Tarım ve Gıda Teknolojileri Konusunda Uluslararası Güncel Araştırmalar

"Tarım ve Gıda Teknolojileri Konusunda Uluslararası Güncel Araştırmalar" başlıklı bu eser, tarım ve gıda alanında yürütülen yenilikçi ve bilimsel çalışmaları tek bir çatı altında bir araya getirmektedir. Kitap içeriğinde ilk olarak, üzüm posasından katma değeri yüksek ürün eldesi, üzüm çekirdeği yağının çıkarılması ve kozmetik ile gıda sektöründeki kullanım olanakları ele alınmaktadır. Devamında, Türkiye'de 2022-2031 yılları arasındaki koyun yetiştiriciliği projeksiyonu incelenerek yerli ve Merinos koyun varlığının gelecek dönem tahminleri ile hayvancılık sektörünün potansiyeli değerlendirilmektedir. Gıda teknolojisi odağında, kültür mantarlarının farklı mikrodalga güçlerinde kurutma kinetiği, renk parametreleri, rehidrasyon oranı ve enerji verimliliği analiz edilmekte, bu veriler yapay sinir ağları (MLP) modelleri ile başarıyla tahmin edilmektedir. Yapay zekâ uygulamaları kapsamında, adi fiğ tohumlarının temel fiziksel özelliklerinin makine öğrenmesi algoritmaları (MLP, k-NN, RF) kullanılarak sınıflandırılması ve boyut tahminleri gerçekleştirilmektedir. Son bölümde ise Atak-S yerli yumurtacı hibritlerde yer ve kafes yetiştirme sistemlerinin verim performansı, yumurta kalitesi ve kabuk özellikleri üzerindeki etkileri kıyaslanmaktadır. Ziraat mühendisliği, gıda teknolojisi ve zootekni araştırmacıları ile sektör temsilcileri için değerli bir başvuru kaynağı niteliğindeki bu çalışma, tarımsal sürdürülebilirlik ve teknolojik dönüşüme önemli katkılar sunmaktadır.

This book, titled "International Current Research on Agricultural and Food Technologies", brings together innovative and scientific studies conducted in the fields of agriculture and food under a single umbrella. The content first addresses the production of high value-added products from grape pomace, the extraction of grape seed oil, and its applications in the cosmetics and food industries. Subsequently, the sheep breeding projection in Turkey for the period 2022–2031 is analyzed, evaluating future population forecasts for native and Merino sheep as well as the potential of the livestock sector. Focusing on food technology, the drying kinetics, color parameters, rehydration ratio, and energy efficiency of cultivated mushrooms at different microwave power levels are examined, with these data successfully predicted using artificial neural network (MLP) models. In terms of artificial intelligence applications, the classification and dimensional estimation of the fundamental physical properties of common vetch seeds are carried out using machine learning algorithms (MLP, k-NN, RF). In the final chapter, the effects of floor and cage housing systems on yield performance, egg quality, and shell traits in Atak-S native layer hybrids are compared. Serving as a valuable reference source for agricultural engineering, food technology, and animal science researchers as well as industry representatives, this work makes significant contributions to agricultural sustainability and technological transformation.