SELEÇÃO DE GRÃOS DE CAFÉ A PARTIR DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Na indústria cafeeira, tem havido um interesse crescente em melhorar as técnicas analíticas para avaliar a qualidade dos grãos de café verde, uma vez que a sua composição afeta diretamente a qualidade da bebida e a formação de novos blends de café. Para isso, atualmente a única avaliação amplamente utilizada é a análise sensorial que é subjetiva, em que provadores humanos degustam a bebida e respondem a um questionário com suas opiniões. Visando automatizar e modernizar essas análises, a presente tecnologia se propõe a examinar a qualidade dos grãos de café via técnicas não destrutivas, assim aplicando técnicas ópticas no UV-VIS e Infravermelho. 

 

O processo óptico compreende a coleta de espectro, o armazenamento, a avaliação comparativa e a retroalimentação de um banco de dados original, o qual se utiliza de métodos de inteligência artificial. O procedimento ocorre sem a necessidade de um pré-tratamento químico dos grãos ou alteração física de qualquer tipo. Além disso, a técnica se beneficia da emissão de luz UV-Vis ou infravermelho para realizar a obtenção de espectros do conjunto amostral a ser analisado.  

 

A tecnologia destaca-se pela seleção da qualidade de grãos verdes sem a necessidade de destruição das amostras. A análise de forma não subjetiva do café confere ganho de tempo e custo operacionais, pois não faz necessária a logística da análise sensorial. O processo é realizado via métodos de inteligência artificial, cujo banco de dados, previamente construído, treinado, avaliado e testado, é retroalimentado. Com isso, o processo de análise ocorre de maneira dinâmica e em tempo real. 

 

 

 

A tecnologia a ser implementada por atores na cadeia do café, como no campo, nos laboratórios, torrefadoras, cafeterias, entre outros, se insere no campo da física, química e engenharia de alimentos, servindo como ferramenta para as áreas de Agropecuária, Alimentos e Saúde e Cuidados (Humanos e Animais).

 

Área: Agropecuária, Alimentos, Saúde e Cuidados (Humanos e Animais); 0028/2023
Faculdade de Física e Ciência dos materiais de São Carlos - USP
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