|
16.04.2025 - GTÜ Basın ve Halkla İlişkiler Müdürlüğü
Gebze Teknik Üniversitesi (GTÜ) Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Dr. Öğr. Üyesi Emrah Kırtıl'ın yürütücülüğünü üstlendiği "Fonksiyonel Yağ İkamesi ve Lipit Sindiriminin Modülasyonu için CNC Tabanlı Hibrit Stabilizatörlü Pickering HIPE Sistemlerinin Geliştirilmesi ve Unlu Mamullerde Uygulanabilirliği" başlıklı proje TÜBİTAK 3501 Kariyer Geliştirme Programı kapsamında destek aldı.
Dr. Öğr. Üyesi Emrah Kırtıl yürütücülüğünde geliştirilecek olan CNC bazlı hibrit Pickering HIPE sistemleri ile lipit sindiriminin kontrolü ve unlu mamullerde fonksiyonel yağ ikamesi hedeflenmektedir. Pakmaya A.Ş. iş birliğinde yürütülen ve yüzey kimyası, kolloid bilimi ile yapay zekâ tabanlı kalite analizlerini birleştiren bu disiplinler arası proje, gıda sistemlerinde yenilikçi uygulamalara kapı aralamaktadır.
Bu proje, fonksiyonel yağ ikamesi ve lipit sindiriminin kontrolünü sağlamak amacıyla yenilikçi Pickering tipi Yüksek İç Faz Emülsiyonların (HIPE) tasarlanmasını hedeflemektedir. Temel yaklaşım, selüloz nanokristallerinin (CNC), fosfatidiletanolamin (PE) ve laurik arginat (LAE) gibi doğal bileşenlerle hibrit veya çok katmanlı stabilizatörlere dönüştürülmesidir. Bu şekilde, yağ-su ara yüzeyinde kalıcı bir bariyer oluşturularak pankreatik lipazın yağ damlacıklarına erişimi kısıtlanmakta, böylece lipit sindirimi kısmen sınırlandırılabilmektedir. Proje, CNC-PE ve CNC-LAE-CNC stabilizatörlerinin fizikokimyasal özelliklerini, kararlılık ve reoloji performanslarını, ayrıca oksidatif dayanımlarını kapsamlı bir şekilde incelemeyi amaçlamaktadır. Yüksek oranda yağ içeren HIPE’lerin unlu mamullerde tam veya kısmi yağ ikamesi olarak kullanılmasıyla ürünlerin kalori değerinin düşürülmesi, aynı zamanda duyusal ve yapısal özelliklerinin korunması hedeflenmektedir. Makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımlar da projenin önemli bir ayağını oluşturmaktadır. Bu kapsamda, laboratuvara rutin inceleme ya da üretim hattından denetim amacıyla gelen kek örneklerinin fotoğrafları, gözenek ölçümleri ve tekstürel testlerinden elde edilen büyük ölçekli veri setleri analiz edilerek bir makine öğrenmesi modeli eğitilecektir. Böylelikle, farklı kek formülasyonlarının farklı üretim koşullarında göstereceği performansla ilgili nesnel, hızlı ve tekrarlanabilir kalite değerlendirmeleri yapılacak hem ürün geliştirme sürecine hem de gıda standardizasyonuna ışık tutacak kapsamlı bulgular elde edilecektir. Disiplinler arası bir çerçevede tasarlanan bu proje, yüzey/arayüzey kimyası, kolloid bilimi ve gıda teknolojisini yapay zekâ temelli veri analiziyle bir araya getirmektedir. Elde edilen sonuçların, obeziteyle mücadele kapsamında düşük enerjili ancak duyusal yönden zengin gıda ürünleri geliştirmeye katkı sağlaması beklenmektedir. Aynı zamanda, sektörün mevcut kalite kontrol yöntemlerine yenilikçi bir alternatif sunarak gıda israfının azaltılması ve üretim verimliliğinin artırılmasında da önemli rol oynayacağı öngörülmektedir.
|
.jpg)