A inteligência artificial na segurança e qualidade de produtos pesqueiros e aquícolas.

Produtos pesqueiros e aquícolas estão entre os alimentos mais nutricionalmente completos, destacando-se pelo fornecimento de proteínas de alta qualidade, ácidos graxos benéficos, vitaminas, minerais e compostos bioativos que favorecem a saúde humana. No entanto, características intrínsecas, como alto teor de água, pH próximo da neutralidade e presença natural de enzimas e microrganismos, tornam o pescado um alimento altamente perecível. Por esse motivo, diversas estratégias tecnológicas são essenciais para preservar qualidade, frescor e segurança ao longo da cadeia produtiva. Nesse cenário, a inteligência artificial (IA) emerge como uma ferramenta transformadora, capaz de modificar profundamente a forma como o pescado é produzido, processado, distribuído e avaliado, trazendo avanços significativos desde a pesca e aquicultura até o consumo final. Nos últimos anos, integrações entre IA, sensores da Internet das Coisas (Internet of Things – IoT), espectroscopia, visão computacional e métodos preditivos têm ampliado a capacidade de controle e monitoramento da cadeia do pescado, formando o que diversos estudos internacionais chamam de “smart seafood safety”.

A inteligência artificial (IA) aplicada ao pescado

A IA envolve algoritmos capazes de processar grandes volumes de dados, identificar padrões, reconhecer imagens e realizar previsões com alta precisão. As principais técnicas aplicadas ao pescado incluem aprendizado de máquina (Machine Learning – ML), aprendizado profundo (Deep Learning – DL), redes neurais artificiais (Artificial Neural Network – ANN), visão computacional (Computer Vision – CV), modelos probabilísticos e fusão de dados provenientes de sensores e dispositivos conectados. Tecnologias emergentes como narizes eletrônicos (Electronic Noses – e-noses), línguas eletrônicas (Electronic Tongues – e-tongues), sensores colorimétricos inteligentes, sistemas hiperespectrais (Hyperspectral Imaging – HSI), câmeras de alta resolução e biossensores nanoestruturados já vêm sendo integradas a modelos inteligentes capazes de detectar compostos voláteis da deterioração, gases associados à decomposição, padrões espectrais indicativos de frescor e alterações químicas precoces. Ferramentas de sequenciamento genético de nova geração (Next-Generation Sequencing – NGS), combinadas a algoritmos de classificação, permitem identificar rapidamente microrganismos deteriorantes ou agentes patogênicos com elevada precisão.

Em países líderes na produção e processamento, como Noruega, Canadá, Japão e Chile, sistemas de IA analisam dados climáticos, correntes marinhas, parâmetros oceanográficos e registros pesqueiros históricos para indicar áreas de pesca mais seguras e eficientes. Modelos empregando algoritmos como Floresta Aleatória (Random Forest – RF), biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto – Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machines – SVM), Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Networks – CNN) e Redes Neurais do Tipo Long Short-Term Memory (LSTM) monitoram biomassa, preveem zonas potenciais de pesca e estimam a dinâmica espaço-temporal de cardumes.

Na aquicultura, a IA está revolucionando a forma como se monitora e controla o cultivo de organismos aquáticos. Sensores conectados, câmeras subaquáticas e plataformas de IA possibilitam avaliações contínuas de variáveis como qualidade da água, comportamento, densidade, crescimento, alimentação e bem-estar animal. Modelos de aprendizado profundo, como CNN, LSTM, Redes Convulsionais Gráficas (Graph Convolutional Networks – GCN) e abordagens híbridas com mecanismos de atenção temporal, permitem detectar anomalias comportamentais, padrões de natação, estresse, nível de apetite e ocorrência de doenças. Com isso, a IA ajuda a evitar surtos patológicos, reduzir mortalidade, otimizar fornecimento de ração (alimentação sob demanda), prever biomassa e aumentar a sustentabilidade do cultivo. Sistemas baseados em DL já identificam automaticamente parasitas como o piolho-do-mar, estimam a biomassa em tanques e gaiolas, detectam padrões anômalos de movimentação e indicam com precisão o ponto ideal de despesca. Algoritmos como Random Forest, Gradient Boosting, SVM e Redes Neurais Profundas (Deep Neural Networks – DNN) também são utilizados para prever parâmetros ambientais complexos, como dinâmica de oxigênio dissolvido, temperatura e amônia, favorecendo decisões mais assertivas, economia de recursos e sistemas aquícolas mais eficientes, seguros e ambientalmente responsáveis.

