Robôs com IA aprendem técnicas da confeitaria japonesa em meio à escassez de mão de obra no setor alimentício

Um robô aprende a arte do baumkuchen

Em Kobe, um robô chamado Theo está sendo treinado para fazer baumkuchen, o bolo alemão em formato de anel que faz parte da cultura confeiteira japonesa há mais de um século. A máquina foi projetada para reproduzir os movimentos e as decisões de confeiteiros experientes, incluindo o tempo de cozimento de cada camada fina de massa antes de acrescentar a seguinte.

O projeto mostra como a inteligência artificial está indo além dos programas de escritório e das linhas de montagem das fábricas. No Japão, a IA está sendo integrada a câmeras, sensores de imagem, equipamentos de cozinha e registros de produção de alimentos para preservar habilidades que antes eram transmitidas de mestre para aprendiz ao longo de muitos anos.

A Juchheim Co., confeitaria de Kobe responsável pelo Theo, inaugurou uma instalação de treinamento e um showroom para o robô em sua sede, em 25 de março. A empresa apresentou o sistema na Expo Osaka Kansai 2025 e agora o empresta a cerca de 20 empresas em todo o Japão. A Juchheim pretende elevar esse número para 100 até o fim do ano fiscal.

O baumkuchen foi introduzido no Japão em 1919 por Karl Juchheim, confeiteiro alemão que fundou a empresa. Seu preparo é excepcionalmente trabalhoso. A massa é espalhada sobre um espeto giratório, assada no forno e novamente coberta em camadas, repetidas vezes, até o bolo formar seu característico padrão de anéis, semelhante aos de uma árvore. Pequenas variações de temperatura, umidade e tempo de cozimento podem afetar o resultado, por isso os trabalhadores podem precisar de vários anos de prática para dominar o processo.

Como Theo reproduz o julgamento de um confeiteiro?

Theo usa câmeras e sensores de imagem para observar o trabalho de funcionários experientes da Juchheim. O sistema registra características visíveis, como a cor, a espessura e a textura de cada camada, e então relaciona essas observações às condições dentro do forno e ao movimento do espeto giratório.

Essas informações permitem que o robô estime quando uma camada está pronta e ajuste o processo conforme as condições mudam. Um confeiteiro pode reagir à consistência da massa, à aparência da superfície ou ao ambiente da cozinha. Theo tenta traduzir essas avaliações em dados que uma máquina possa analisar.

A tecnologia usa aprendizado profundo, uma forma de treinamento de IA inspirada, de modo simplificado, nas redes do cérebro humano. Em vez de receber uma lista completa de instruções para cada situação possível, o sistema de IA analisa um grande conjunto de exemplos e identifica padrões. Depois de treinado, ele pode comparar novas imagens ou leituras de sensores com esses padrões e escolher uma resposta adequada.

A Juchheim afirma que Theo consegue aprender uma nova técnica em poucos dias, muito menos tempo do que uma pessoa normalmente levaria para adquirir a mesma experiência. A máquina não se limita a repetir um único movimento fixo. Seu valor está em ajustar o processo quando há variações de temperatura, umidade ou ingredientes.

Por que o Japão está recorrendo a robôs de cozinha?

O setor alimentício 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 vagas para cada candidato a emprego no setor de alimentação fora do lar em fevereiro. A média de todos os setores foi de 1,13.

Uma proporção elevada significa que os empregadores disputam um número limitado de trabalhadores. Restaurantes, padarias e fabricantes de alimentos também precisam lidar com o envelhecimento da força de trabalho e com a redução do número de jovens que ingressam em ocupações especializadas. Em algumas empresas, o problema não é apenas encontrar funcionários para os turnos de hoje, mas também pessoas que possam assumir o trabalho quando os profissionais experientes se aposentarem.

O presidente da Juchheim, Hideo Kawamoto, afirmou que o robô poderia ajudar um setor com dificuldade para encontrar sucessores. Sua declaração reflete o principal motivo pelo qual as empresas estão testando IA nas cozinhas: a automação pode ajudar a manter a produção quando faltam profissionais treinados para ocupar todas as funções.

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

O que é conhecimento tácito e é possível digitalizá-lo?

Muitas habilidades culinárias são conhecidas como conhecimento tácito. Isso significa que as pessoas conseguem executar uma tarefa corretamente sem saber explicar cada decisão em um manual formal de instruções. Um cozinheiro experiente pode saber que precisa virar uma panela mais depressa quando os ingredientes soltam umidade extra, ou reconhecer que uma camada do bolo está pronta por uma sutil mudança de cor.

Os aprendizados tradicionais transmitem esse conhecimento por meio da observação e da prática repetidas. Na cultura culinária japonesa, continua forte a ideia de que as habilidades devem ser aprendidas observando um especialista. Essa abordagem pode produzir excelentes resultados, mas se torna frágil quando há menos aprendizes e menos profissionais experientes disponíveis para ensiná-los.

