A Inteligência Artificial (IA) refere-se à capacidade de sistemas computacionais realizarem tarefas que tradicionalmente exigiriam inteligência humana, como aprendizado, tomada de decisão e reconhecimento de padrões.
Parece um tema novo, mas a IA surgiu já na década de 1950, quando pesquisadores começaram a explorar a possibilidade de criar máquinas capazes de “pensar”, e desde então, avanços significativos em hardware e software impulsionaram a adoção da IA em diversas áreas, incluindo a indústria de alimentos.
Quando o supercomputador Deep Blue, da IBM, venceu Kasparov em 1997, marcou um momento histórico para a IA, demonstrando que máquinas podiam superar até mesmo os melhores humanos em tarefas altamente complexas, como o xadrez.
Esse feito simbolizou um avanço significativo na capacidade dos algoritmos de calcular jogadas e aprender padrões estratégicos, abrindo caminho para o desenvolvimento de IA em diversas áreas, como diagnósticos médicos, automação e aprendizado de máquina. Além disso, a vitória do Deep Blue intensificou o debate sobre os limites da inteligência artificial e seu impacto na sociedade.
Atualmente, 75 anos depois do surgimento embrionário da IA, esta tecnologia sai da esfera da ficção científica e mostra-se uma realidade.
Atualmente empresas como OpenAI, Google DeepMind, Microsoft, Amazon Web Services (AWS), NVIDIA, IBM Watson, Meta e Tesla, estão investindo fortemente na tecnologia. Os EUA lideram a corrida para dominar esta tecnologia e vem firmando parcerias estratégicas, por exemplo, com a Taiwan Semidonductor Manufacturing Company (TSMC) e também com o governo da Índia.
Stanford HAI AI Index adotou o que chama de ‘Ferramenta de Vibração Global de IA’, que combina 42 indicadores organizados em 8 pilares e faz um ranking entre países no uso da IA. O Brasil é o 34° entre 36 países avaliados. Os 5 primeiros países que lideram o ranking são:
- Estados Unidos: Lideram no uso da IA em pesquisa e desenvolvimento (P&D) e economia. Os EUA produzem consistentemente os modelos de aprendizado de máquina de IA mais notáveis , atraem os maiores níveis de investimento privado em IA e lideram na publicação de pesquisas de IA responsáveis ;
- China: Demonstra pontos fortes substanciais nos pilares de P&D, economia e infraestrutura. O foco da China no desenvolvimento de tecnologias de IA de ponta e no aumento de seus investimentos em P&D a posicionou como uma grande potência em IA;
- Reino Unido: Demonstra força particular nos pilares de P&D , educação e política e governança;
- Índia: Tem forte desempenho em P&D e melhorias recentes no pilar econômico;
- Emirados Árabes Unidos:Tem pontuação alta no pilar econômico.
Fonte: Ranking de IA – Global IA Vibrancy Ranking – Stanford HAI AI Index.
No entanto, apesar do maravilhamento e perplexidade que a IA vem causando, estamos só no começo, pois os computadores quânticos representam um salto tecnológico que pode revolucionar a IA.
O funcionamento da IA baseia-se em algoritmos avançados e redes neurais que permitem a análise e a interpretação de grandes volumes de dados, o que já é revolucionário com computadores tradicionais, mas com uso de computadores quânticos, as possibilidades são infinitas.
Um computador quântico é um tipo de computador que utiliza os princípios da mecânica quântica para processar informações de maneira muito diferente dos computadores tradicionais, podendo analisar bancos de dados significativamente maiores em espaços de tempo absurdamente reduzidos.
Diferentemente dos computadores tradicionais, que processam informações em bits, os computadores quânticos utilizam qubits que permitem uma capacidade de processamento muito maior, pois possuem propriedades especiais, como:
- Superposição – Enquanto um bit clássico é 0 ou 1, um qubit pode ser 0, 1 ou ambos ao mesmo tempo (superposição). Isso, na prática, significa que um computador quântico pode realizar múltiplos cálculos simultaneamente;
- Emaranhamento – Dois ou mais qubits podem se tornar interligados, de forma que mudar um qubit afeta o outro, mesmo a grandes distâncias. Isso permite que informações sejam processadas instantaneamente.
