Robôs com IA aprendem as competências de pastelaria do Japão enquanto o setor alimentar enfrenta escassez de mão de obra

Um robô aprende a arte do Baumkuchen

Em Kobe, um robô chamado Theo está a ser treinado para fazer baumkuchen, o bolo alemão em forma de anel que faz parte da cultura da pastelaria japonesa há mais de um século. A máquina foi concebida para copiar os movimentos e as decisões de pasteleiros experientes, incluindo o tempo que cada camada fina de massa deve cozinhar antes de ser adicionada a seguinte.

O projeto mostra como a inteligência artificial está a ir além do software de escritório e das linhas de montagem fabris. No Japão, a IA está a ser ligada a câmaras, sensores de imagem, equipamentos de cozinha e registos de produção alimentar para preservar competências que antes eram transmitidas de mestre para aprendiz ao longo de muitos anos.

A Juchheim Co., a empresa de pastelaria sedeada em Kobe por detrás do Theo, abriu a 25 de março um centro de formação e uma sala de exposição para o robô na sua sede. A empresa apresentou o sistema na Expo 2025 Osaka Kansai e está agora a cedi-lo a cerca de 20 empresas em todo o Japão. A Juchheim pretende aumentar esse número para 100 até ao final do ano fiscal.

O baumkuchen foi introduzido no Japão em 1919 por Karl Juchheim, um pasteleiro alemão que fundou a empresa. A sua preparação é invulgarmente exigente. A massa é espalhada sobre um espeto rotativo, cozida num forno e disposta em camadas sucessivas até o bolo formar o seu característico padrão de anéis de árvore. Pequenas alterações na temperatura, na humidade e no tempo de cozedura podem afetar o resultado, razão pela qual os trabalhadores podem precisar de vários anos de prática para dominar o processo.

Como é que o Theo copia o juízo de um pasteleiro?

O Theo utiliza câmaras e sensores de imagem para observar o trabalho de funcionários experientes da Juchheim. O sistema regista características visíveis, como a cor, a espessura e a textura de cada camada, e depois relaciona essas observações com as condições no interior do forno e o movimento do espeto rotativo.

Esta informação permite ao robô estimar quando uma camada está pronta e ajustar o processo em função de condições variáveis. Um pasteleiro humano pode reagir ao tato da massa, ao aspeto da superfície ou ao ambiente na cozinha. O Theo tenta traduzir esses juízos em dados que uma máquina possa analisar.

A tecnologia baseia-se na aprendizagem profunda, uma forma de treino de IA inspirada vagamente nas redes do cérebro humano. Em vez de receber uma lista completa de instruções para todas as situações possíveis, um sistema de IA estuda um grande conjunto de exemplos e identifica padrões. Depois de treinado, pode comparar novas imagens ou leituras de sensores com esses padrões e selecionar uma resposta adequada.

A Juchheim afirma que o Theo consegue aprender uma nova técnica em poucos dias, um período muito mais curto do que o tempo normalmente necessário para uma pessoa adquirir a mesma experiência. A máquina não se limita a repetir um movimento fixo. O seu valor vem do ajuste do processo quando a temperatura, a humidade ou os ingredientes variam.

Porque é que o Japão está a recorrer a robôs de cozinha?

O setor alimentar enfrenta uma escassez de mão de obra mais acentuada do que muitas outras partes da economia. Dados do Ministério da Saúde, Trabalho e Bem-Estar do Japão mostraram uma proporção de 2,31 ofertas de emprego por cada candidato na restauração em fevereiro. A média de todos os setores era de 1,13.

Uma proporção elevada significa que os empregadores estão a competir por um conjunto limitado de trabalhadores. Restaurantes, padarias e fabricantes de alimentos têm também de lidar com uma força de trabalho envelhecida e com menos jovens a entrar em profissões especializadas. Em alguns negócios, o problema não é apenas encontrar pessoal para os turnos de hoje. É encontrar pessoas que possam assumir o trabalho quando os trabalhadores experientes se reformarem.

