Gıda Kalite Belirlemede Elektronik Burunlar ve Makine Öğrenmesi - Yetişen, Mehmet; Yavuzer, Emre; Uslu, Hasan (Gıda İşleme ve Üretiminde Yenilikçi Teknolojiler, 2024)
Bu çalışma, gıda kalitesi belirleme amacıyla elektronik burunlar ve makine öğrenmesi kullanımını ele almaktadır. Geleneksel tespit yöntemlerinin zorluklarına alternatif olarak makine öğrenmesinin, özellikle derin öğrenme algoritmalarının, gıda endüstrisindeki çeşitli alanlarda nasıl kullanıldığını vurgulamaktadır. Elektronik burun teknolojisinin temel prensipleri ve gelişimi açıklanmakta, örneklerle elektronik burunların genel gıda kalite tespitinde kullanımı gösterilmektedir. Makine öğrenimi temelleri ve çeşitli uygulama alanları ele alındıktan sonra, elektronik burunların mevcut sınırlamaları ve gelecekteki potansiyel gelişmeler tartışılmaktadır. Çeşitli elektronik burun sistemlerinin, kimyasal analiz araçları ile birleştirilerek gıda kalitesinin hızlı ve güvenilir bir şekilde belirlenmesine katkı sağladığı ve makine öğreniminin gıda endüstrisinde önemli bir rol oynadığı vurgulanmaktadır. This study explores the use of electronic noses and machine learning for the purpose of determining food quality. It emphasizes how machine learning, particularly deep learning algorithms, serves as an alternative to the challenges posed by traditional detection methods in various areas of the food industry. The fundamental principles and development of electronic nose technology are explained, and examples illustrate their general use in food quality detection. After discussing the basics of machine learning and various application areas, the study deliberates on the current limitations of electronic noses and potential future developments. It highlights the contribution of various electronic nose systems in conjunction with chemical analysis tools to rapidly and reliably determine food quality and underscores the significant role of machine learning in the food industry.