Модель та засоби прогнозування забезпеченості раціону людини мікро- та макроелементами з використанням штучного інтелекту
Автор: Осадчук Микола Сергійович
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: англійська
Анотація: Актуальність. Сучасні підходи до контролю харчування здебільшого зосереджуються на калорійності та співвідношенні білків, жирів і вуглеводів, майже не зачіпаючи системної оцінки вітамінів, мінералів, амінокислот і жирних кислот. Це призводить до ризику «прихованих» дефіцитів або надлишків окремих нутрієнтів, які не виявляються простими калорійними калькуляторами. Міжнародні рекомендації EFSA/DRI (AR/EAR, PRI/RDA, AI, UL) задають формальний інструментарій для кількісної оцінки забезпеченості нутрієнтами, однак їх практичне застосування потребує спеціальної математичної моделі, структурованої бази даних та програмної реалізації з підтримкою автоматизованого аналізу. Об’єкт дослідження - процес забезпеченості раціону людини мікро- та макронутрієнтами та інформаційно-аналітичні системи для його оцінки. Предмет дослідження - моделі, алгоритми та програмні засоби прогнозування забезпеченості раціону нутрієнтами на основі повних харчових баз даних, нормативів DRV/DRI та локальних засобів штучного інтелекту. Мета дослідження - розроблення моделі та програмних засобів прогнозування забезпеченості раціону людини мікро- та макроелементами на основі повних харчових баз даних, нормативів DRV/DRI та засобів штучного інтелекту з виділенням ядра з 31 критичного нутрієнта. Структура роботи. Магістерська кваліфікаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У вступі подано обґрунтування актуальності, мету, об’єкт, предмет і завдання, а також наукову новизну та практичну цінність. Перший розділ присвячено теоретичним засадам оцінки забезпеченості раціону нутрієнтами, аналізу міжнародних нормативів (EFSA DRV/DRI), харчових баз даних та наявних програмних рішень, а також формулюванню вимог до системи. У другому розділі подано постановку задачі, математичну модель розрахунку добового споживання й класифікації забезпеченості за AR/PRI/AI/UL та описано концептуальну й логічну модель бази даних. Третій розділ містить опис архітектури програмного забезпечення, структури бази даних PostgreSQL, ETL-процесів імпорту харчових баз, модулів аналізу раціону та інтеграції з локальною LLM (Ollama). У четвертому розділі наведено результати експериментів на тестових раціонах і проілюстровано роботу системи на прикладах користувацької інтерпретації. Методи та інструменти дослідження. Використано методи системного аналізу, моделювання баз даних, лінійні та експертні моделі для оцінювання відхилень від AR/PRI/AI/UL, а також інтеграцію з великою мовною моделлю (LLM) для формування текстових рекомендацій. Програмний стек включає Python (pandas, NumPy, SQLAlchemy), реляційну СКБД PostgreSQL та інструменти ETL для імпорту й нормалізації харчових таблиць (USDA SR Legacy, FNDDS, Swiss, CIQUAL тощо). Результати та практичне значення. Створено інформаційно-аналітичну модель, що поєднує повну харчову базу (~141 нутрієнт на продукт) з ядром із 31 критичного нутрієнта, DRV/DRI-нормативами (AR, PRI, AI, UL) та журналами добового споживання. На її основі реалізовано прототип системи, яка автоматично обчислює добове надходження нутрієнтів, класифікує забезпеченість (дефіцит, субоптимальний рівень, норма, надлишок, перевищення UL) та формує інтегральні показники якості раціону. Інтеграція з локальною LLM забезпечує перетворення формалізованих результатів на зрозумілі користувачеві пояснення й рекомендації. Експериментальні дослідження на кількох сценаріях добового раціону підтвердили здатність моделі виявляти як очевидні, так і «приховані» дисбаланси та показали придатність прототипу як навчально-дослідницького інструменту й основи для подальших веб- та мобільних сервісів. Повний обсяг роботи становить 144 сторінок, у тому числі 106 сторінок основного тексту, 15 рисунків і 4 таблиці. Список використаних джерел налічує 30 найменування. Ключові слова: нутрієнтна забезпеченість, харчові бази даних, DRV/DRI, мікро- та макроелементи, інформаційно-аналітична система, штучний інтелект, Python, PostgreSQL.