Com essa evolução, a IA se tornará ainda mais poderosa, possibilitando análises mais sofisticadas e precisas na indústria de alimentos, como a detecção avançada de contaminantes e a previsão de riscos em tempo real.
A tecnologia ainda avançará muito. A Google, por exemplo, lá em 2019 já havia anunciado que seu processador quântico Sycamore atingiu a chamada supremacia quântica, resolvendo um problema em 200 segundos que levaria milhares de anos em um supercomputador clássico.
As empresas de tecnologia estão trabalhando para superar os problemas da instabilidade dos qubits e a necessidade de operar em temperaturas extremamente baixas, mas com a corrida pela IA, os esforços internacionais logo superarão este desafio.
A IA desempenhará cada vez mais um papel crucial na redução de riscos e na garantia da qualidade dos produtos alimentícios. Algumas de suas aplicações incluem:
- Monitoramento da cadeia produtiva – Sensores IoT (Internet das Coisas) e IA monitoram em tempo real as condições de produção e armazenamento, detectando potenciais ameaças, como contaminação por patógenos, tomando ações antes que os processos saiam de controle e sejam gerados produtos não conformes;
- Análise de dados e previsão de riscos – Algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) ao processar grandes volumes de dados podem identificar padrões que indicam riscos de contaminação, prevenindo surtos de doenças alimentares antes mesmo que um desvio na cadeia produtiva de alimentos ou em processos específicos ocorra, por exemplo, a partir de modelagens com uso de microbiologia preditiva;
- Inspeção automatizada – Câmeras com IA podem detectar falhas na produção, como defeitos em embalagens e presença de corpos estranhos nos alimentos e tomar decisões em tempo real, sem precisar da intervenção humana;
- Otimização de processos – Sistemas inteligentes ajustam automaticamente parâmetros operacionais da linha de produção para garantir eficiência e conformidade com padrões de qualidade;
- Previsão de demanda e redução de desperdício – Modelos preditivos auxiliam na gestão de estoques e no planejamento de produção, evitando desperdícios e melhorando a sustentabilidade.
A adoção da IA na indústria alimentícia não apenas melhora a qualidade dos produtos, mas também impacta positivamente a saúde pública. Ao reduzir a incidência de alimentos contaminados e otimizar os processos de inspeção e rastreabilidade, a tecnologia ajuda a prevenir surtos de doenças transmitidas por alimentos.
A Inteligência Artificial está transformando a indústria de alimentos, tornando-a mais segura, eficiente e confiável.
As indústrias que atualmente já estão investindo em IA e outras tecnologias emergentes da 4ª Revolução Industrial estarão à frente na próxima era da produção de alimentos, e neste sentido, algumas já vem se destacando:
Nestlé
- Usa IA e big data para prever demandas e otimizar a produção;
- Emprega robôs autônomos em fábricas para automatizar processos e reduzir desperdícios;
- Utiliza blockchain para rastrear ingredientes, garantindo transparência na cadeia produtiva.
Coca-Cola
- Implementa Internet das Coisas (IoT) para monitoramento em tempo real das máquinas e controle de qualidade;
- Usa machine learning para prever preferências dos consumidores e desenvolver novos produtos;
- Adota impressão 3D para criação rápida de protótipos de embalagens.
BRF (Sadia e Perdigão)
- Investe em automação e robótica para manipulação de carnes com mais precisão e higiene;
- Emprega sensores IoT para controle de temperatura e umidade no armazenamento de alimentos;
- Utiliza big data para prever oscilações no mercado e ajustar a produção.
Cargill
- Usa IA para otimizar o processamento de grãos e reduzir desperdícios;
- Adota blockchain para rastrear a origem dos produtos e garantir qualidade e sustentabilidade;
- Implementa análises preditivas para gerenciar a cadeia de suprimentos com mais eficiência.
O futuro chegou e quem não se movimentar ficará para trás, pois perderá competitividade e não conseguirá, com métodos de produção tradicionais, atingir os padrões de qualidade e segurança dos alimentos que as empresas que estão passando pela transformação tecnológica irão oferecer.
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