Искусственный интеллект стал мощным инструментом для решения сложных задач во многих отраслях промышленности, включая пищевые технологии [3]. Нейронные сети, подмножество методов искусственных интеллектов, вдохновлены биологической структурой и функционированием человеческого мозга и продемонстрировали исключительную эффективность в широком спектре приложений [6]. В последние годы нейронные сети все чаще используются в пищевой промышленности для оптимизации процессов, обеспечения качества и безопасности продуктов питания и разработки инновационных продуктов [12].
В 2023 г. развитие искусственного интеллекта, получило мощный стимул, заключающийся в появлении целого спектра нейросетевых технологий, доступных широкому кругу пользователей, такие как Chat GPT, Midjourney, Consensus, Chat BA, не оставляет сомнения, что в ближайшее время искусственный интеллект будет включен в базовые операции большинства отраслей народного хозяйства. В этой связи целью данной работы стал всесторонний обзор текущего состояния и достижений в области применения нейронных сетей в пищевых технологиях. Значение данного исследования заключается в том, что оно предлагает ценные идеи для исследователей, специалистов отрасли и политиков, стремящихся использовать искусственный интеллект для разработки эффективных, устойчивых и интеллектуальных решений в пищевой промышленности. В 2007 г. российский исследователь Садовой В.В. первым применил нейросеть в развитии пищевых технологий, разработав с ее помощью концепцию проектирования многокомпонентных мясных продуктов с использованием вторичных ресурсов пищевой промышленности [16].
Комплексный анализ доступных нам источников показал, что основными целями применения нейросетей в пищевых технологиях являются: оптимизация параметров обработки пищевых продуктов обеспечение идентификации и качества продукции, улучшение управления запасами и сокращение пищевых отходов (таблица 1).
Эффективность нейронных сетей зависит от качества и количества данных, используемых для обучения и проверки. Получение достаточных, точных и репрезентативных данных для применения в пищевых технологиях может быть затруднено из-за таких факторов, как изменчивость сырья, условий процесса и методов измерения.