INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL INTEGRADA AO CONTROLE DE QUALIDADE E À RASTREABILIDADE DE ALIMENTOS: DA AQUISIÇÃO DE DADOS À DECISÃO NA CADEIA PRODUTIVA

Autores

• Cynthia Siqueira Silva iD IFPI
• Layane Ribeiro de Araujo Leal iD IFPI
• Jovan Marques Lara Junior iD IFPI
• Nívea Maria da Costa Sousa Leite iD IFPI
• Lívia de Sousa Oliveira Macedo iD IFPI

Resumo

A digitalização do sistema agroalimentar amplia o registro da trajetória dos produtos, o monitoramento das condições de conservação e a identificação de alterações de qualidade. Entretanto, rastrear um lote não comprova sua inocuidade, assim como a elevada acurácia de um algoritmo não assegura seu desempenho industrial. Esta revisão narrativa crítica analisa a integração de sensores, Internet das Coisas (IoT), identificação digital, visão computacional, técnicas espectroscópicas, inteligência artificial (IA), blockchain e gêmeos digitais no controle de qualidade e na rastreabilidade de alimentos. Discute-se como dados de identificação, eventos logísticos e medições podem sustentar modelos preditivos e decisões auditáveis, considerando a interoperabilidade proporcionada pelo padrão GS1 EPCIS 2.0. A literatura aponta avanços na inspeção não destrutiva, autenticação de produtos e supervisão da cadeia do frio, mas evidencia limitações de qualidade dos dados, generalização dos modelos, custos e validação analítica. Conclui-se que o principal potencial da IA está em transformar registros rastreáveis e medições confiáveis em alertas e decisões verificáveis, sem substituir os procedimentos convencionais de controle. São indicadas prioridades de validação para aplicações em cadeias de alimentos perecíveis.

Palavras-chave

Controle de qualidade; Inteligência artificial; Rastreabilidade; Segurança dos alimentos

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