O processo de produção e beneficiamento de um produto agrícola tem fases diversas e importantíssimas para oferecer, ao consumidor ou à indústria, um produto final de qualidade. Escolha das sementes, manejo apropriado da plantação, colheita e beneficiamento dos frutos.
No caso da pimenta rosa, um dos desafios foi a escolha e destinação correta dos grãos.

“Na indústria, quando a pimenta rosa é beneficiada, jogam todos os grãos misturados na máquina e separam só pela aparência externa. Se é bastante avermelhado, é bem quisto. Se é mais feinho, é descartado e sub aproveitado”, avalia Fidelis Zanetti de Castro, professor doutor em Matemática Aplicada, com ênfase em Inteligência Computacional no campus Serra do Instituto Federal do Espírito Santo (Ifes).

Nem sempre a bela capa de um livro traz uma bela história. Por isso, Zanetti e outros pesquisadores trabalharam num projeto chamado “Pink Pepper Qualifier: determinação da qualidade produtiva dos frutos da aroeira (Schinus terebinthifolius Raddi)”. O projeto concorreu com outros 163 projetos e ficou em 1º lugar do Espírito Santo e em 6º lugar do Brasil. A ideia foi criar um índice de qualidade da pimenta rosa colhida. “A qualidade do fruto pode ser melhor mensurada pelo que tem dentro, não apenas pela aparência”, conta o pesquisador.

Diferentes tipos de produtores (que usam ou não agrotóxico) com diferentes técnicas de manejo e, no final das contas, os atravessadores, pagam um preço único pelo quilo. “Queremos uma IG justamente para ter produto diferenciado. A gente precisa valorizar o produtor que faz qualidade. Mas só consigo precificar se tiver um critério que permita qualificar”.

E nada melhor do que usar a tecnologia para ajudar nesse trabalho. O grupo, formado por outros professores e estudantes do Ifes, além da bióloga do Incaper, Fabiana Ruas, que trabalha no front da obtenção da Indicação Geográfica da pimenta rosa no Estado, determinou um conjunto de parâmetros que permite estabelecer o mais corretamente possível o nível de qualidade do fruto.

O primeiro passo foi mapear regiões produtoras com sobrevoo de drone, equipamento com câmera NIR, que consegue identificar as plantas mais saudáveis ou menos saudáveis.

“Quanto mais verde, mais qualidade do ponto de vista da máquina. A informação da primeira caracterização vai ser cruzada com outros dados. A terceira etapa é ainda mais determinante. No laboratório de química do Ifes, é usada a máquina Espectrômetro de Raman, que emite ondas sobre as amostras de frutos, caracteriza seu interior e gera resposta em gráficos”, explica Zanetti de Castro. 

Dessa forma, é possível saber o que tem dentro do fruto, numa espécie de ressonância magnética. E é a parte mais importante para geração de dados. A previsão é de consolidar essa base de dados até abril de 2022 e o aplicativo, em dezembro de 2022.

Depois desse trabalho de colheita e cruzamento de informações, surge o uso do aplicativo. “Será criado um novo mapa, para agregar as visões de diferentes especialistas e ter a região de plantio segmentada, separadas por cor. Daí, os alunos vão fotografar regiões diferenciadas por cor e formar banco de dados por fotos. Será o quarto banco de dados. Com as fotos, vão colocar como se fosse um QR Code, uma etiqueta. As fotos rotuladas vão alimentar as redes neurais, que aprendem a partir das fotos”, conta o matemático.

O projeto vai além da classificação das pimentas. É uma forma de criar trabalhos tecnológicos no campo. “Os estudantes poderão ser donos da startup para fazer a tecnologia chegar ao mercado. Mas ainda não sabe se será uma empresa. Mas, a partir da tecnologia, pode-se ter certificação de que se está comprando o que foi prometido”, finaliza.