İzmir’de, Yaşar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü ile İYTE Gıda Mühendisliği Proses Laboratuvarı ortaklığında geliştirilen yapay zekâ tabanlı sistem, sıvı gıdalarda sahteciliği tek tuşla belirleyebiliyor.
Türk Patent ve Marka Kurumu’ndan onay alan sistem, gıda güvenliği alanında Türkiye’ye önemli bir prestij kazandırdı.
SAHTECİLİK TEK TUŞLA ORTAYA ÇIKIYOR
“CATCH (Compact Adulteration Testing Cabinet on Honey)” adıyla tanıtılan cihaz, bal, pekmez ve zeytinyağı gibi ürünlerde sahteciliği yüksek doğrulukla tespit ediyor.
Cihaz, termal görüntüleme teknolojisi ile evrişimli sinir ağlarını (CNN) bir araya getirerek yalnızca ürünün sahte olup olmadığını değil, aynı zamanda ne kadar tağşiş içerdiğini de belirleyebiliyor.
PRATİK VE KULLANICI DOSTU
CATCH, teknik bilgi gerektirmeyen yapısıyla öne çıkıyor. Kullanıcı dostu arayüzü sayesinde tek tuşla çalıştırılabilen cihaz, hem laboratuvarlarda hem de üretim tesislerinde kullanılabiliyor.
Ayrıca, kalite kontrol birimlerinin ve market denetim ekiplerinin de işini kolaylaştıracak şekilde tasarlandı.
GIDA GÜVENLİĞİNDE YENİ BİR DÖNEM
Çok katmanlı yapay zekâ modeli sayesinde cihaz, analizleri hem daha hızlı hem de daha hassas yapıyor. Bu sayede gıda güvenliğinde Türkiye’nin dünyaya örnek olabilecek bir adım attığı değerlendiriliyor.
"HEM ÜRETİCİLER HEM DE TÜKETİCİLER İÇİN BÜYÜK BİR AVANTAJ"
Proje Yürütücüsü Yaşar Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü'nden Prof. Dr. Mehmet Süleyman Ünlütürk, gıda güvenliğinin son yıllarda öneminin çok daha arttığını ve geliştirdikleri sistemin güvenli gıdaya erişime katkı sağlayacağını belirterek şunları söyledi: "Bal gibi karmaşık yapıya sahip ürünlerde tağşiş tespiti yıllardır zorlayıcıydı. Geliştirdiğimiz CATCH adını taşıyan cihaz, yapay zekanın gıda güvenliği alanında nasıl dönüştürücü bir etkiye sahip olabileceğini açıkça ortaya koyuyor. Hem analiz süresini kısaltıyor hem de yüksek doğrulukla sonuç veriyor. Bu da hem üreticiler hem de tüketiciler için büyük bir avantaj. Bu sistemin yakın gelecekte farklı gıda ürünlerine de uyarlanarak gıda sahteciliğiyle mücadelede etkili bir çözüm haline gelebileceğini öngörüyoruz. Patentini aldığımız bu teknolojinin, gıda sektöründe ulusal ve uluslararası düzeyde önemli katkılar sağlayacağına inanıyoruz."
SİSTEMİN ÇALIŞMA DURUMU
Sistemin teknik altyapısında, termal görüntüleme teknolojisi ile evrişimli sinir ağları (Convolutional Neural Networks - CNN) bir arada kullanılıyor. Bu sayede, ürünün sahte olup olmadığını belirlerken, aynı zamanda ne kadar tağşiş içerdiğini de analiz ediyor. Model, birden fazla CNN'i farklı görevlerde özelleştirerek çalıştırıyor; biri sınıflandırma yaparken, diğerleri miktar tahmini gerçekleştiriyor. Bu çok katmanlı yapı, bal gibi yapısı karmaşık ve tağşişe sıkça maruz kalan ürünlerde, analiz sürecini hem hızlandırıyor hem de daha hassas hale getiriyor. Ayrıca sistemin otomasyonu ve yapay zeka tabanlı işlem yeteneği sayesinde, analiz maliyetleri de önemli ölçüde düşüyor.
