Cientista da USP uniu inteligência artificial e machine learning
Não há dúvidas de que o café é uma das bebidas mais consumidas no mundo. E o Brasil tem um papel crucial nisso, já que é o maior exportador do grão, segundo dados da Organização Internacional do Café (OIC).
Há, porém, um impasse quanto à avaliação da qualidade do grão, que pode mudar conforme as características físicas, a safra e até o país comprador. Foi pensando nisso que Bruno Pereira de Oliveira, doutor em Física pela USP São Carlos e degustador de café profissional, resolveu criar um sistema de inteligência artificial que fosse capaz de dar notas ao café de acordo com critérios objetivos.
“Quando eu degustei o café, falei: ‘Esse café é um café especial, bebida doce. Mandei meu relatório para a empresa e os avaliadores também fizeram a avaliação e mandaram os dados deles. Só que houve uma divergência nos valores: o que eu falei que era um café especial, para eles não era; então ficamos naquele impasse”, diz Oliveira ao Jornal da USP.
A partir disso, baseado nas suas experiências acadêmicas, ele criou uma máquina que recebe amostras do grão e identifica suas características. Com uso de inteligência artificial e machine learning, o sistema usa fluorescência para extrair informações do café e dar notas.
“Quando recebo essa luz do sensor, consigo comparar a luz que é emitida frente a luz que é refletida e nisso consigo gerar um espectro. Com isso, é possível aplicar modelos matemáticos, o machine learning e identificar se o café está mais próximo do café especial, do gourmet, do rio (aroma forte) ou do riado (amargo)”, diz Bruno.
A IA desenvolvida pelo cientista já foi patenteada e, agora, aguarda a validação do registro referente ao maquinário. Um protótipo operacional está sendo desenvolvido na universidade do interior de São Paulo.
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