A indústria de alimentos está vivendo um momento crucial diante da necessidade de atender à crescente demanda global, melhorar a sustentabilidade e inovar constantemente.
Dentre os dezessete objetivos globais da ONU para o desenvolvimento sustentável (ODS), zerar a fome e desenvolver uma agricultura sustentável aparece entre os mais relevantes.
Para enfrentar esses desafios, a Inteligência Artificial (IA) figura como uma importante ferramenta para aumento de precisão, desenvolvimento de novos produtos e ganhos de eficiência na cadeia produtiva.
Receita da indústria de alimentos cresce 7,2% em 2023 – eDairyNews-BR
Aplicações reais: o que já vemos funcionando hoje?
Quando falamos de potenciais uso de IA, não estamos apenas olhando o futuro. Hoje, diversas aplicações já estão impactando positivamente o setor:
Otimização da cadeia de suprimentos: utilizando algoritmos avançados com apoio de softwares de simulação, empresas estão prevendo demandas e melhorando a logística, o que reduz desperdícios e aumenta a eficiência. O uso de Redes Neurais Artificiais (ANNs), combinadas com modelos de séries temporais, ajuda a fazer essas previsões futuras com base em dados passados e variáveis externas. Algoritmos de agrupamento (clustering) apoiam na segmentação de regiões, rotas, veículos e clientes. Sistemas Vetoriais de Suporte (SVMs) fazem cálculos usando um grande volume de dados. E, dessa forma, combinando diferentes modelos de Inteligência Artificial, essas empresas avançam na busca da máxima eficiência operacional.
Controle de qualidade: sensores e ferramentas de visão computacional inspecionam alimentos em tempo real, garantindo que produtos atendam aos padrões de qualidade. Aqui, temos forte impacto das Redes Neurais Convulacionais (CNNs) utilizadas para tratamento de imagens e vídeos, identificando padrões importantes para a indústria. Essas redes, combinadas com amplos sistemas de Visão Computacional integrados a hardwares de diferentes tipos (câmeras, sensores, balanças etc.), geram uma ampla inteligência sobre os alimentos em toda a cadeia, permitindo atuar no controle de qualidade como nunca.
Segurança alimentar: sistemas de IA monitoram a segurança dos alimentos, a origem dos ingredientes e possíveis contaminações, garantindo maior transparência e rastreabilidade. O uso combinado de Blockchain com IA pode garantir a rastreabilidade ponta a ponta dos alimentos, ajudando assim na integridade dos dados relativos ao seu plantio, colheita, fabricação etc. Modelos de aprendizagem de máquina podem ser usados para ajudar a prever riscos de contaminação, como o método de Florestas Aleatórias.
Perspectivas futuras: o que ainda podemos esperar?
Quando olhamos para o futuro, temos uma possibilidade real de usarmos tecnologias baseadas em Inteligência Artificial para ajudar nos grandes desafios globais que envolvem a indústria de alimentos. Destaco alguns caminhos possíveis:
Agricultura de precisão: visão computacional com drones e sensores equipados com IA ajudarão agricultores a otimizar o uso de recursos como água e fertilizantes, aumentando a produtividade e contribuindo para a sustentabilidade.
Desenvolvimento de novos produtos: a IA Generativa permitirá a criação rápida e precisa de novos produtos alimentares, analisando tendências de consumo e formulando alimentos que atendam às novas preferências.
Conclusão
O uso estratégico de Inteligência Artificial já está impactando a indústria de alimentos, como vimos acima. Porém, os horizontes que se abrem são vastos uma vez que a capacidade computacional continua a evoluir e mais empresas vão aprimorando os casos de uso.
Ter a agenda de IA na pauta estratégica passou a ser disciplina obrigatória para o setor, que tem a chance real de contribuir para grandes temas de interesse global.
Autor: Carlos é Sócio-Diretor da Bridge & Co. É mestre em Engenharia de Produção pela COPPE/UFRJ, auditor ISO 20.000, certificado ITIL Expert e CGEIT, entre outras. É professor de pós-graduação em Estratégia e Governança de TI em instituições como UFRJ, UFJF e FGV. Possui experiência em projetos de grande porte de transformação digital, desenho organizacional de áreas de TI e elaboração de processos orçamentários para Tecnologia da Informação.
