Možnosti uporabe orodij umetne inteligence na področju sistemov za zagotavljanje varnosti živilErjavec, Lara (Avtor) Ovca, Andrej (Mentor) Ficzko, Jelena (Komentor) Jevšnik Podlesnik, Mojca (Recenzent) magistrska delasanitarno inženirstvoumetna inteligencaživilska industrijavarnost hraneHACCPUvod: Sodobni izzivi na področju varnosti živil ter naraščajoča potreba po naprednih rešitvah so spodbudili uporabo umetne inteligence v sistemih za zagotavljanje varnosti hrane. Vključevanje novih sistemov za zagotavljanje varne in kakovostne hrane ter skladnosti s standardi ostaja ključno za ohranjanje zdravja prebivalstva. Poznamo več različnih tehnologij umetne inteligence, ki so že bile uporabljene v živilski industriji: ekspertni sistemi, mehka logika, nevronske mreže, strojno učenje in jezikovni modeli. Poglobljeno se preučujejo prednosti umetne inteligence, kot so hitrost analize podatkov, avtomatizacija odločitvenih procesov in izboljšana natančnost napovedovanja tveganj. Namen: Oceniti potencial uporabe jezikovnih modelov umetne inteligence v kontekstu sistemov za zagotavljanje varnosti živil, s poudarkom na analizi dejavnikov tveganja. Metode dela: Metodološki pristop temelji na teoretičnem pregledu literature, analizi in primerjavi jezikovnih modelov ter študiji primera. Študija primera zajema testiranje izbranega umetnointeligenčnega sistema na dveh teoretičnih in dveh realnih primerih iz živilske industrije po načelih sistema HACCP. Rezultati: Rezultati kažejo, da je umetnointeligenčni sistem najbolj primerljiv z analiziranimi izbranimi primeri za mikrobiološke dejavnike tveganja, tako pri prepoznavanju (48 %), kot pri obvladovanju tveganj s preventivnimi ukrepi (42 %). Sistem je manj primerljiv za kemijske in fizikalne dejavnike tveganja ter alergene. Visoko stopnjo skladnosti z analiziranimi primeri je umetnointeligenčni sistem dosegel pri določanju kritičnih kontrolnih točk, saj je ta bila med 79 % in 92 % glede na izbrane primere. Pri določanju kritičnih mejnih vrednosti, korektivnih ukrepov, vzpostavljanju sistema monitoringa, postopkov dokumentacije in verifikacije je bil umetnointeligenčni sistem v večji meri manj natančen, navedbe so bile bolj splošne in manj prilagojene na specifičen proizvodni proces, so pa večkrat vsebovale »avtomatizacijo« in »digitalizacijo«. Razprava in zaključek: Primerjava rezultatov z obstoječimi zapisi HACCP študij kaže, da umetna inteligenca lahko izboljša analizo dejavnikov tveganj, a popolna avtomatizacija v tem trenutku, brez dodatnih prilagoditev orodja, ni priporočljiva. Pri tem je potrebno poudariti, da je skladnost umetnointeligenčnega sistema temeljila na vsebinski primerjavi s primeri, opisanimi v strokovni literaturi in obstoječi realni HACCP študiji. Strokovna presoja in regulativni nadzor ostajata ključna za zagotavljanje varnosti živil. Nadaljnje raziskave bi tako morale vključevati namensko prilagoditev oz. izboljšanje algoritmov ter redno preverjanje skladnosti z zahtevami zakonodaje ter živilskih standardov.[L. Erjavec]20252025-04-05 07:45:51Magistrsko delo/naloga168250sl