O presidente da Juchheim, Hideo Kawamoto, afirmou que o robô poderá apoiar um setor que luta para encontrar sucessores. A sua declaração reflete a razão central pela qual as empresas estão a testar a IA nas cozinhas: a automatização pode ajudar a manter a produção quando há demasiado poucos trabalhadores formados para preencher todas as funções.

O declínio demográfico mais amplo do Japão dá a estas experiências uma dimensão nacional. O governo discutiu a possibilidade de implantar cerca de 10 milhões de robôs equipados com IA em 18 setores até 2040. Os planos para a IA física centram-se em máquinas capazes de interpretar o que as rodeia e de agir no mundo real, em vez de sistemas que apenas geram texto ou imagens.

O que é o conhecimento tácito e pode ser digitalizado?

Muitas competências culinárias são conhecidas como conhecimento tácito. Isto significa que as pessoas conseguem executar uma tarefa corretamente sem serem capazes de explicar cada decisão num manual de instruções formal. Um cozinheiro veterano pode saber que uma frigideira tem de ser rodada mais depressa quando os ingredientes libertam humidade adicional, ou que uma camada de bolo está pronta a partir de uma subtil mudança de cor.

Os aprendizados tradicionais transmitem este conhecimento através da observação e da prática repetidas. Na cultura culinária do Japão, a ideia de que as competências devem ser aprendidas observando um especialista manteve-se forte. Essa abordagem pode produzir excelentes resultados, mas torna-se frágil quando há menos aprendizes e menos trabalhadores seniores disponíveis para os ensinar.

O professor Hitoshi Matsubara, da Universidade Kyoto Tachibana, especialista em desenvolvimento de IA, afirmou que os sistemas de IA anteriores eram pouco adequados a este tipo de conhecimento. Disse que os avanços na tecnologia tornam agora possível registar e reproduzir movimentos que antes eram difíceis de descrever.

Na era anterior à aprendizagem profunda, a IA não conseguia ensinar conhecimento tácito, mas, à medida que a tecnologia avançou, tornou-se possível digitalizar os movimentos dos trabalhadores especializados, que envolvem conhecimento tácito.

O processo não significa que todas as partes do artesanato tenham sido captadas. A IA depende da qualidade dos seus dados de treino, do leque de condições que observou e da precisão dos seus sensores. Um robô treinado numa cozinha pode precisar de mais instruções antes de conseguir trabalhar de forma fiável noutro local com fornos, ingredientes ou objetivos de produção diferentes.

Do baumkuchen ao arroz frito e ao yakisoba

A Juchheim faz parte de um movimento mais amplo de aplicação da IA à preparação de alimentos. A TechMagic, sedeada em Tóquio, desenvolve robôs que cozinham pratos salteados, como arroz frito e yakisoba. Em 2025, a empresa lançou uma aplicação que calcula velocidades de rotação da frigideira e outras definições com base na receita selecionada pelo utilizador.

Os robôs usam o sistema para aprender tempos de cozedura e níveis de calor para ingredientes individuais. A TechMagic afirma que isto melhorou a consistência das suas máquinas. Este trabalho consiste menos em substituir um chefe de cozinha completo do que em controlar uma série de ações físicas difíceis de executar com a mesma precisão em todos os turnos.

Outras empresas japonesas estão a usar a IA para preservar competências fora da cozinha. Em 2019, a Dentsu desenvolveu o Tuna Scope, que analisa fotografias de telemóvel de secções da cauda do atum e avalia a sua qualidade. O sistema destina-se a replicar o mekiki, o olho especializado usado para avaliar o atum. Os especialistas humanos podem passar uma década a desenvolver essa capacidade.