No controle pós-captura, métodos baseados em Espectroscopia no Infravermelho Próximo (Near Infrared Spectroscopy – NIR), Espectroscopia Raman, Espectroscopia no Infravermelho por Transformada de Fourier (Fourier Transform Infrared Spectroscopy – FTIR), Ionização por Evaporação Rápida em Massa (Rapid Evaporative Ionization Mass Spectrometry – REIMS) e Espectrometria de Massa com Plasma Indutivamente Acoplado (Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry – ICP-MS), associados a algoritmos como Análise Discriminante por Mínimos Quadrados Parciais (Partial Least Squares Discriminant Analysis – PLS-DA) e SVM, têm permitido identificar deterioração e adulterações com elevada acurácia.

Importância da IA na segurança de produtos pesqueiros aquícolas

A segurança do pescado depende do controle rigoroso de microrganismos patogênicos, toxinas naturais, adulterações e falhas no armazenamento e processamento. Modelos de IA permitem monitoramento contínuo, preditivo e em tempo real, antecipando riscos e gerando alertas antes que problemas se agravem. Esses sistemas conseguem observar tendências de crescimento microbiano, prever condições favoráveis à formação de aminas biogênicas e Nitrogênio das Bases Voláteis Totais (Total Volatile Basic Nitrogen – TVB-N), estimar níveis de frescor por espectros de luz e detectar substâncias ilegais ou fraudadoras. A IA também tem avançado no monitoramento de contaminantes emergentes, como microplásticos, elementos químicos potencialmente tóxicos (como os metais pesados), pesticidas e resíduos de antibióticos. Técnicas como DL aplicado a imagens HSI, sensores fluorescentes associados a Redes Neurais Artificiais e Modelos de Regressão de Vetores de Suporte (Support Vector Regression – SVR) permitem detectar contaminantes em níveis muito baixos. Sistemas colorimétricos inteligentes integrados a telefones celulares utilizam CNN para leitura automática de variações químicas em embalagens inteligentes. Além disso, laboratórios utilizam NIR, Raman, FTIR, REIMS e ICP-MS associados a ML para identificar fraudes por substituição de espécies, rotulagem indevida e adição de substâncias ilegais. Em portos e indústrias internacionais, tecnologias de inspeção digital remota associadas à análise automática de imagens tornam a fiscalização mais ágil.

Avaliação de frescor e qualidade

A avaliação precisa do frescor é essencial para garantir a qualidade do pescado, e a IA tem permitido avanços significativos nesse campo. Tecnologias como visão computacional, espectroscopia (NIR, FTIR, Raman), sensores colorimétricos inteligentes, fluorescência de matrizes de excitação-emissão (Excitation Emission Matrix – EEM), imagem hiperespectral (Hyperspectral Imaging – HSI) e narizes eletrônicos (e-noses) são capazes de analisar características sensoriais, químicas e microbiológicas de forma não destrutiva e em tempo real. Modelos inteligentes baseados em CNN, SVM, Random Forest, PLS-DA e redes neurais profundas avaliam textura, cor, transparência ocular, integridade muscular e formação de compostos deteriorantes. Em diversas aplicações, a IA alcança acurácias superiores a 98%, e em alguns casos chega a 100% na classificação de frescor por imagem. Também são utilizados modelos de predição para vida útil, baseados em séries temporais, regressão multivariada e aprendizado profundo, treinados com dados ambientais, microbiológicos e espectrais. Embalagens inteligentes com sensores nanoestruturados e indicadores colorimétricos monitoram temperatura, compostos voláteis e crescimento microbiano, fornecendo ao consumidor sinais visuais claros sobre o estado do produto. Em países asiáticos e europeus, etiquetas inteligentes com QR Code (Quick Response Code), blockchain e sensores de identificação por Radiofrequência (Radio-Frequency Identification – RFID) permitem rastrear toda a história do pescado, integrando informações de captura, processamento, armazenamento e distribuição.

