<p class="ql-align-justify">Artan nüfus ve çevresel kaygılar, gıda endüstrisinin atıkları azaltan, kaynakları koruyan ve üretim süreçlerini daha verimli hale getiren sürdürülebilir uygulamaları benimsemesini zorunlu kılmaktadır. Yapay zekâ, gıda üretimi, işleme ve paketleme süreçlerini optimize ederek daha sürdürülebilir bir sistem oluşturulmasına yardımcı olabilir. Ayrıca, tedarik zincirlerini iyileştirerek gıda israfını azaltma ve besin güvenliğini artırma potansiyeline sahiptir. Ancak, bu teknolojilerin etik, güvenlik ve şeffaflık çerçevesinde yönetilmesi gerekmektedir (Abdallah ve ark., 2024).</p><p class="ql-align-justify"><br></p><p class="ql-align-justify">Çevrimiçi yemek sipariş platformlarının beslenme üzerindeki etkisini inceleyen bir çalışmada, Sidney’de UberEats® üzerinden listelenen 202 restoranın menü analizi, seçeneklerin %80,5’inin sağlıksız gıdalardan oluştuğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, bu yiyeceklerin daha pahalı olduğu ve pazarlama stratejileriyle öne çıkarıldığı belirlenmiştir. Bu durum, tüketici tercihlerini olumsuz etkileyebilmektedir. Yapay zekâ destekli öneri sistemleri, sağlıklı seçimleri teşvik ederek bu soruna çözüm sunabilir (Wang ve ark., 2021).</p><p class="ql-align-justify"><br></p><p class="ql-align-justify">Yapılan bir diğer çalışmada, yapay zekâdestekli beslenme uygulamalarının doğruluğu ve beslenme takibindeki etkinliği değerlendirilmiştir. Avustralya’daki en popüler 800 beslenme uygulaması arasından seçilen 18 uygulama, kalite ve davranış değişikliği potansiyeli açısından analiz edilmiştir. Noom, en yüksek puanı alırken, MyFitnessPal ve Fastic, AI destekli gıda tanıma konusunda en doğru sonuçları vermiştir. Ancak AI destekli enerji hesaplamalarının, özellikle kültürel farklılıklara sahip diyetlerde hatalı olabileceği bulunmuştur. Bu nedenle, diyetisyenlerle iş birliği yaparak veri tabanlarını genişletmek ve AI modellerini eğitmek, yapay zekânın beslenme yönetiminde daha etkili kullanılmasını sağlayabilir (Li ve ark., 2024).</p><p class="ql-align-justify"><br></p><p class="ql-align-justify">Yapılan bir araştırmada, çevrimiçi yemek sipariş hizmetlerinin (OFDS) gıda erişimi ve beslenme alışkanlıkları üzerindeki etkileri detaylı bir şekilde incelenmiştir. Kanada’nın Ontario bölgesinde gerçekleştirilen çalışma, OFDS’nin coğrafi gıda erişimini önemli ölçüde genişlettiğini ortaya koymuştur. Teslimat mesafelerinin 0.3 km ile 9.4 km arasında değiştiği ve her bölge için sunulan restoran sayısının 33 ile 472 arasında farklılık gösterdiği belirlenmiştir. Ancak, bu geniş erişime rağmen platformlardaki menülerin beslenme kalitesinin düşük olduğu ve sağlıklı beslenme önerilerini büyük ölçüde karşılamadığı görülmüştür. Özellikle düşük gelirli bölgelerde, düşük besin değerine sahip gıdaların yoğunlukta olduğu "gıda bataklıkları"nın yaygın olduğu tespit edilmiştir. Bu durum, uzun vadede toplum sağlığı üzerinde olumsuz etkiler yaratabilir. Yapay zekâ destekli beslenme öneri sistemleri, kullanıcıları daha sağlıklı alternatiflere yönlendirerek bu olumsuz eğilimleri dengeleyebilir ve bireylerin bilinçli tercihler yapmasını sağlayarak beslenme kalitesini artırabilir (Brar ve ark., 2021).</p><p class="ql-align-justify">&nbsp;</p><p class="ql-align-justify"><br></p><p class="ql-align-justify"> <em>DEĞERLİ AKADEMİSYEN HOCAMIZ DOÇ, DR H. MERVE BAYRAM İLE: YAPAY ZEKÂNIN SÜRDÜRÜLEBİLİR BESLENME İLE İLİŞKİSİ VE YAPAY ZEKÂ TABANLI GIDA SİSTEMLERİ ÜZERİNE YAPMIŞ OLDUĞUMUZ EĞİTİMDE GÜNCEL BİLGİLERE VE ÇOK DAHA FAZLASINA ERİŞEBİLİRSİNİZ.</em></p><p><em>&nbsp;</em></p><p>Kaynakça:</p><p class="ql-align-justify">Abdallah, R. B., Aribi, H. B., Amara, E. B., Othmeni, I., &amp; Fattouch, S. (2024). <em>Artificial intelligence for sustainable food systems.</em> In <em>Fostering cross-industry sustainability with intelligent technologies</em> (pp. 21). <a href="https://doi.org/10.4018/979-8-3693-1638-2.ch028" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://doi.org/10.4018/979-8-3693-1638-2.ch028</a></p><p class="ql-align-justify">Brar, K., &amp; Minaker, L. M. (2021). <em>Geographic reach and nutritional quality of foods available from mobile online food delivery service applications: Novel opportunities for retail food environment surveillance.</em> <em>BMC Public Health, 21</em>, 458. <a href="https://doi.org/10.1186/s12889-021-10441-6" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://doi.org/10.1186/s12889-021-10441-6</a></p><p class="ql-align-justify">Li, X., Yin, A., Choi, H. Y., Chan, V., Allman-Farinelli, M., &amp; Chen, J. (2024). <em>Evaluating the quality and comparative validity of manual food logging and artificial intelligence-enabled food image recognition in apps for nutrition care.</em> <em>Nutrients, 16</em>(15), 2573. <a href="https://doi.org/10.3390/nu16152573" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://doi.org/10.3390/nu16152573</a></p><p class="ql-align-justify">Wang, C., Korai, A., Jia, S. S., Allman-Farinelli, M., Chan, V., Roy, R., Raeside, R., Phongsavan, P., Redfern, J., Gibson, A. A., &amp; Partridge, S. R. (2021). <em>Hunger for home delivery: Cross-sectional analysis of the nutritional quality of complete menus on an online food delivery platform in Australia.</em> <em>Nutrients, 13</em>(3), 905. <a href="https://doi.org/10.3390/nu13030905" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://doi.org/10.3390/nu13030905</a></p><p class="ql-align-justify"><br></p><p>Doç. Dr. Merve Bayram tarafından anlatılan ‘Yapay Zekanın Sürdürülebilir Beslenme Üzerine Etkileri’ konulu eğitimin video kaydına ulaşmak için linke tıklayarak kayıt oluşturabilirsiniz.</p><p class="ql-align-justify">https://nutriakademi.beowell.shop/urun/Events-14-yapay-zekanin-surdurulebilir-beslenme-uzerine-etkileri-etkinlikler&nbsp;</p><p><br></p>