Técnicas de Machine Learning podem possibilitar a identificação do marmoreio, uma das características mais importantes associadas a qualidade da carne. É isso que diz uma pesquisa recente da FMVZ, que utilizou algoritmos computacionais para analisar imagens da área do olho do boi.
O objetivo da pesquisa é classificar a região do contrafilé (região da área de olho de lombo (AOL), via uso de imagens, provenientes de animais taurinos de diferentes composições raciais, identificando assim quais cortes bovinos dariam ao consumidor uma experiência positiva em relação a palatabilidade e sabor da carne.
Para realizar essa classificação foram utilizadas técnicas de Machine Learning (aprendizado de máquina, em inglês). “Para entender um pouco mais sobre o processo de Machine Learning e seu uso na Medicina Veterinária, podemos compará-lo com o mecanismo de aprendizado tradicional desenvolvido pelos humanos”, explica Diógenes Lodi Pinto, professor e pesquisador responsável pela análise.
“Imagine um cenário no qual pretendemos diferenciar um animal de outro (identificação animal), ou classificá-lo posteriormente em diferentes subgrupos. Tais tarefas podem ser simples para o cérebro humano, mas o processo de ensino e treinamento da máquina para tal classificação exige que um amplo conjunto de dados seja utilizado pelo sistema de automatização”.
Em outras palavras, é necessária uma quantidade muito grande de imagens daquilo que se busca diferenciar, para que uma máquina possa saber distinguir, agrupar e classificar as imagens entre si.
Portanto, dentre as pesquisas do grupo, algumas consistem na análise de imagens, vídeos e sons capturados por meio de sensores e dispositivos eletrônicos em geral, na busca de padrões ou características presentes nos dados, e que possam ser associados com características de importância econômica.
Nesse processo, os pesquisadores decidiram examinar a carne bovina, especificamente, a área do olho de lombo. O motivo? É possível investigar o marmoreio da região e tirar conclusões bastante interessantes para a indústria.
“O marmoreio é uma das características mais importantes, dentre as avaliadas quanto ao quesito de qualidade da carne, pois está diretamente associado à presença e distribuição de traços brancos (gordura intramuscular) espalhados em meio as fibras musculares presentes na parte “magra” do músculo Longissimus dorsi”, explica Diógenes.
“O grau ou escore de marmoreio possui contribuição para as características sensoriais da carne.” Aqui, o pesquisador se refere a alguns estudos que associam o maior grau de marmoreio com uma experiência positiva na hora de consumir a carne.
Eficiência e rapidez
Afinal, por que utilizar técnicas de Machine Learning seria mais eficiente que outros tipos de análise?
Na grande maioria dos casos, o marmoreio é avaliado de duas formas: ou visualmente, animal por animal, ou por meio de uma análise química. Lodi explica que estas técnicas possuem desvantagens: “São formas subjetivas ou muito demoradas. O grau ou escore de marmoreio possui contribuição para as características sensoriais da carne.”
No geral, a indústria está passando por um momento onde a demanda por cortes bovinos com alto grau de marmoreio aumentou consideravelmente.
“A indústria frigorífica, principalmente quando consideramos players de pequeno e médio porte, almeja novos ferramentais que possam adicionar confiabilidade ao processo classificatório de carcaças bovinas, uma vez que a correta classificação resulta em possível direcionamento de tais cortes para diferentes mercados consumidores.”
Para Diógenes, as próximas fases da pesquisa são ampliação do banco de dados utilizado no estudo e busca por novas técnicas de Machine Learning que se adequem ao problema em questão. “Dessa forma, pretendemos alcançar valores ainda maiores de acurácia ou confiança da análise, para que esta possa ser consequentemente utilizada na prática pela indústria frigorífica.”
Faça um comentário