Proceedings of the International scientific and practical conference ―Modern Research and Education‖ (May 2-4, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Warsaw, Poland, 2026. - 523 p.

82 взаємозв’язків вхідного та вихідного відображення. У сфері безпеки харчових продуктів кероване навчання може бути використане для класифікації якості харчових продуктів та виявлення дефектів, прогнозування мікробного забруднення, ідентифікації фальсифікації та складу харчових продуктів, а також виявлення токсичних речовин. Завдяки автоматизованому та високоточному аналізу даних значно покращується ефективність виявлення харчових продуктів, запобігання ризикам та здатність до контролю; - некероване машинне навчання, яке може самостійно виявляти приховані закономірності або аномалії в немаркованих даних, що підходить для дослідницького аналізу даних та моделювання складних сцен. Вказаний інструмент в умовах українських підприємств даного сектору в умовах відновлення виробництв може бути застосований для виявлення аномалій, виявлення дефектів, фальсифікації харчових продуктів (сировини, яку поставляють для переробки) та аномалій інгредієнтів у виробництві харчових продуктів та ланцюжку постачання. Його цінність полягає в проактивному виявленні невідомих ризиків та забезпеченні своєчасного запобігання та нагляду. Також зазначений інструмент дає змогу на основі алгоритму провести інтелектуальне сортування перед попередньою обробкою, яке дозволяє швидко та точно класифікувати сировину для харчових продуктів і виключати низькосортні продукти перед етапом попередньої обробки. Важливе місце у системі безпеки продукції підприємств харчової промисловості належить комбінаціям елементі ШІ та Інтернету речей. А саме, після суворого контролю якості сировини та сортування дефектних харчових продуктів перед попередньою обробкою, інтелектуальна система прогнозування безпеки зберігання харчових продуктів може включати зміну продуктів на виробничій лінії [3]. Завдяки інтеграції передових засобів, таких як технології Інтернету речей та ШІ, інтелектуальна система прогнозування може контролювати середовище зберігання в режимі реального часу та точно аналізувати ризик псування харчових продуктів. Це ефективно подовжує термін придатності харчових продуктів та забезпечує їх свіжість і безпеку.