Telefonunuzla Balığın Tazeliğini Kontrol Edebilseydiniz? Biz Bunu Geliştiriyoruz.

Su ürünleri tüketicilerinin çoğunun bir noktada sorduğu bir soru var: Bu balığın gerçekten taze olduğunu nasıl anlayabilirim? Etine bastırıp geri gelip gelmediğine bakabilirsiniz. Gözlerinin berraklığını kontrol edebilirsiniz. Koklayabilirsiniz. Ama dürüst olmak gerekirse, deneyimli bir balıkçı değilseniz, tahmin yürütüyorsunuz.

Biz bu belirsizliği ortadan kaldıran bir araç geliştiriyoruz. Akıllı telefon kameranızı ve patentli algoritmalarımızı kullanarak, almak üzere olduğunuz balık için gerçek zamanlı bir tazelik puanı veren bir mobil uygulama. Adı DENGiZ projesi ve kariyerimde üzerinde çalıştığım en iddialı projelerden biri.

Sorun: Su Ürünlerinde Güven Açığı

Su ürünleri, en çabuk bozulan gıda kategorilerinden biridir. Bir balık sudan çıktığı andan itibaren karmaşık bir biyokimyasal değişimler zinciri başlar -- enzimatik bozunma, mikrobiyal üreme, oksidasyon. Bu bozulmanın hızı türe, sıcaklığa, işleme koşullarına ve zamana bağlıdır. Tüketiciler için bu durum temel bir güven sorunu yaratır.

Şu anda tazelik değerlendirmesi için mevcut araçlar iki kategoriye ayrılır ve hiçbiri sıradan tüketiciye hizmet etmez:

• Sübjektif duyusal değerlendirme: Eğitimli panelistler göz, solungaç, deri ve kokuyu AB Kalite İndeks Yöntemi (QIM) gibi standartlaştırılmış ölçeklerle değerlendirir. Uzmanlar tarafından yapıldığında doğrudur, ancak perakende tezgahında mevcut değildir.
• Laboratuvar analizi: Toplam Uçucu Bazik Azot (TVB-N), trimetilamin (TMA), K-değeri ve mikrobiyal sayım için kimyasal testler. Son derece doğrudur ancak tahribatlıdır, yavaştır (saatlerden günlere) ve pahalıdır.

Bu seçeneklerin hiçbiri, salı akşamı saat 18:00'de balık tezgahının önünde duran ve akşam yemeğinde ne pişireceğine karar vermeye çalışan bir tüketiciye yardımcı olmaz.

DENGiZ Projesi

DENGiZ, "Denizden Sofraya Güvenli ve İzlenebilir Balık" anlamına gelir -- Yeşil Dalga: Denizden Sofraya Güvenli ve İzlenebilir Balık. TÜBİTAK SAYEM (Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu Sanayi-Akademi İş Birliği programı) tarafından finanse edilen ve Türkiye'nin en büyük gıda perakendecisi Migros ile ortaklaşa geliştirilen ulusal bir projedir.

Projenin kapsamı basit bir tazelik kontrol aracının ötesine geçiyor. Balığı avlanma noktasından işleme, dağıtım ve perakendeye kadar takip eden -- her aşamada tazelik değerlendirmesi sunan eksiksiz bir denizden sofraya izlenebilirlik sistemi inşa ediyoruz.

Uygulama Nasıl Çalışacak?

Tasarladığımız kullanıcı deneyimi kasıtlı olarak basit. İşte akış:

• Adım 1 - Çekim: Kullanıcı uygulamayı açar ve akıllı telefonunun kamerasını bütün bir balığa veya filetoya yöneltir
• Adım 2 - Analiz: Uygulama bir görüntü yakalar ve bulut tabanlı işleme motorumuza gönderir
• Adım 3 - Puanlama: Patentli algoritmalarımız görsel tazelik göstergelerini analiz eder ve saniyeler içinde bir tazelik puanı döndürür
• Adım 4 - İzleme: Ürünün bir DENGiZ QR kodu varsa, uygulama aynı zamanda o balığın tüm yolculuğunu gösterir -- nerede avlandığı, ne zaman, nasıl depolandığı ve sıcaklık geçmişi

Teknoloji Altyapısı

Basit kullanıcı arayüzünün arkasında sofistike bir teknoloji hattı bulunuyor:

Bilgisayarlı Görü: Sistemin çekirdeği görüntü analizidir. Algoritmalarımız aynı anda birden fazla görsel parametreyi değerlendirir -- temel anatomik bölgelerdeki (göz, solungaç, deri) renk dağılımı, yüzey doku özellikleri ve optik yansıma örüntüleri. Bunlar, uzman duyusal panellerin değerlendirdiği parametrelerin aynısıdır, ancak dijital olarak ölçülmüştür.

Patentli Algoritmalar: ISIF 2024 altın madalya ödüllü patentimiz, dijital görüntü verilerini tazelik göstergeleriyle ilişkilendirmek için temel yöntemi sağlar. DENGiZ'i genel görüntü tanımadan ayıran şey budur -- modellerimiz özellikle görsel görünüm ile biyokimyasal olarak doğrulanmış tazelik seviyeleri arasındaki ilişki üzerine eğitilmiştir.

Bulut Yapay Zeka: Yoğun hesaplama işlemleri bulutta gerçekleşir. Bu, mobil uygulamayı hafif tutar ve kullanıcıların uygulamalarını güncellemelerine gerek kalmadan modelleri sürekli iyileştirmemize olanak tanır. Migros mağazalarından daha fazla veri topladıkça sistem daha akıllı hale gelir.

