Смарт система контролю вмісту алергенів у харчових продуктах
Автор: Хас Ярослав Романович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні управляючі системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Актуальність. Зростання поширеності харчових алергій та індивідуальних харчових непереносимостей формує потребу у точних і доступних цифрових інструментах для аналізу складу продуктів. Традиційні методи верифікації інгредієнтів є трудомісткими й не забезпечують персоналізованої оцінки ризиків. Активний розвиток мультимодальних моделей штучного інтелекту дає змогу автоматизувати розпізнавання тексту з етикеток і виконувати семантичний аналіз інгредієнтів, що робить можливим створення нових інтелектуальних систем для харчової безпеки. Об’єкт дослідження – процес аналізу інгредієнтів харчових продуктів на основі зображень етикеток. Предмет дослідження – методи, моделі та програмні засоби автоматизованого визначення алергенів та оцінювання ризиків із використанням мультимодальних моделей ШІ. Мета дослідження – розроблення смарт-системи контролю алергенів, яка забезпечує автоматичне отримання та інтерпретацію інгредієнтів із зображень етикеток, нормалізацію термінів, персоналізоване оцінювання ризику та формування зрозумілих рекомендацій для користувача. Структура роботи. Магістерська робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел і додатків. У першому розділі подано аналіз предметної області та сучасних підходів до розпізнавання тексту й семантичної інтерпретації інгредієнтів. У другому розділі сформульовано постановку задачі, наведено вимоги до системи та обґрунтовано вибір технологій. У третьому розділі описано архітектуру програмного забезпечення, структури даних, механізми взаємодії компонентів і засоби відтворюваності результатів. У четвертому розділі наведено результати експериментального дослідження, порівняльний аналіз роботи системи та приклади практичного застосування. Методи та інструменти дослідження. У роботі використано сучасні мультимодальні моделі ШІ для аналізу зображень та тексту (GPT-4o та ін.), методи OCR, алгоритми нормалізації інгредієнтів, серверні черги BullMQ, вебтехнології Next.js і NestJS, базу даних PostgreSQL та S3-сховище. Також застосовано методи системного аналізу, моделювання даних та тестування програмних компонентів. Результати та практичне значення. Створено архітектуру смарт- системи контролю алергенів, здатної виконувати повний цикл оброблення етикетки: завантаження зображення, автоматичне виділення інгредієнтів, їх нормалізацію, визначення потенційних алергенів і персоналізовану оцінку ризику. Забезпечено збереження «сирої» відповіді ШІ разом із версією моделі та промптом, що гарантує відтворюваність результатів. Система демонструє високу точність і може бути інтегрована у мобільні застосунки, сервіси харчової безпеки, рекомендаційні медичні платформи та цифрові системи охорони здоров’я. Повний обсяг роботи становить 139 сторінок, включає 20 рисунків і 4 таблиць. Список використаних джерел містить 30 найменувань. Ключові слова: контроль алергенів; розпізнавання тексту; мультимодальні моделі; інгредієнтний аналіз; персоналізоване оцінювання ризиків; цифрова нутріціологія; інтелектуальні системи; оброблення зображень.