A cadeia brasileira do café deve incorporar nos próximos anos um sistema inteligente e inédito para agilizar e melhorar o processo de certificação da bebida. A nova tecnologia emprega técnicas avançadas de computação para analisar e classificar, automaticamente e, em minutos, a qualidade global do café. A análise é realizada sem a necessidade de preparação da bebida, pois a tecnologia examina imagens do pó. Hoje, a avaliação de qualidade mais confiável é a análise sensorial em que provadores humanos degustam a bebida.
 
Batizada de CoffeeClass, a tecnologia foi desenvolvida por pesquisadores da Embrapa Instrumentação (SP) e utiliza visão computacional e inteligência artificial (IA) para aferir a qualidade global diretamente no café torrado e moído. O desenvolvimento e a aplicação do sistema podem contribuir para execução de políticas públicas e normas criadas para o setor, além de aproximar o consumidor de sistemas de certificação de qualidade. O café movimenta uma das principais cadeias do agronegócio brasileiro, que gera uma receita de cerca de US$ 5 bilhões anuais para o País.
 
A solução tecnológica interpreta padrões em imagens ampliadas do café torrado e moído e correlaciona-os com sua qualidade global identificada na bebida. Para isso, emprega técnicas de imagens de reflectância e fluorescência, que usam luzes diferenciadas sob a amostra do café torrado e moído para evidenciar compostos ligados à qualidade da bebida.
 
No futuro, consumidor utilizará tecnologia no supermercado
 
A inteligência artificial embutida no sistema aprende a “olhar” a amostra, extrair padrões e predizer a classe de qualidade global do café em análise. A IA é uma área de pesquisa que reúne várias disciplinas e busca desenvolver métodos computacionais capazes de imitar habilidades cognitivas humanas, como aprendizado, lógica e otimização de processos.
 
Por enquanto, a ferramenta inteligente é um protótipo, mas já nasce com elevado potencial para provocar inovação na cadeia de valor do café. Acredita-se que, no futuro, o sistema poderá ser utilizado por produtores no próprio campo e até por consumidores nos supermercados.
 
Computação inteligente para entender o café
 
A pesquisa com o CoffeeClass teve início em 2013 e foi desenvolvida pelo analista da Embrapa Ednaldo José Ferreira. O trabalho foi realizado no âmbito do Consórcio Pesquisa Café, criado em 1997 e que envolve cerca de 50 instituições de ensino, pesquisa e extensão rural, sob a coordenação da Embrapa Café. Ferreira conta que a pesquisa surgiu a partir de uma carência da cadeia que demandava uma ferramenta automatizada para a análise do cafezinho.
 
A proposta era gerar uma ferramenta automatizada para auxiliar o trabalho de provadores de café - especialistas em análise sensorial - e, assim, consolidar uma tecnologia especificamente voltada à certificação baseada na Qualidade Global (QG) do Programa de Qualidade do Café (PQC) da ABIC. A prova de conceito e o protótipo foram inicialmente pautados na classificação desse programa, mas, de acordo com Ferreira, a tecnologia pode ser adaptada a outros indicadores de qualidade do café.
 
A QG é a percepção conjunta de características, como aroma, sabor, corpo, acidez, adstringência, amargor, fragrância e outras que contribuem para a composição de uma nota global dentro de uma escala sensorial – 0 a 10 para o PQC da ABIC – usada como indicador da qualidade do produto. É realizada por uma equipe de especialistas treinados que usam como base do protocolo de análises o preparo padronizado de uma bebida de café, processo popularmente conhecido como “prova de xícara”.
 
O PQC, lançado em 2004, utiliza essa pontuação da QG para certificar o produto em três categorias: “Gourmet”, para cafés de altíssima qualidade; “Superior”, para cafés de qualidade relativamente alta e “Tradicional/Extraforte”, para cafés de qualidade recomendável e custo acessível.
Uma tecnologia fácil de ser usada
 
Doutor em Ciência da Computação e Matemática Computacional, Ferreira explica que foram testadas diversas ferramentas antes de se chegar ao CoffeeClass. “O foco da pesquisa sempre foi gerar um aparato simples e de baixo custo, que pudesse ser operado sem dificuldades, com comandos mínimos, por todos os atores da cadeia do café, na própria fazenda, antes de sair do campo, nos laboratórios, cooperativas, torrefadoras, supermercados, cafeterias, entre outros”, diz.
 
Ferreira recorreu à Ciência de Dados para realizar o estudo-piloto com 120 amostras de café torrado e moído, de várias regiões do País, já certificadas pelo PQC, que possibilitaram a geração de um banco com mais de 2.400 imagens digitais. “Identificamos o potencial e projetamos um módulo denominado de smart core (núcleo inteligente) baseado em um conjunto de métodos e técnicas de Inteligência Artificial que tem por objetivo aprimorar, automaticamente, o desempenho da análise”, explica.
 
Em testes de laboratório, a tecnologia identificou as categorias de café Gourmet, Superior, Tradicional e não recomendado com um percentual ligeiramente superior a 75% de acerto para amostras cegas.
 
O estudo envolveu microscópios digitais comerciais, de baixo custo, que usam diferentes LEDs (diodo emissor de luz, na sigla em inglês), como fonte de iluminação da amostra de um grama, aproximadamente, além de porta-amostra e software desenvolvidos pela Embrapa Instrumentação.
 
Ferreira explica que a interação de luzes distintas com a amostra de café produz padrões em imagens ampliadas por microscópios digitais, que permitem caracterizar o café. As luzes em comprimentos de onda distintos permitem detectar a composição do café, além de misturas com grãos de baixa qualidade (defeitos e outros), que interferem na qualidade global.
 
“As variações de coloração observáveis em imagens digitais ampliadas, adquiridas diretamente de uma amostra do café torrado e moído, revelam características intimamente ligadas à qualidade global do produto”, esclarece.
A ferramenta demonstrou potencial de acerto significativo nas análises em laboratório, no entanto, o líder do projeto acredita que é possível avançar mais e desenvolver outros indicadores para incrementar o CoffeeClass.
 
“O desafio agora é compreender as características reveladas pelo sistema inteligente e ampliar o horizonte de aplicação da tecnologia”, conta Ferreira. Para realizar essa nova etapa da pesquisa, ele diz que elaborou e submeteu um novo projeto ao programa Consórcio Pesquisa Café, com o qual pretende evoluir o estudo.
 
Na próxima fase, o trabalho vai unir diversas expertises oriundas de universidades, institutos de pesquisa, órgãos do governo, como o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa) e seus laboratórios oficiais (Lanagros), além de outras entidades de histórica e reconhecida excelência de atuação na cadeia do café.
 
“Visando automatizar e modernizar essas análises, a Embrapa Instrumentação, com o apoio do Consórcio Pesquisa Café e a parceria com a ABIC, vai finalizar e lançar essa tecnologia, inédita no mundo. O CoffeeClass, sem dúvida, vai revolucionar a classificação da qualidade dos Cafés do Brasil, para que, cada vez mais, possamos consolidar e conquistar novos mercados”, afirma o chefe de Transferência de Tecnologia da Embrapa Café, Lucas Tadeu Ferreira.