Linha de pesquisa: Sistemas de Computação

Resumo: O processo de produção do café, desde o cultivo até a torrefação, é complexo e influencia diretamente a qualidade da bebida. Etapas como colheita, armazenamento e torra são cruciais, especialmente no mercado de cafés especiais, onde se busca excelência sensorial. A avaliação sensorial tradicional, como o cupping, é limitada por sua subjetividade e demanda por profissionais experientes. A fermentação e a torra são fases críticas que, sem controle rigoroso, podem comprometer a qualidade final.

A literatura aponta que tecnologias como visão computacional e aprendizado profundo podem melhorar o controle de qualidade. Este estudo propõe duas abordagens: uma já realizada, que usa aprendizado profundo para classificar níveis de torra com 100% de acurácia; e outra em desenvolvimento, que combina imagens infravermelhas e algoritmos de machine learning para monitorar a fermentação e identificar atributos sensoriais. Ambas visam melhorar a qualidade, promover sustentabilidade e impulsionar a inovação na indústria cafeeira.

Link para a defesa:  https://teams.microsoft.com/dl/launcher/launcher.html?url=%2F_%23%2Fl%2F...