ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА РОЗПІЗНАВАННЯ ТА АНАЛІЗУ СКЛАДУ ПРОДУКТІВ ХАРЧУВАННЯ - Здітовецький, Ю. С.; Бісікало, О. В.; Іванов, Ю. Ю. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2023)
Враховуючи довгострокові наслідки СOVID-19, лікарями запропоновано дотримуватись певного режиму харчування, оскільки якісні продукти важливі для здорового способу життя, а також боротьби з різноманітними хронічними хворобами. Розвиток технологій спонукає виробників до збільшення прибутку та здешевлення виробництва, використовуючи ароматизатори та специфічні харчові домішки (E-домішки), а також їхні синтетичні комбінації, кожна з яких має низку особливостей. Міжнародний збірник харчових стандартів Codex Alimentarius включає в себе перелік близько 500 видів оригінальних E-домішок, які можуть бути природними, ідентичними природним або синтетиками. Низка таких домішок має негативний вплив на організм людини, частина з них не повністю вивчена, що потенційно формує ризик генетичних мутацій, а відповідно аутоімунного та канцерогенного ефектів у майбутньому. Саме тому для покупця певного продукту харчування важлива швидка ідентифікація складу продукту, аналіз відповідних адитивів у ньому, їхньої небезпеки онлайн біля вітрини з використанням мобільних пристроїв та мережі Інтернет. Останнім часом сучасні розробки розглядаються через призму штучного інтелекту, відповідно такі моделі, які будуть орієнтовані на роботу з продуктами харчування, допоможуть підтримати прагнення людини до здорового харчування. У статті стисло описано розроблену інтелектуальну інформаційну систему, яка для досягнення поставленої мети застосовує моделі машинного навчання на наповненій базі даних з продуктами харчування, сканер бар-кодів з додатковою процедурою коригування, якщо він сильно пошкоджений, апарат регулярних виразів, метрик подібності тексту, а також систему рейтингування продуктів. Відповідний програмний додаток працює в трьох режимах на платформах iOS та Android: розпізнавання продукту, бар-кодів, аналіз складу та оцінювання товару. Програма дозволяє отримати інформацію про продукт, склад, перелік адитивів, наукову інформацію по ним, рейтинг «корисності» товару, порівняння його з продуктами-аналогами тощо.