Yaşar Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Yazılım Mühendisliği Kısmı ile İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü (İYTE) Besin Mühendisliği Proses Laboratuvarı’nın ortak çalışması sonucu geliştirilen “CATCH” isimli aygıt; bal, pekmez ve zeytinyağı üzere sıvı besinlerde tağşişi (sahtecilik) tek tuşla tespit edebiliyor.
Yapay zeka tabanlı, yüksek doğruluk oranına sahip bu teknoloji, Türk Patent ve Marka Kurumu’ndan patent alarak bilimsel, teknolojik ve sektörel açıdan değerli bir muvaffakiyete imza attı.
Ne kadar tağşiş içerdiği belirlenebiliyor
CATCH (Compact Adulteration Testing Cabinet on Honey) ismiyle tanıtılan aygıt termal görüntüleme teknolojisi ile evrişimli hudut ağlarını (CNN) bir ortaya getirerek sadece eserin düzmece olup olmadığını değil, birebir vakitte ne kadar tağşiş içerdiğini de belirleyebiliyor. Çok katmanlı yapay zeka modeli sayesinde tahliller hem daha süratli hem de daha hassas biçimde gerçekleştiriliyor.
Geliştirilen aygıt, kullanıcı dostu orta yüzü sayesinde tek bir tuşla çalıştırılabiliyor. Teknik bilgi gerektirmeyen yapısı sayesinde, araştırma laboratuvarlarının yanı sıra üretim tesislerinde, kalite denetim ünitelerinde ve hatta market kontrollerinde de kolaylıkla kullanılabilir olma niteliği taşıyor.
“Analiz mühletini kısaltıyor”
Proje Yürütücüsü Yaşar Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü’nden Prof. Dr. Mehmet Süleyman Ünlütürk, besin güvenliğinin son yıllarda kıymetinin çok daha arttığını ve geliştirdikleri sistemin inançlı besine erişime katkı sağlayacağını belirterek şunları söyledi:
“Bal üzere karmaşık yapıya sahip eserlerde tağşiş tespiti yıllardır zorlayıcıydı. Geliştirdiğimiz CATCH ismini taşıyan aygıt, yapay zekanın besin güvenliği alanında nasıl dönüştürücü bir tesire sahip olabileceğini açıkça ortaya koyuyor. Hem tahlil mühletini kısaltıyor hem de yüksek doğrulukla sonuç veriyor.
Bu da hem üreticiler hem de tüketiciler için büyük bir avantaj. Bu sistemin yakın gelecekte farklı besin eserlerine de uyarlanarak besin sahteciliğiyle uğraşta tesirli bir tahlil haline gelebileceğini öngörüyoruz. Patentini aldığımız bu teknolojinin, besin kesiminde ulusal ve milletlerarası seviyede değerli katkılar sağlayacağına inanıyoruz.”
Analiz maliyetleri değerli ölçüde düşüyor
Sistemin teknik altyapısında, termal görüntüleme teknolojisi ile evrişimli hudut ağları (Convolutional Neural Networks – CNN) bir ortada kullanılıyor. Bu sayede, eserin düzmece olup olmadığını belirlerken, tıpkı vakitte ne kadar tağşiş içerdiğini de tahlil ediyor.
Model, birden fazla CNN’i farklı misyonlarda özelleştirerek çalıştırıyor; biri sınıflandırma yaparken, başkaları ölçü varsayımı gerçekleştiriyor. Bu çok katmanlı yapı, bal üzere yapısı karmaşık ve tağşişe sıkça maruz kalan eserlerde, tahlil sürecini hem hızlandırıyor hem de daha hassas hale getiriyor. Ayrıyeten sistemin otomasyonu ve yapay zeka tabanlı süreç yeteneği sayesinde, tahlil maliyetleri de kıymetli ölçüde düşüyor.
