GIDA BİLİMİNDE YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI: MAKİNE ÖĞRENMESİ TABANLI YAKLAŞIMLAR VE GÜNCEL EĞİLİMLER

Authors : Raciye Meral

Pages : 196-216

View : 75 | Download : 124

Publication Date : 2025-07-31

Article Type : Review Paper

Abstract :Bu çalışmada, yapay zekâ ve makine öğrenmesi tekniklerinin gıda bilimi ve teknolojisi alanındaki güncel ve potansiyel uygulamaları kapsamlı bir şekilde ele alınmıştır. Çalışmanın başlangıcında, makine öğrenmesine dair temel kavramlar, öğrenme türleri (denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme) ve bu alanlarda yaygın olarak kullanılan geleneksel algoritmalar (karar ağaçları, destek vektör makineleri, yapay sinir ağları, k-en yakın komşu vb.) ayrıntılı şekilde açıklanmıştır. Devamında, doğal dil işleme (NLP), görüntü işleme ve nesnelerin interneti (IoT) tabanlı sistemler gibi yapay zekânın alt bileşenlerinin gıda bilimi alanında nasıl kullanıldığına dair örnek uygulamalara yer verilmiştir. Bu kapsamda; etiketleme, içerik analizi, sosyal medya duygu analizi, ürün tanımlama, bozulma tespiti ve gıda güvenliği izleme sistemleri gibi pek çok uygulama senaryosu incelenmiştir. Literatür incelemesine dayalı olarak, yapay zekâ tabanlı yöntemlerin kalite kontrol süreçlerinde, raf ömrü tahmininde, duyusal analizlerde, tüketici eğilimlerinin belirlenmesinde ve mikrobiyal/kimyasal bozulmaların erken tespitinde etkili biçimde kullanıldığı ortaya konmuştur. Ayrıca, bu teknolojilerin veri temelli karar destek sistemlerinin gelişimine katkı sağladığı vurgulanmıştır. Sonuç olarak, veri çeşitliliği, açıklanabilirlik ve model güvenilirliği gibi bazı sınırlılıklar bulunsa da, yapay zekânın gıda sistemlerine entegrasyonu, bu alanın geleceğinde daha akıllı, sürdürülebilir, izlenebilir ve tüketici odaklı çözümlerin önünü açacak önemli bir dönüşüm süreci olarak değerlendirilmiştir.
Keywords : Yapay zekâ, Makine öğrenmesi, Derin öğrenme, Gıda bilimi

ORIGINAL ARTICLE URL