Detecção de contaminantes e riscos

Além da deterioração microbiológica, a inteligência artificial (IA) desempenha papel importante na detecção de adulterações econômicas, substituição de espécies e identificação de contaminantes ambientais. Técnicas baseadas em espectroscopia, infravermelho, espectroscopia no infravermelho próximo (Near-Infrared – NIR), imageamento hiperespectral (Hyperspectral Imaging – HSI) e análise de imagem, suportadas por aprendizado de máquina (Machine Learning – ML), têm se mostrado altamente eficientes na identificação rápida de substâncias químicas ilegais, alergênicos, resíduos de antibióticos, metais pesados, pesticidas, compostos orgânicos voláteis (Volatile Organic Compounds – VOCs) e microplásticos. A combinação de IA com narizes eletrônicos e biossensores permite detectar compostos biogênicos e substâncias associadas à degradação, auxiliando processos de inspeção e controle de qualidade. Em auditorias sanitárias internacionais, softwares interoperam com bancos de dados de certificação, analisando grandes volumes de informações para identificar padrões de risco e acionar inspeções presenciais apenas quando estritamente necessário. Entre os modelos utilizados destacam-se a Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (Partial Least Squares Regression – PLSR), Máquinas de Vetores de Suporte para Regressão (Support Vector Regression – SVR), redes neurais convolucionais de uma dimensão (Convolutional Neural Network – 1D CNN), redes neurais de retropropagação (Backpropagation Neural Network – BPNN), modelos híbridos genética–BP (Genetic Algorithm–Backpropagation – GA-BP) e outros algoritmos avançados.

Processamento e conservação

A integração entre inteligência artificial (IA) e tecnologias inovadoras de conservação, como Alta Pressão Hidrostática (High Pressure Processing – HPP), Pulsos Elétricos (Pulsed Electric Fields – PEF), radiação ionizante, radiação ultravioleta (Ultraviolet Radiation – UV), ozônio e plasma frio, tem potencializado a segurança microbiana e prolongado a vida útil dos produtos. Modelos inteligentes auxiliam na definição de parâmetros ideais de processamento, garantindo maior estabilidade operacional e minimizando variações decorrentes de falhas humanas. Além disso, linhas robóticas equipadas com visão computacional estão se tornando comuns em plantas industriais, reduzindo perdas mecânicas durante filetagem, corte e classificação. Sistemas industriais já utilizam modelos avançados de segmentação, como ICNet, redes U-Net (U-Net), Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis – PCA) e redes de memória de longo e curto prazo (Long Short-Term Memory – LSTM), os quais aumentam o rendimento dos cortes, reforçam a padronização e ampliam a competitividade das indústrias de pescado.

Rastreabilidade e tecnologias digitais

A rastreabilidade moderna tem se apoiado fortemente na integração de inteligência artificial (IA), Internet das Coisas (Internet of Things – IoT), blockchain, Identificação por Radiofrequência (Radio-Frequency Identification – RFID) e sensores digitais avançados. Esses sistemas permitem registrar a trajetória completa do pescado, desde a captura ou cultivo, passando pelo processamento, transporte e distribuição, até o consumidor final, garantindo transparência, prevenindo fraudes e facilitando auditorias e certificações sanitárias. A análise de dados logísticos também se beneficia da IA, que otimiza rotas de transporte, monitora a temperatura de contêineres refrigerados e reduz perdas pós-captura. Modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning – ML) são empregados para identificar falhas de forma automatizada, prever riscos de deterioração em tempo real e apoiar o planejamento logístico preditivo. Transportadoras internacionais já utilizam modelos preditivos para minimizar riscos e maximizar eficiência, preservando melhor a qualidade do produto durante a distribuição.