Hitoshi Matsubara, professor da Universidade Tachibana de Kyoto e especialista em desenvolvimento de IA, afirmou que os primeiros sistemas de IA não eram adequados a esse tipo de conhecimento. Segundo ele, os avanços da tecnologia agora permitem registrar e reproduzir movimentos que antes eram difíceis de descrever.

Na era anterior ao aprendizado profundo, a IA não conseguia ensinar conhecimento tácito, mas, com o avanço da tecnologia, tornou-se possível digitalizar os movimentos de trabalhadores qualificados, que envolvem conhecimento tácito.

Isso não significa que todos os aspectos do trabalho artesanal tenham sido capturados. A IA depende da qualidade dos dados de treinamento, da variedade de condições observadas e da precisão dos sensores. Um robô treinado em uma cozinha talvez precise de mais instruções antes de trabalhar de forma confiável em outro local, com fornos, ingredientes ou metas de produção diferentes.

Do baumkuchen ao arroz frito e ao yakisoba

A Juchheim faz parte de um movimento mais amplo para aplicar IA ao preparo de alimentos. A TechMagic, sediada em Tóquio, desenvolve robôs que cozinham pratos salteados, como arroz frito e yakisoba. Em 2025, a empresa lançou um aplicativo que calcula a velocidade de rotação da panela e outras configurações com base na receita selecionada pelo usuário.

Os robôs usam o sistema para aprender os tempos de cozimento e os níveis de calor adequados a cada ingrediente. A TechMagic afirma que isso aumentou a consistência de suas máquinas. Esse trabalho não se concentra tanto em substituir um chef por completo, mas em controlar uma série de ações físicas difíceis de executar com a mesma precisão em todos os turnos.

Outras empresas japonesas usam IA para preservar habilidades fora da cozinha. Em 2019, a Dentsu desenvolveu o Tuna Scope, que analisa fotos de caudas de atum feitas com smartphones e avalia a qualidade do peixe. O sistema busca reproduzir o mekiki, o olhar especializado usado para avaliar atuns. Especialistas humanos podem levar uma década para desenvolver essa habilidade.

Mais tarde, a Kura Sushi serviu atum avaliado pelo sistema como AI Tuna em seus restaurantes de sushi com esteira transportadora. Em Hiroshima, a Otafuku Sauce criou, em 2023, uma ferramenta de busca com IA para seu arquivo de fórmulas de molhos. O sistema foi treinado com mais de 15 mil produtos e protótipos. Uma busca por uma fórmula que antes levava até duas horas agora pode ser concluída em cerca de cinco minutos.

A IA física conecta robôs ao mundo real

O trabalho do Theo faz parte de um esforço maior para dar às máquinas mais percepção do ambiente. Robôs industriais convencionais geralmente executam movimentos cuidadosamente definidos em ambientes controlados. A IA física acrescenta câmeras, sensores e modelos de IA para que um robô possa reagir a variações nos objetos, no calor, no tempo e no espaço.

Empresas japonesas de robótica estão trabalhando nessa área com Nvidia, Fujitsu, Fanuc, Yaskawa Electric e Kawasaki Heavy Industries. As parcerias combinam a experiência japonesa em máquinas de precisão com computação avançada e modelos de IA. A Nvidia apresentou ferramentas destinadas a ajudar robôs a compreender ambientes físicos e se adaptar a tarefas em constante mudança.

A capacidade de processamento local também pode permitir que as empresas treinem sistemas de IA usando dados confidenciais de produção sem enviar todas essas informações para o exterior. Isso é importante para fabricantes de alimentos que queiram proteger receitas, registros de processos e informações de clientes. Ainda serão necessárias redes seguras, sensores confiáveis e técnicos qualificados para que esses sistemas se tornem comuns.

O setor japonês de máquinas para a indústria alimentícia vem construindo essa estrutura de apoio há anos. Empresas como a Nikko fornecem sistemas de automação para o processamento de frutos do mar, carne e produtos agrícolas. A Nikko também opera o Laboratório de Robótica de Hokkaido, onde estudantes e trabalhadores podem receber treinamento em robótica e empresas podem testar se a automação é adequada a uma determinada unidade de produção.

Esses centros de treinamento enfrentam um problema que pode limitar a automação: as empresas podem ter máquinas, mas não 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 demanda por engenheiros, operadores e especialistas em manutenção.

Por que automatizar a produção de alimentos é mais difícil do que automatizar fábricas?

Restaurantes e confeitarias têm condições menos previsíveis do que muitas instalações industriais. Os ingredientes variam de um lote para outro, os cardápios mudam, os espaços costumam ser apertados e os clientes esperam que os alimentos tenham uma apresentação cuidadosa. Temperatura e umidade também podem afetar massas, molhos e tempos de cozimento.