İzlenebilirlik Altyapısı: İzlenebilirlik bileşeni, her ürünün yolculuğunun değiştirilemez bir kaydını oluşturmak için QR kodlar ve blokzincir esinli bir defter kullanır. Sıcaklık kaydediciler, balıkçı teknelerinden gelen GPS verileri ve işleme zaman damgaları bu kaydı besler.

"Denizden Sofraya İzlenebilirlik" Pratikte Ne Anlama Geliyor?

İzlenebilirlik, gıda sektörü pazarlamasında sıkça kullanılan bir kavramdır. DENGiZ bağlamında bunun ne anlama geldiğini somut olarak açıklayayım:

• Avlanma verileri: Tür, avlanma yöntemi, GPS koordinatları, tekne kimliği, tarih ve saat
• İşleme verileri: Tesis, işleme prosedürleri, soğuk zincir uyumu
• Dağıtım verileri: Taşıma koşulları, sıcaklık kayıtları, her aktarım noktasındaki zaman damgaları
• Perakende verileri: Mağazaya varış zamanı, teşhir koşulları, kabul sırasında tazelik değerlendirmesi

Bir tüketici DENGiZ QR kodunu taradığında tüm bunları görür. Bir pazarlama hikayesi değil -- gerçek veriler. Bu düzeyde bir şeffaflık, Türk su ürünleri tüketicileri için daha önce hiç mevcut olmamıştı.

Kimler Faydalanacak?

Tüketiciler nesnel tazelik bilgisi ve gıdalarının nereden geldiğine dair tam şeffaflık elde eder. Artık tahmin yürütmeye gerek yok. Artık yalnızca güvene dayanmaya gerek yok.

Migros gibi perakendeciler ölçekte çalışan güçlü bir kalite güvence aracı kazanır. Her sevkiyattan birkaç numune test etmek yerine, her ürünü değerlendirebilirler. Bu, israfı azaltır, müşteri memnuniyetini artırır ve marka güvenini güçlendirir.

Balıkçılık sektörü kaliteyi ödüllendiren bir sistemden fayda görür. Tazelik nesnel olarak ölçülebilir ve tüketicilere görünür olduğunda, daha iyi soğuk zincir ve işleme uygulamalarını sürdürmek için doğrudan bir teşvik oluşur.

Sürdürülebilirlik iyileşir çünkü daha iyi tazelik yönetimi daha az gıda israfı demektir. FAO tahminlerine göre dünya genelinde su ürünlerinin %35'e kadarı kaybolmakta veya israf edilmektedir. Bu israfın önemli bir kısmı tazelik konusundaki belirsizlikten kaynaklanır -- "her ihtimale karşı" atılan ürünler. Daha iyi veri, daha az balığın çöpe gitmesi anlamına gelir.

Zaman Çizelgesi ve Mevcut Durum

DENGiZ projesi 2025 yılının başında başladı. Şu anda geldiğimiz nokta:

• Tamamlanan: Çekirdek algoritma geliştirme, patent tescili, ilk veri seti toplama
• Devam eden: Mobil uygulama geliştirme, bulut altyapı kurulumu, Migros pilot planlaması
• Sonraki aşama: Seçili Migros mağazalarında pilot uygulama, kullanıcı testleri, model iyileştirme
• Hedef: Proje takvimi içinde halka açık beta lansmanı

Migros ortaklığı kritik öneme sahiptir. Bize gerçek tedarik zinciri verilerine erişim sağlar -- türler, mevsimler ve tedarik rotaları genelinde binlerce veri noktası -- hiçbir laboratuvar deneyinin taklit edemeyeceği veriler. Bir araştırma prototipi ile insanların gerçekten kullanacağı bir araç arasındaki farkı yaratacak olan şey, bu gerçek dünya eğitim verileridir.

İleriye Bakış

DENGiZ, birçok açıdan tüm kariyerim boyunca adım adım inşa ettiğim projedir. Auckland'daki bilgisayarlı görü araştırmaları. Ohio State'teki spektroskopi çalışmaları. Yıllarca süren tazelik değerlendirme araştırmaları. Patent. Hepsi burada birleşiyor -- bilimsel tazelik değerlendirmesinin gücünü herkesin cebine koyan bir araçta.

Gıda kalitesi uygulamaları üzerinde çalışan tek ekip biz değiliz ve bence bu iyi bir şey. Bu alana ne kadar çok ilgi gösterilirse, her yerdeki tüketiciler için o kadar iyi olur. Ancak patentli metodolojimiz, hakemli araştırma temeli ve Migros ile doğrudan sanayi ortaklığımızın kombinasyonunun DENGiZ'e gerçek bir avantaj sağladığına inanıyorum.

Kilometre taşlarına ulaştıkça bu projeyle ilgili güncellemeleri paylaşacağım. Takip etmek istiyorsanız bültene abone olun veya LinkedIn'de benimle bağlantı kurun.

Gıda izlenebilirliği veya kalite değerlendirme teknolojisi alanında mı çalışıyorsunuz? Bu alandaki diğer kişilerle fikir alışverişinde bulunmaktan her zaman memnuniyet duyarım. İletişim sayfası üzerinden ulaşabilirsiniz.

Prof. Dr. Zayde Ayvaz

ÇOMÜ Su Ürünleri Mühendisliği Profesörü. Yapay zeka destekli su ürünleri kalite değerlendirmesi ve sürdürülebilir mavi gıda sistemleri üzerine araştırma yapmaktadır.