Aplicações de Inteligência Artificial e Machine Learning no Controle de Qualidade de Alimentos

Machine learning e deep learning 

Machine Learning é o nome dado a um processo de aprimoramento de inteligências artificiais no qual exemplos são fornecidos a esses programas, como modelos ou objetivos a serem alcançados. A qualidade do resultado gerado pela IA é avaliada por meio de um “sistema de pontuação”: quanto mais próximo o desempenho estiver do resultado considerado correto, maior será a pontuação. Com base nisso, a IA ajusta internamente seus parâmetros, buscando identificar quais mudanças levaram a uma melhora (aumento na pontuação) ou a uma piora (redução na pontuação). 

Por exemplo, se uma IA for treinada para escrever uma redação seguindo um determinado formato, ela analisará exemplos desse modelo e tentará reproduzi-lo. A cada tentativa, é calculada uma pontuação que indica o quão bem o texto produzido se aproxima do desejado. Para aumentar essa pontuação, o sistema começa a experimentar diferentes construções de frases, vocabulário e organização de ideias. Nesse processo contínuo de tentativa e erro, a IA aprende o que funciona e o que não funciona na elaboração de um texto, bem como compreende os motivos dessas diferenças de desempenho. 

Deep learning é um sub ramo do machine learning que visa simular as complexas camadas neurológicas que compõem o cérebro humano para processar informações e tomar decisões. Este tipo de aprendizado é amplamente utilizado pelas empresas ao desenvolver suas próprias inteligências artificiais. Por terem diversas vias de pensamento, IAs desenvolvidas com este método, conseguem pensar em uma vasta gama de possibilidades, criando previsões e planos de ação com base nas informações que são fornecidas a estes. 

Controle de qualidade de alimentos 

O controle da qualidade alimentar é de suma importância para qualquer empresa presente no mercado, pois não apenas garante a saúde e o bem estar do consumidor mas também ajuda a manter intacta a reputação da empresa dentro do mercado.

Este controle está ligado à manuais de boas práticas e procedimentos operacionais padronizados, pois com o cumprimento dos passos e ações estipulados por estes tipos de manuais, garante-se não apenas que o produto esteja a par das exigências dos órgãos regulatórios mas também que danos ao consumidor e perdas na cadeia produtiva sejam evitadas. 

Como as inteligências artificiais podem ser utilizadas no controle de qualidade de produtos alimentícios

Através do machine learning, inteligências artificiais podem liderar a próxima fronteira de inovação no mercado alimentício. As IAs podem ser treinadas para atuar em diversas etapas do processo produtivo relacionadas à qualidade dos alimentos, automatizando-os e reduzindo o risco de erros humanos.  

• Algoritmos capacitados em ler e interpretar imagens hiperespectrais, dados de sensores e imagens normais podem detectar prontamente quaisquer contaminantes, defeitos ou objetos estranhos presentes no alimento. 
• Mudanças feitas nas composições ou alterações nas etapas de produção de um produto podem ter suas consequências previamente analisadas com base no conhecimento alimentado à inteligência artificial. Esta análise preventiva tem a capacidade de reduzir os tempos necessários para implementar mudanças e diminuir os riscos associados às implementações destas alterações na cadeia produtiva. 
• Com base na composição e embalagem de um produto, uma IA pode inferir as condições ideais de armazenamento de um produto seja durante o transporte ou nas prateleiras, de modo que este dure o máximo possível enquanto mantém suas características.

Resumo 

A inteligência artificial, através do machine learning tem a capacidade de garantir que os alimentos estejam sempre em condições ideais para consumo, detectando contaminantes, imperfeições e corpos estranhos, assim como aferir as melhores condições de armazenamento do produto, desta forma preservando o bem estar do cliente e a reputação da empresa.

Adicionalmente, podem ser utilizados para prever os resultados e impactos de alterações em formulações e etapas de produção antes mesmo que estas sejam testadas, prevenindo testes mal sucedidos e acelerando a implementação de mudanças e inovações.