Transformation of coffee preparation technologies under the influence of artificial intelligence

Abstract

У роботі досліджено процес еволюції кавової індустрії від традиційного суб’єктивного підходу до сучасної високотехнологічної екосистеми, що базується на аналізі даних. Розглянуто застосування глибокого навчання та згорткових нейронних мереж (CNN) для розпізнавання зображень кавових зерен, що дозволяє виявляти складні дефекти текстури та форми. Окрему увагу приділено алгоритму YOLO (You Only Look Once), який забезпечує сортування зерна в реальному часі з точністю понад 98–99%. Авторами описано переваги використання спектроскопії у ближній інфрачервоній області (NIR) для об’єктивного оцінювання хімічного складу зерен (вмісту кофеїну, ліпідів, вологи) без їх руйнування. У дослідженні обґрунтовано ефективність інтеграції рекурентних нейронних мереж (RNN) та мереж довгої короткострокової пам’яті (LSTM) для прогнозування траєкторії кривої обсмажування та запобігання дефектам термодинамічного процесу. Доведено, що впровадження рішень на основі ШІ підвищує енергоефективність, забезпечує екологічну сталість та є стратегічно важливим вектором модернізації вітчизняного сектору гостинності.