Метод пошуку і аналізу е-домішок та інших складників у продуктах харчування населення - Бісікало, О.В.; Сторчак, В.Г.; Здітовецький, Ю.С.; Горячев, Г.В. (Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї, 2026)
Дослідження присвячено розробленню формального методу та відповідної інтелектуальної ІТ-системи, що дозволяють споживачеві шляхом фотографування етикетки продукту автоматично визначити вміст харчових добавок (Е-домішок) та надати оцінку потенційних ризиків для здоров’я на основі даних EFSA та WHO. Для реалізації запропонованого підходу використано комбінацію методів обробки природної мови (NLP) для аналізу текстів етикеток, комп’ютерного зору (CV) для розпізнавання інгредієнтів та машинного навчання (ML) для класифікації їхньої небезпеки на основі даних EFSA та WHO. За результатами експериментальних досліджень показано, що система досягла точності 94% у розпізнаванні Е-домішок у тестовому наборі даних (10000 зображень). Виявлено, що 23% проаналізованих продуктів містять добавки з потенційною алергенністю (до прикладу, E320, E621). При цьому продукти з високим ступенем обробки мають відносно більшу кількість добавок, що повністю співвідноситься з результатами попередніх досліджень у сфері харчової токсикології Запропоновані метод і технологічні засоби його реалізації є перспективними для масового моніторингу якості продуктів харчування та інформування споживачів.