Fonte CEPEA
Milho - Indicador Campinas (SP)R$ 68,62 / kg
Soja - Indicador PRR$ 135,93 / kg
Soja - Indicador Porto de Paranaguá (PR)R$ 141,90 / kg
Suíno Carcaça - Regional Grande São Paulo (SP)R$ 12,76 / kg
Suíno - Estadual SPR$ 8,78 / kg
Suíno - Estadual MGR$ 8,46 / kg
Suíno - Estadual PRR$ 8,41 / kg
Suíno - Estadual SCR$ 8,28 / kg
Suíno - Estadual RSR$ 8,38 / kg
Ovo Branco - Regional Grande São Paulo (SP)R$ 130,49 / cx
Ovo Branco - Regional BrancoR$ 134,25 / cx
Ovo Vermelho - Regional Grande São Paulo (SP)R$ 144,66 / cx
Ovo Vermelho - Regional VermelhoR$ 146,74 / cx
Ovo Branco - Regional Bastos (SP)R$ 123,48 / cx
Ovo Vermelho - Regional Bastos (SP)R$ 137,59 / cx
Frango - Indicador SPR$ 8,11 / kg
Frango - Indicador SPR$ 8,12 / kg
Trigo Atacado - Regional PRR$ 1.197,89 / t
Trigo Atacado - Regional RSR$ 1.029,26 / t
Ovo Vermelho - Regional VermelhoR$ 140,25 / cx
Ovo Branco - Regional Santa Maria do Jetibá (ES)R$ 130,73 / cx
Ovo Branco - Regional Recife (PE)R$ 122,17 / cx
Ovo Vermelho - Regional Recife (PE)R$ 135,74 / cx

Tecnologia

Inteligência Artificial 'prevê' maciez da carne usando foto de celular

Modelo desenvolvido por pesquisadores do Brasil, Canadá e EUA prevê qualidade da carne com até 81% de acerto

Inteligência Artificial 'prevê' maciez da carne usando foto de celular

Pesquisadores do Brasil, Canadá e Estados Unidos desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de prever a maciez e a gordura intramuscular da carne crua a partir de fotos tiradas com celular. A tecnologia foi treinada com imagens de 924 bifes bovinos e 514 suínos, todas capturadas em ambiente controlado e com iluminação padronizada pela equipe do pesquisador Márcio Duarte, então na University of Guelph, no Canadá.

Cada foto foi associada a análises laboratoriais que mediram a força de cisalhamento – força necessária para cortar a carne – e o percentual de gordura entre as fibras musculares, a gordura intramuscular (IMF). Com isso, o modelo conseguiu estimar medidas tradicionalmente obtidas apenas por métodos em laboratório.

Para avaliar o desempenho, os pesquisadores geraram mil pares aleatórios a partir de 142 imagens de bifes bovinos no conjunto de testes. Em cada par, o sistema estimava a maciez e o teor de gordura, indicando qual corte seria mais macio ou com maior concentração de gordura. O modelo acertou em 76,5% das vezes na previsão de maciez da carne bovina, enquanto 130 consumidores acertaram, em média, apenas 46,7%.

No caso da carne suína, devido à alta similaridade entre os cortes, os consumidores não participaram da comparação, mas o modelo acertou o corte mais macio em 81,5% dos casos. Para a gordura intramuscular, a taxa de acerto foi de 77% nas carnes bovinas e 79% nas suínas.

Atualmente, a tecnologia funciona apenas para contrafilé bovino e lombo suíno. O próximo passo dos pesquisadores é testar outros cortes, diferentes condições de iluminação e carnes de várias raças e origens. A expectativa é que os resultados sirvam de base para o desenvolvimento de um aplicativo capaz de ajudar consumidores a escolher cortes de carne no supermercado.

“Para um país como o Brasil, que está entre os maiores produtores e exportadores de carne do mundo, a agroindústria é uma área estratégica. E esse tipo de ferramenta pode transformar toda a cadeia de produção, comercialização e consumo”, destaca Dário Oliveira, pesquisador da Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getulio Vargas (FGV EMAp).

Fonte: Canal Rural