Automação com inteligência artificial: vantagens e desvantagens na cadeia produtiva de pescado

A adoção da inteligência artificial (IA) na cadeia produtiva do pescado oferece oportunidades significativas, mas também apresenta desafios relevantes. Entre as vantagens, destacam-se a maior segurança alimentar, a redução de contaminação cruzada, a padronização de processos, a capacidade de detectar rapidamente contaminantes e fraudes, além da otimização logística e do uso eficiente de recursos. Sensores inteligentes, visão computacional, blockchain, narizes eletrônicos (e-nose), línguas eletrônicas (e-tongue), imageamento hiperespectral (Hyperspectral Imaging – HSI), espectroscopia avançada e algoritmos preditivos modernizam análises e inspeções sanitárias, tornando-as mais rápidas, precisas e menos dependentes de procedimentos manuais. Entretanto, a substituição parcial do trabalho humano pela automação exige atenção aos impactos socioeconômicos, especialmente em pequenas indústrias e comunidades pesqueiras que dependem de atividades manuais tradicionais. Barreiras como custos de implementação, necessidade de infraestrutura tecnológica, capacitação profissional, manutenção especializada, dependência tecnológica e vulnerabilidade a falhas técnicas ou ataques cibernéticos também devem ser consideradas. A qualidade dos dados utilizados para treinar modelos é outra preocupação central, uma vez que erros ou vieses podem comprometer decisões críticas e afetar a confiabilidade dos sistemas. A tabela a seguir resume esses aspectos, destacando as principais vantagens e limitações associadas à automação na cadeia do pescado.

Considerações finais

A inteligência artificial (IA) representa uma mudança estrutural na forma de produzir, processar, distribuir e fiscalizar produtos pesqueiros e aquícolas. A aplicação dessas tecnologias fortalece a segurança, a rastreabilidade, o controle de qualidade e a sustentabilidade, ao mesmo tempo em que proporciona maior eficiência na previsão de riscos, consolida sistemas inteligentes de controle e reduz perdas ao otimizar recursos naturais e econômicos. Futuras pesquisas devem priorizar sistemas nos quais a IA, sensores inteligentes, Internet das Coisas (IoT), espectroscopia, imageamento hiperespectral (HSI), biossensores e embalagens inteligentes atuem de forma integrada na detecção de adulterações, no planejamento logístico preditivo e na automação sanitária.

A consolidação desses avanços depende da cooperação entre pesquisa científica, setor produtivo, indústria de tecnologia e órgãos reguladores, assegurando o desenvolvimento de soluções com impacto direto na saúde pública, na competitividade de mercado e na segurança alimentar global. A incorporação da IA no setor de pescado não representa apenas a adoção de uma nova tecnologia, mas uma mudança profunda na relação entre automação e trabalho humano.

Embora sistemas inteligentes reduzam intervenções repetitivas, insalubres e sensoriais, aumentando precisão, padronização e higiene durante o processamento, é necessário reconhecer que o avanço tecnológico implica a reconfiguração de postos de trabalho e a necessidade de qualificação profissional.

As principais vantagens observadas incluem a diminuição de contaminação cruzada, maior velocidade na análise de dados, redução de perdas e otimização logística, com benefícios diretos para a segurança alimentar e para a competitividade industrial. Por outro lado, desafios relacionados à substituição parcial da mão de obra, à dependência tecnológica, aos custos de implementação e à exigência de capacitação podem dificultar a adoção em larga escala, sobretudo em pequenas indústrias e sistemas artesanais. Assim, o papel da IA deve ser compreendido como complementar ao conhecimento humano, deslocando funções operacionais para tarefas de supervisão, análise e gestão de informações, e demandando políticas públicas voltadas à formação profissional e à integração tecnológica.

O futuro da cadeia pesqueira e aquícola dependerá dessa transição equilibrada, na qual automação inteligente e expertise humana atuem de forma integrada para garantir sistemas produtivos mais seguros, eficientes e sustentáveis.

Informações adicionais em:

Das, A. et al. (2025). Artificial intelligence: a novel tool for the food sector. MOJ Food Process Technol., 13(1): 81-86.

Rabiepour, A. et al (2025). Artificial Intelligence: A practical and satisfying tool for ensuring the safety and quality of seafood products. In: 3^rd International and 4^th National Conference on Agriculture, Environment and Food Security, Jiroft, Iran, 9 p.

Jiao, X. et al. (2025). Artificial intelligence in smart seafood safety across the supply chains: Recent advances and future prospects. Trends in Food Science & Technology, 163, 105161.