Application of NMR spectroscopy and artificial intelligence in honey quality and safety control procedures

Abstract

This study examines the integration of nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy and artificial intelligence technologies as an advanced approach to assessing honey quality and authenticity. The combined application of spectroscopic analysis and machine learning enables automated processing of spectral data, detection of adulteration, and reliable determination of the botanical and geographical origin of honey while supporting transparent and traceable quality control systems. The proposed approach contributes to strengthening food safety, improving certification procedures, and enhancing consumer confidence through intelligent digital monitoring of honey in global supply chains. Це дослідження розглядає інтеграцію ядерно-магнітно-резонансної (ЯМР) спектроскопії та технологій штучного інтелекту як передового підходу до оцінки якості та автентичності меду. Поєднання спектроскопічного аналізу та машинного навчання дозволяє автоматизувати обробку спектральних даних, виявляти фальсифікації та надійно визначати ботанічне та географічне походження меду, одночасно підтримуючи прозорі та простежувані системи контролю якості. Запропонований підхід сприяє зміцненню безпеки харчових продуктів, удосконаленню процедур сертифікації та підвищенню довіри споживачів завдяки інтелектуальному цифровому моніторингу меду в глобальних ланцюгах поставок.