Embora a visão artificial não seja uma tecnologia recente, os avanços na captura 3D trazem ao cenário industrial um novo conjunto de possibilidades voltadas para a versatilidade, adaptabilidade e operatividade colaborativa dignas do modelo inteligente 4.0.

O objetivo desta vertente da visão artificial é levar as mesmas funções da visão 2D para novas e mais exigentes aplicações.

Vamos abordar a diferença entre a visão 3D e os modelos convencionais e as grandes vantagens que trazem em termos operacionais.

Explorando conceitos

“Ferramentas tecnológicas” pode significar muitas coisas, mas em vista da digitalização sem precedentes que tem ocorrido nos últimos anos e a constante transformação em direção ao modelo produtivo 4.0 no âmbito industrial, certas tecnologias se destacam por seus benefícios.

Vamos revisar alguns conceitos básicos antes de analisar suas aplicações.

 

Big Data

O big data abrange toda a tecnologia capaz de processar grandes quantidades de dados e transformá-los em informações úteis, identificando correlações entre variáveis que seriam impossíveis de detectar de outra maneira. Isso vai além dos bancos de dados convencionais e dos sistemas de gestão de arquivos.

Prever os efeitos do clima na produção de alimentos, quais novos produtos venderão mais, o que motiva os clientes a escolherem certas rotas… tudo isso e muito mais é possível graças ao uso do big data.

Analisando milhões de dados e variáveis, podem ser criadas simulações bastante próximas da realidade, o que se traduz em uma clara vantagem competitiva.

 

Visão Artificial

A visão artificial refere-se à tecnologia que dá aos sistemas computacionais e robóticos a capacidade de ver e compreender seu entorno, tornando-os mais eficientes no desenvolvimento de suas atividades.

Como as máquinas se tornam mais eficientes, com tempos de resposta mínimos, margens de erro nulas e capacidades superiores na detecção de defeitos, essa tecnologia possibilita a automação em qualquer processo.

 

Machine Learning, Deep Learning e IoT

Tecnologias como machine learning e deep learning referem-se a sistemas baseados em algoritmos de redes neurais ou equações evolutivas, presentes em inteligências artificiais, que, em termos simples, permitem que a tecnologia aprenda com a experiência adquirida através de dados históricos.

Em poucas palavras, estamos falando de equipamentos tecnológicos que aprendem com suas próprias ações e resultados, bem como com as atividades realizadas por humanos, tornando possível o desempenho de uma tarefa específica.

Além disso, também podem compartilhar informações e se comunicar com outros equipamentos tecnológicos, graças ao IoT (Internet das Coisas), que se torna a base teórica para a construção de fábricas interconectadas e altamente eficientes.

 

Aplicações do Big Data/Deep Learning nos Processos Agroalimentares

Existem grandes aplicações para o big data e a inteligência artificial dentro do setor agroalimentar; na verdade, fazem parte da estrutura de gestão das marcas de vanguarda. Entre muitas outras coisas, essas ferramentas podem:

Prever o comportamento do consumidor:

A análise de dados massivos de consumo permite prever o comportamento do cliente diante do lançamento de determinados produtos, ajudando a projetar com grande precisão a rentabilidade das colheitas ou o impacto das mudanças na apresentação dos produtos.

Detectar oportunidades ocultas:

A análise de comportamento, condições climáticas, solo, espécimes e outras variáveis permite que os sistemas de big data vislumbrem oportunidades únicas. As empresas agroalimentares as utilizam para planejar a produção anual.

Estudar ciclos de colheita e criar simulações:

Conhecendo as condições iniciais do solo, orçamento, acessibilidade a químicos, dados genéticos dos espécimes e outros fatores, é possível criar simulações precisas sobre o resultado potencial das colheitas e sua aceitação no mercado.

 

Aplicações da Visão Artificial nos Processos Agroalimentares

A visão artificial é um dos maiores aliados do setor alimentício, permitindo automatizar completamente o controle de qualidade dos alimentos durante todo o processo produtivo, se necessário. Isso traz aplicações úteis como, por exemplo:

Supervisão de campos:

A implementação da visão artificial permite avaliar praticamente qualquer característica das colheitas, como o crescimento ideal dos produtos, a presença de anomalias nas folhas que indicam pragas, a detecção do nível ideal de maturação para a colheita ou o reconhecimento de ervas daninhas com precisão absoluta.

Tratamento homogêneo dos produtos:

Aplicando inteligência artificial, é possível homogeneizar o tratamento dos produtos alimentícios. Nos campos de cultivo, isso significa a aplicação de fertilizantes e pesticidas em quantidades exatamente iguais, distribuídos uniformemente pelo solo.

Análise precisa de produtos pequenos:

Usando visão artificial, é possível incorporar câmeras nos processos pós-colheita para determinar se produtos pequenos, como grãos, têm alguma inconsistência, se as frutas estão no tamanho adequado ou se alimentos secos, como nozes, estão inteiros e em proporções iguais dentro das embalagens.

Detecção de intrusos:

Na linha de embalagem, transporte e higienização de produtos alimentícios, câmeras com redes neurais integradas podem detectar possíveis contaminantes na linha de produção, como uma pedra que acidentalmente caiu no transporte de grãos. O mesmo vale para qualquer outro produto.

Controle de qualidade:

Durante o processo produtivo, antes da expedição e comercialização do produto, os sistemas de visão artificial podem detectar até mesmo os menores desvios dos padrões de qualidade e removê-los imediatamente da cadeia de produção.

 

3 Vantagens do Big Data e da Visão Artificial nos Processos Agroalimentares

Aqui estão algumas das maiores vantagens de aplicar ferramentas tecnológicas no setor agroalimentar:

Redução de custos:

A automação dos processos de controle de qualidade traz redução de custos operacionais, de pessoal, otimização das rotas de distribuição, controle de estoques e diminuição de produtos defeituosos, resultando em maior rentabilidade.

Considerável redução da manipulação de alimentos:

O setor alimentício depende quase inteiramente do controle de qualidade, pois há questões de saúde associadas que são de principal interesse para o consumidor, das quais depende o prestígio de qualquer marca. Reduzindo o número de operadores na área de controle de qualidade, ao mesmo tempo em que aumenta a eficiência, garante-se a segurança do produto e diminui-se as possíveis perdas por erro humano.

Melhora na tomada de decisões:

Com rastreabilidade dos produtos, controle de informações e análise de big data, é possível tomar decisões baseadas em informações precisas, que incentivam a tomada de decisões corretas, graças aos modelos de previsão de comportamento e otimização de atividades.

 

Conclusões

O setor alimentício não só cresce em demanda a cada dia, como também enfrenta padrões de qualidade muito elevados que não podem ser sacrificados. As ferramentas tecnológicas são, portanto, uma das melhores alternativas para conciliar essas duas realidades em conflito.

Para os produtores em qualquer nível, o uso de visão artificial e big data pode ser o diferencial que lhes permita crescer no mercado e garantir um lugar na indústria produtiva do futuro.

Alcançar máxima rentabilidade e otimizar os processos agroalimentares com tecnologia já não é um sonho, mas uma realidade que está transformando a indústria.