O custo é outro obstáculo. Uma empresa precisa pagar pelo robô, pelos sensores, pelo software, pela instalação, pela manutenção e pelo treinamento da equipe. Pequenos restaurantes talvez não tenham espaço suficiente para equipamentos grandes ou produção diária que justifique o investimento. Máquinas antigas também podem ser difíceis de conectar a sistemas modernos de IA.

A cultura de atendimento acrescenta outra camada de dificuldade no Japão. A hospitalidade muitas vezes depende de atenção pessoal, apresentação e respostas rápidas a pedidos incomuns. Robôs podem realizar tarefas repetitivas de preparo ou entrega de alimentos, mas ainda não atingiram o padrão esperado dos profissionais de atendimento humanos. Um robô pode ser muito eficiente em uma tarefa específica e, ao mesmo tempo, não ser adequado a uma cozinha movimentada com muitas demandas simultâneas.

Exemplos de outros ambientes de atendimento mostram que a tecnologia está se disseminando gradualmente. No aeroporto de Narita, um robô com aparência de gato foi usado em uma loja de lembranças sem atendentes, como parte de uma demonstração para reduzir a necessidade de funcionários. Restaurantes e cafés também testaram robôs para entregar pratos, preparar panquecas, enrolar sushi e cozinhar okonomiyaki.

Os robôs vão substituir confeiteiros qualificados?

O papel imediato de sistemas como o Theo provavelmente será de apoio, e não de substituição total. Um robô pode repetir um processo, monitorar as condições e preservar uma receita, enquanto os trabalhadores humanos continuam preparando ingredientes, avaliando os resultados, lidando com situações incomuns e desenvolvendo novos produtos.

Essa divisão pode ajudar as empresas a proteger técnicas culinárias tradicionais e, ao mesmo tempo, tornar a produção especializada menos dependente de um pequeno número de pessoas. Também pode permitir que confeiteiros experientes dediquem mais tempo a ensinar, testar receitas e supervisionar várias máquinas, em vez de executar cada etapa repetitiva.

Há preocupações sobre quem controla o registro digital de um ofício. Quando os movimentos e as decisões de um trabalhador são convertidos em dados de treinamento, a empresa pode passar a deter um sistema de produção valioso, desenvolvido com base na experiência pessoal desse profissional. Trabalhadores e empregadores talvez precisem estabelecer acordos claros sobre consentimento, reconhecimento, remuneração e uso desses dados.

Os clientes também podem avaliar alimentos feitos por máquinas com critérios diferentes. A consistência pode ser uma vantagem, especialmente para um produto que precisa ter a mesma aparência e o mesmo sabor em muitos locais. Alguns clientes, porém, podem valorizar a história humana por trás de um doce tradicional. As empresas precisarão explicar como a IA é usada e em que etapas o julgamento humano continua fazendo parte do processo.

A experiência do Japão tem um significado mais amplo

O Japão está usando a automação na produção de alimentos como resposta prática às pressões demográficas. A mesma abordagem pode ser vista na logística, na agricultura, no varejo, na saúde e na indústria. O objetivo é manter serviços essenciais funcionando com uma força de trabalho menor, sem esperar que as tendências demográficas se revertam.

A experiência japonesa em robótica oferece uma base útil para esse esforço. O país produz há muito tempo máquinas industriais de alta precisão, e seus fabricantes acumulam vasto conhecimento operacional. A IA física busca conectar esse hardware e essa experiência a sistemas capazes de aprender com dados visuais e de sensores.

O sucesso dependerá de resultados que as empresas possam medir. Os robôs precisam reduzir a pressão sobre a mão de obra, manter a qualidade dos alimentos, trabalhar com segurança ao lado das pessoas e justificar o custo. Também precisam do apoio de iniciativas de educação, de uma infraestrutura confiável de dados e de trabalhadores capazes de gerenciar a tecnologia.

A expansão planejada do Theo, de cerca de 20 usuários para 100, será um teste prático para saber se técnicas de confeitaria aprendidas por IA funcionam fora do showroom da empresa. Se o sistema tiver bom desempenho em diferentes cozinhas, poderá servir de modelo para preservar outras formas de conhecimento culinário ameaçadas de desaparecer.

Principais pontos

• O robô Theo, da Juchheim, usa câmeras e sensores para aprender como profissionais experientes fazem baumkuchen.
• O baumkuchen exige a aplicação repetida de camadas e controle cuidadoso do calor, do tempo, da temperatura e da umidade.
• A proporção de vagas por candidato a emprego no setor japonês de alimentação fora do lar foi de 2,31 em fevereiro, ante 1,13 em todos os setores.
• TechMagic, Dentsu e Otafuku Sauce estão aplicando IA à culinária, à avaliação de frutos do mar e à busca de receitas.
• O Japão planeja ampliar o uso de 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 ainda serão necessários trabalhadores humanos para supervisão, criatividade, manutenção e atendimento ao cliente.