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No ramo de pequenos negócios de chocolate bean to bar (do grão à barra), a classificação das amêndoas de cacau é uma etapa crucial para o controle de qualidade. A técnica tradicional é feita por uma pessoa que analisa visualmente cada uma das amostras num período de uma hora, em média, por lote. Mas um novo sistema desenvolvido pelo Centro de Inovação do Cacau (CIC), na Bahia, garante reduzir o tempo em mais de 50% com um classificador automático.
Baseado em machine learning(aprendizado de máquina), o equipamento GroundEye S já era usado para detectar defeitos em grãos como soja, arroz, feijão e milho. Após adaptações no CIC em parceria com a empresa de tecnologia para o agronegócio TBIT, foi possível desenvolver um software para o cacau.
A ferramenta identifica características das amêndoas relacionadas a forma, cor, textura, densidade e anomalias como mofo e insetos. Para ser considerado de alta qualidade, o produto deve ter coloração marrom escuro e interior compartimentado, por exemplo.
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No quesito agilidade, a máquina trouxe grande vantagem. No modelo tradicional, um lote com 300 amêndoas, que devem ser cortadas ao meio e analisadas uma a uma, leva cerca de 1 hora e 20 minutos para ser classificado. O CIC recebe 160 amostras diariamente e tem prazo de até dez dias para entregar o resultado.
Com o equipamento, o processo é feito em menos de 20 minutos, já considerando o corte que segue manual. Além disso, o classificador automático oferece precisão, pois elimina o viés humano, e agiliza as negociações para pequenos produtores, que terão o resultado das análises em menos tempo.
Cristiano Villela Dias, diretor científico do CIC, conta que foram dois anos de conversas, entendimento da máquina e desenvolvimento até chegar ao software, que já está validado e será usado na safra.
Ele explica que o software precisou ser “treinado” para identificar as qualidades das amêndoas e classificá-las. Foram usadas cerca de 5 mil fotografias de cada classe de amêndoa (marrom, violeta, branca) de cacau de diferentes regiões, como Bahia, Rondônia, Espírito Santo e até de Gana, na África.
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“São fotografias de duas safras para pegar as possibilidades de formas e cores dentro da fermentação de cacau”, diz ele. “Depois, treinamos a máquina para identificar imagens de forma automática.”
A máquina consegue avaliar nuances que são difíceis de identificar a olho nu, como padrões de cores. O recurso mensura a área total da amêndoa e indica a porcentagem de cores presentes nela, se mais marrom ou violeta.
Nem tudo fica a cargo da inteligência artificial. Algumas análises ainda são visuais, como a taxa de germinação, que é quando o embrião do grão germina e perfura a película que envolve a amêndoa. “Mas essa é rápida porque é muito visual e feita antes de cortar a amêndoa”, comenta Dias.
Por enquanto, o software está disponível apenas no CIC, que pode ser acessado por qualquer produtor ou empresa que deseje fazer a análise. “Nosso foco é o ganho de escala nas empresas, nas cooperativas e na indústria de processamento de cacau, porque o investimento é alto, mais de R$ 95 mil, e tem licença de uso”, afirma o diretor científico.
Ele espera que o equipamento seja usado para entender o perfil do cacau brasileiro, em um estudo de categorização nacional. A proposta está sendo discutida com a Associação Nacional das Indústrias Processadoras de Cacau.
As informações são do jornal O Estado de S. Paulo.
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