Leonardo Assad Aoun comentou em: 19/10/2025 19:35

Um passo para a automação de análise sensorial do café

POR KLEBER JORGE SAVIO CHICRALA

Entrevistado: Murillo Ferreira Yumoto - Crédito: divulgação

A transformação digital do campo e do parque fabril, a chamada Agricultura 4.0 e Indústria 4.0, integra sensores ópticos, IoT, automação, computação em nuvem e modelos de IA para elevar precisão, rastreabilidade e produtividade. Ao conectar equipamentos de produção e operações agrícolas em ecossistemas ciberfísicos, dados passam a ser capturados em tempo real e convertidos em indicadores acionáveis ao longo da cadeia do grão ao industrializado. Ao mesmo tempo em que modelos generalistas (como LLMs) se popularizam, cresce a importância das IAs especializadas nas soluções focadas em problemas de nicho, com conhecimento de domínio e integração fina aos fluxos de trabalho de cada setor. Em ambientes industriais e agro, essa abordagem costuma reduzir erros e aumentar a confiabilidade, além de acelerar rotinas decisórias. Nesse cenário, a OptikAI, empresa voltada à neoindustrialização e à produtividade industrial, vem desenvolvendo tecnologias para a criação de um ecossistema de rastreamento de amostras somada à análise rápida e sistemática de grãos de café via assinatura espectral. A empresa também participa das iniciativas do Sebrae Startups, na qual se destacou como uma das 1000 startups mais inovadoras do Brasil, e dos laboratórios de pesquisas do Centro de Pesquisa em Óptica e Fotônica (CEPOF) – IFSC -USP, o que reforça o papel da inovação em ecossistemas regionais como São Carlos (SP). O projeto em desenvolvimento integra espectroscopia de fluorescência a modelos de aprendizado de máquina para classificar espécie e qualidade do grão de café verde. A escolha pela fluorescência se fundamenta na pesquisa intitulada Brewed coffee sensorial classification with fluorescence spectroscopy by chemometric analysis do Dr. Bruno Pereira de Oliveira (CEPOF – INCT -IFSC - USP) de que tal técnica consegue discriminar espécies e atributos de qualidade do café. Assim, uma vez combinados métodos quimiométricos com algoritmos de machine learning, foi possível dar um passo para a automatização do processo de análise sensorial de café nas indústrias. Para criar o sistema, reúne-se um conjunto de amostras de café com rótulos confiáveis (espécie e qualidade). Mede-se o espectro de cada amostra , um tipo de “impressão digital” do grão. Com centenas de exemplos, a IA aprende a reconhecer relações entre essa assinatura óptica e seus rótulos: quanto maior a variabilidade dos exemplos (regiões, safras, cultivo), maior sua capacidade de generalização.
 
 Murillo Ferreira Yumoto é aluno pesquisador do curso de Bacharelado em Ciência de Dados do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP), onde pesquisa na área de aprendizado profundo aplicada ao controle de qualidade de sementes sob orientação do Professor Ricardo Cerri (ICMC-USP). Atua também na OptikAI como cientista de dados e engenheiro de machine learning, em parceria com o Instituto de Física de São Carlos (IFSC-USP), sob orientação do Dr. Ricardo José da Silva Afonso (IFSC - USP) e coorientação do Dr. Bruno Pereira de Oliveira (CEPOF – INCT – IFSC-USP).

Fontes: Murillo Ferreira Yumoto - Aluno pesquisador do curso de Bacharelado em Ciência de Dados do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP) e CEPOF – INCT – IFSC – USP; Prof.Dr. Ricardo Cerri (ICMC-USP); Dr. Ricardo José da Silva Afonso (IFSC-USP); Dr. Bruno Pereira de Oliveira (CEPOF – INCT – IFSC-USP); Prof. Dr. Jarbas Caiado de Castro Neto – CEPOF – INCT – IFSC – USP;  Prof.Dr. Vanderlei Salvador Bagnato ( Coordenador CEPOF – INCT – IFSC – USP e EMBRAPII – IFSC – USP) ; Me. Kleber Jorge Savio Chicrala – Jornalismo Científico e Difusão Científica – CEPOF – INCT – IFSC – USP. 

Fonte: São Carlos Agora

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