do Prêmio CNJ de Qualidade. Cada um dos incisos do álbum representa uma pontuação a ser obtida e, conforme essa pontuação vai sendo evidenciada as figurinhas são disponibilizadas para as equipes, até que se complete o álbum.

Com a expansão da Copa do Judiciário, todos os magistrados e servidores podem acessar o site copajud.tjmt.jus.br para visualizar e preencher o álbum de figurinhas. Basta cadastrar login e senha informando nome completo, matrícula e seleção do perfil e da unidade.

Autor: Larissa Klein

Fotografo:

Departamento: Assessoria de Comunicação da CGJ-TJMT

Email: [email protected]

Fonte: Tribunal de Justiça de MT – MT

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