A Kura Sushi serviu mais tarde, nos seus restaurantes de sushi em tapete rolante, atum avaliado através do sistema como AI Tuna. Em Hiroshima, a Otafuku Sauce criou em 2023 uma ferramenta de pesquisa com IA para o seu arquivo de fórmulas de molhos. O sistema foi treinado com mais de 15 000 produtos e protótipos. Uma pesquisa de uma fórmula que antes demorava até duas horas pode agora ser concluída em cerca de cinco minutos.

A IA física liga os robôs ao mundo real

O trabalho do Theo insere-se num esforço mais vasto para dar às máquinas mais consciência do que as rodeia. Os robôs industriais convencionais executam normalmente movimentos cuidadosamente definidos em ambientes controlados. A IA física acrescenta câmaras, sensores e modelos de IA para que um robô possa responder a variações nos objetos, no calor, no tempo e no espaço.

As empresas japonesas de robótica estão a trabalhar com a Nvidia, a Fujitsu, a Fanuc, a Yaskawa Electric e a Kawasaki Heavy Industries nesta área. As parcerias combinam a experiência do Japão em maquinaria de precisão com computação avançada e modelos de IA. A Nvidia apresentou ferramentas destinadas a ajudar os robôs a compreender ambientes físicos e a adaptar-se a tarefas variáveis.

A capacidade de computação local pode também permitir às empresas treinar sistemas de IA com dados de produção sensíveis sem enviar toda essa informação para o estrangeiro. Isso é importante para os fabricantes de alimentos, que podem querer proteger receitas, registos de processos e informações de clientes. Redes seguras, sensores fiáveis e técnicos formados continuarão, ainda assim, a ser necessários antes que estes sistemas se tornem comuns.

A indústria japonesa de máquinas alimentares tem vindo a construir esta estrutura de apoio há anos. Empresas como a Nikko fornecem sistemas de automatização para o processamento de produtos do mar, carne e produtos agrícolas. A Nikko também opera o Laboratório de Robótica de Hokkaido, onde estudantes e trabalhadores podem receber formação em robótica e as empresas podem testar se a automatização é adequada a um determinado local de produção.

Estes centros de formação abordam um problema que poderá limitar a automatização: as empresas podem ter máquinas, mas faltar-lhes pessoas que saibam instalá-las, supervisioná-las, repará-las e atualizá-las. A robótica pode reduzir o número de trabalhadores necessários para uma tarefa, mas cria procura de engenheiros, operadores e especialistas de manutenção.

Porque é que a automatização alimentar é mais difícil do que a automatização fabril

Os restaurantes e as cozinhas de pastelaria apresentam condições menos previsíveis do que muitas fábricas industriais. Os ingredientes mudam de lote para lote, os menus variam, os espaços estão frequentemente sobrelotados e os clientes esperam que a comida pareça cuidadosamente preparada. A temperatura e a humidade também podem afetar as massas, os molhos e os tempos de cozedura.

O custo é outra barreira. Uma empresa tem de pagar o robô, os sensores, o software, a instalação, a manutenção e a formação do pessoal. Os pequenos restaurantes podem não ter espaço suficiente para equipamentos grandes nem produção diária suficiente para justificar a despesa. As máquinas mais antigas também podem ser difíceis de ligar a sistemas modernos de IA.

A cultura de serviço acrescenta outra camada de dificuldade no Japão. A hospitalidade depende frequentemente da atenção pessoal, da apresentação e de respostas rápidas a pedidos invulgares. Os robôs podem executar tarefas repetitivas de cozinha ou de entrega, mas ainda não atingiram o padrão completo esperado dos trabalhadores humanos no atendimento. Um robô pode ser altamente eficaz numa tarefa restrita e continuar a ser pouco adequado a uma cozinha movimentada com muitas exigências simultâneas.

Exemplos de outros contextos de serviços mostram como a tecnologia está a expandir-se gradualmente. No aeroporto de Narita, um robô com forma de gato foi usado numa loja de recordações sem atendimento, no âmbito de uma demonstração destinada a reduzir as necessidades de pessoal. Restaurantes e cafés também testaram robôs para entrega de comida, preparação de panquecas, enrolar sushi e cozinhar okonomiyaki.

