IA antecipa perda de vida útil na cadeia de frio
FOTO BOZHIN KARAIVANOV/ UNSPLASH
Magarida Caferra
Um sistema que combina inteligência artificial, modelos de degradação e dados recolhidos por sensores conseguiu, nos cenários avaliados, prever a vida útil restante dos alimentos com um erro médio de 7,2 horas. A abordagem pretende ultrapassar as limitações dos alertas tradicionais de temperatura e apoiar decisões antes de ocorrer a deterioração dos produtos.
Os sistemas tradicionais utilizados na cadeia de frio recorrem sobretudo a limites fixos de temperatura para identificar situações de risco. Esta abordagem pode, contudo, não refletir a evolução real da qualidade dos alimentos ao longo do armazenamento e transporte. Segundo o estudo disponibilizado na plataforma arXiv a 15 de agosto, um produto mantido continuamente a 6,5 °C pode não acionar um alerta definido para os 8 °C, apesar de a sua vida útil diminuir cerca de 40 % face às condições ideais de conservação.
Para responder a esta limitação, os investigadores desenvolveram o sistema Quality-Aware Decision Intelligence, QADI, que combina modelos físicos de degradação com aprendizagem automática e um modelo de linguagem. A informação recolhida através de sensores, incluindo dados de temperatura, é utilizada para estimar o estado de qualidade do produto e a vida útil restante, permitindo relacionar essa evolução com as condições logísticas.
Erro médio de 7,2 horas na previsão
A avaliação incidiu principalmente sobre leite pasteurizado, tendo sido também considerados cenários com brócolos. O sistema registou um erro médio absoluto de 7,2 horas na previsão da vida útil, comparativamente às 30,9 horas obtidas pelo modelo baseado apenas em parâmetros físicos.
Nos cenários de encaminhamento analisados, o QADI selecionou a decisão considerada ótima em 99,5 % dos casos. Quando a componente de raciocínio baseada no modelo de linguagem foi retirada, este valor desceu para 45,5 %, resultado que os autores apontam como indicador da importância desta componente na qualidade das decisões.
O sistema considera ainda a relação entre o tempo estimado de transporte e a vida útil restante do produto para determinar o risco operacional. Desta forma, procura transformar a previsão da qualidade numa indicação que possa apoiar decisões ao longo da cadeia de frio.
Validação em condições reais ainda é necessária
Os autores salientam, contudo, algumas limitações. A avaliação quantitativa é mais aprofundada para o leite pasteurizado, enquanto a validação dos parâmetros utilizados para outros produtos, como os brócolos, é menos extensa. Os cenários analisados também não representam todas as condições que podem ocorrer numa cadeia logística real.
A investigação aponta, por isso, para a necessidade de validar o sistema com dados logísticos reais e operadores, bem como de alargar a abordagem a diferentes produtos e mecanismos de deterioração.
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