Pesquisa do Inatel mapeia uso de IA na classificação do café
Um estudo desenvolvido pela doutoranda Isabela Vasconcelos, aluna do programa de Telecomunicações do Inatel, pelo WAI Lab, em parceria com a Universidade de Grenoble-Alpes (UGA), da França, e a VinUniversity, do Vietnã, alcançou destaque internacional ao ser publicado no Artificial Intelligence Review, um dos periódicos mais prestigiados do mundo na área de Inteligência Artificial.
A pesquisa consistiu em uma revisão sistemática da literatura científica sobre o uso de técnicas de aprendizado de máquina para a classificação de café. Durante 9 meses, a pesquisa analisou mais de 800 modelos de inteligência artificial, explorando as principais abordagens utilizadas para otimizar a qualidade e o processamento do grão. Entre os métodos avaliados, destacaram-se redes neurais convolucionais e técnicas baseadas em aprendizado profundo, que demonstraram maior eficácia na análise de dados sensoriais e químicos do café.
Filha de cafeicultores de Santa Rita do Sapucaí, Isabela viu nas dificuldades enfrentadas por sua família a motivação para seu estudo. “Por conhecer de perto as dores do produtor rural, quis desenvolver uma solução que pudesse trazer objetividade à análise do café, que hoje é muito subjetiva e, em alguns casos, suscetível a falhas humanas”, explicou a pesquisadora. Sua pesquisa mapeou o uso de IA em processos como classificação de qualidade, identificação de defeitos e até análise do perfil de sabor.
Benefícios futuros e aplicações
Além de contribuir para a academia, os resultados trazem impactos práticos para a agricultura de precisão, oferecendo soluções que podem ser adotadas por produtores para elevar os padrões de qualidade e competitividade no mercado global.
A aplicação de inteligência artificial na análise do café abre portas para inovações que vão além da cafeicultura, podendo ser estendidas a outras áreas da agricultura de precisão. Ferramentas como aprendizado profundo e redes neurais permitem maior assertividade no monitoramento de culturas, identificação de doenças e melhoria da qualidade em diferentes setores.
O artigo completo pode ser consultado aqui.
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