Os robôs vão substituir os pasteleiros especializados?

O papel imediato de sistemas como o Theo é mais provavelmente de apoio do que de substituição total. Um robô pode repetir um processo, monitorizar condições e preservar uma receita, enquanto os trabalhadores humanos continuam a preparar ingredientes, inspecionar resultados, lidar com situações invulgares e desenvolver novos produtos.

Essa divisão poderá ajudar as empresas a proteger técnicas alimentares tradicionais, tornando ao mesmo tempo a produção especializada menos dependente de um pequeno número de indivíduos. Poderá também permitir que pasteleiros experientes passem mais tempo a ensinar, a testar receitas e a supervisionar várias máquinas, em vez de executarem eles próprios todos os passos repetitivos.

Há preocupações sobre quem controla o registo digital de um ofício. Uma vez convertidos os movimentos e as decisões de um trabalhador em dados de treino, a empresa pode ser proprietária de um valioso sistema de produção construído a partir da experiência pessoal. Trabalhadores e empregadores podem precisar de acordos claros sobre consentimento, crédito, remuneração e utilização desses dados.

Os clientes também podem avaliar a comida feita por máquinas segundo critérios diferentes. A consistência pode ser uma vantagem, sobretudo para um produto que tem de ter o mesmo aspeto e sabor em muitos locais. Alguns clientes, no entanto, podem valorizar a história humana por detrás de um doce tradicional. As empresas terão de explicar como a IA está a ser utilizada e onde o juízo humano continua a fazer parte do processo.

A experiência do Japão tem um significado mais amplo

O Japão está a usar a automatização alimentar como resposta prática à pressão demográfica. A mesma abordagem pode observar-se na logística, na agricultura, no comércio a retalho, nos cuidados de saúde e na indústria transformadora. O objetivo é manter serviços essenciais a funcionar com uma força de trabalho mais reduzida, em vez de esperar que as tendências populacionais se invertam.

A força do país na robótica dá-lhe uma base útil para este esforço. O Japão produz há muito tempo máquinas industriais com elevados níveis de precisão, enquanto os seus fabricantes detêm grandes quantidades de conhecimento operacional. A IA física procura ligar esse hardware e essa experiência a sistemas capazes de aprender a partir de dados visuais e de sensores.

O sucesso dependerá de resultados que as empresas possam medir. Os robôs têm de reduzir a pressão laboral, manter a qualidade dos alimentos, trabalhar em segurança ao lado das pessoas e justificar o seu custo. Precisam também de apoio da educação, de infraestruturas de dados fiáveis e de trabalhadores capazes de gerir a tecnologia.

A expansão prevista do Theo, de cerca de 20 utilizadores para 100, proporcionará um teste prático para saber se as competências de pastelaria aprendidas por IA podem funcionar para além da sala de exposição de uma empresa. Se o sistema tiver um bom desempenho em cozinhas diferentes, poderá tornar-se um modelo para preservar outras formas de conhecimento culinário em risco de desaparecer.

Pontos principais

• O robô Theo, da Juchheim, utiliza câmaras e sensores para aprender como os trabalhadores especializados fazem baumkuchen.
• O baumkuchen exige camadas repetidas e um controlo cuidadoso do calor, do tempo, da temperatura e da humidade.
• A proporção de ofertas de emprego na restauração no Japão era de 2,31 por candidato em fevereiro, em comparação com 1,13 em todos os setores.
• A TechMagic, a Dentsu e a Otafuku Sauce estão a aplicar a IA à cozinha, à classificação de produtos do mar e à pesquisa de receitas.
• O Japão planeia expandir a IA física e pretende implantar cerca de 10 milhões de robôs equipados com IA em 18 setores até 2040.
• Os robôs podem preservar técnicas especializadas, mas os trabalhadores humanos continuam a ser necessários para supervisão, criatividade, manutenção e atendimento ao cliente.