1. Anasayfa
2. Sayfalar
3. Gıda Güvenliğinde Yapay Zeka Dönemi: HACCP Süreçlerinde Makine Öğrenmesinin Rolü

Gıda güvenliğini sağlamak, yalnızca halk sağlığını korumakla sınırlı kalmayıp, aynı zamanda sürdürülebilir bir tarım ve gıda sistemi inşa etmek açısından da hayati önem taşımaktadır. Özellikle hayvansal kaynaklı gıdalarda karşılaşılan risklerin yönetimi, küresel ölçekte gıda güvencesinin temel taşlarından biridir. Bu çerçevede yıllardır uygulanan HACCP (Kritik Kontrol Noktalarında Tehlike Analizi) sistemleri, üretim sürecinin farklı aşamalarında oluşabilecek tehlikeleri önceden tanımlamak ve kontrol altına almak için geliştirilen standart bir yaklaşımdır. Ancak günümüz üretim hacmi ve veri karmaşıklığı karşısında geleneksel HACCP uygulamaları, yeterli esnekliği ve tahmin gücünü sağlayamamaktadır.

Bu bağlamda yayımlanan “Applications of Machine Learning in Food Safety and HACCP Monitoring of Animal-Source Foods” başlıklı akademik makale, gıda güvenliğinin geleceğine ışık tutacak nitelikte kritik bir katkı sunmaktadır. Çalışma, hayvansal kaynaklı gıdalarda gıda güvenliğini sağlamak ve HACCP süreçlerini dijital olarak güçlendirmek adına makine öğrenmesi (ML) algoritmalarının ne denli etkin kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.

HACCP Sistemlerinin Sınırlılıkları ve Makine Öğrenmesinin Potansiyeli

Klasik HACCP sistemleri, sabit protokollerle çalışan, insan müdahalesine dayalı, hata riski taşıyan ve reaktif sistemlerdir. Oysa makine öğrenmesi, büyük veri kümeleri üzerinde çalışarak tehlikeleri öngörmeye ve karar alma süreçlerini otomatikleştirmeye olanak tanıyan proaktif sistemler kurma potansiyeline sahiptir. Araştırmaya göre özellikle destek vektör makineleri (SVM), karar ağaçları, yapay sinir ağları (ANNs) ve rastgele ormanlar gibi modeller, patojenlerin (Salmonella, Listeria, E. coli) tespiti ve yayılımı konularında yüksek doğruluk oranlarıyla çalışabilmektedir.

Bu sistemler yalnızca mikrobiyolojik risklerle sınırlı kalmayıp, çevresel sensör verileriyle sıcaklık, nem, zaman, taşıma koşulları gibi değişkenleri de işleyerek, çok boyutlu karar destek yapıları oluşturabilmektedir. Böylece tedarik zinciri boyunca ürün kalitesi ve güvenliği gerçek zamanlı izlenebilir hâle gelmektedir.

Uygulama Örnekleri ve Sektörel Katma Değer

Makalede yer verilen örnekler, teknolojinin gıda endüstrisinde çok farklı ölçeklerde uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Örneğin, et işleme tesislerinde makine öğrenmesi ile kontaminasyon riski yüksek bölgelerin tespiti, süt ürünlerinde bozulma hızını tahmin eden modellerin kullanımı veya market zincirlerinde raf ömrü takibi yaparak atık azaltan sistemler, sadece büyük şirketler için değil, KOBİ’ler için de erişilebilir hâle gelmektedir.

Ayrıca, bu teknolojiler ile HACCP denetimlerinin zaman ve insan kaynağı açısından maliyetleri azalmakta, gıda güvenliği protokollerine uyum daha sıkı bir şekilde sağlanabilmektedir. Böylece, tüketiciye ulaşan nihai ürünün güvenliği en üst seviyeye çıkarılmakta, aynı zamanda gıda kayıpları ve israf azaltılarak sürdürülebilirliğe katkı sağlanmaktadır.

GADOM’un Dijitalleşme Vizyonu ve Ulusal Uygulama Potansiyeli

GADOM olarak, bu dönüşümün pasif bir takipçisi değil, aktif bir uygulayıcısı olmayı hedefliyoruz. Ulusal düzeyde geliştirmeyi planladığımız yapay zekâ tabanlı HACCP sistemleri sayesinde yerli ve milli dijital çözümler üretilmekte; hem üreticinin denetim kapasitesi artırılmakta hem de tüketici sağlığı daha etkin şekilde korunmaktadır.

Gıda üretim zincirine entegre edilecek bu dijital çözümler, “tarladan sofraya” izlenebilirlik ve veri temelli yönetişim ilkeleriyle uyumlu olup, hem kamu hem özel sektörde dijital dönüşüm sürecine güçlü katkılar sağlayacaktır. Ayrıca eğitim ve kapasite geliştirme programlarımız aracılığıyla, sektör paydaşlarının bu teknolojilere uyum sağlaması desteklenmektedir.

Gıda Güvenliğinde Yeni Bir Paradigma

Makine öğrenmesi ve yapay zekâ, sadece teknik birer yenilik değil; gıda güvenliği alanında paradigma değişiminin de taşıyıcısıdır. Sabit denetim yapılarından, sürekli öğrenen ve uyarlanan sistemlere geçiş, hem risklerin önceden tahmin edilmesini hem de kriz anlarında hızlı ve etkili müdahaleyi mümkün kılmaktadır.

GADOM olarak bu dönüşüm sürecini hem bilimsel hem de uygulamalı düzeyde desteklemeyi sürdürecek, ülkemizin gıda sistemlerinde güvenlik, sürdürülebilirlik ve dijitalleşme ilkelerini birlikte inşa edeceğiz. Bu doğrultuda yapay zekâ destekli HACCP sistemlerinin yaygınlaşması, geleceğin dirençli ve güvenli gıda zincirlerinin teminatı olacaktır.

Revelou, P.-K., Tsakali, E., Batrinou, A., & Strati, I. F. (2025). Applications of Machine Learning in Food Safety and HACCP Monitoring of Animal-Source Foods. Foods, 14(6), 922. https://doi.org/10.3390/foods14060922