دراسة تحليلية لمحتوى الميثانول في المشروبات المتخمرة التقليدية: تحسين إجراءات التقييم وتطوير نموذج تنبؤي باستخدام نموذج الانحدار اللاخطي والشبكة العصبونية الاصطناعيّة (مجلة جامعة اللاذقية- سلسلة العلوم البيولوجية, 2024)
استخدم الذكاء الاصطناعي في كثير من المجالات حيثُ أدى استخدامه إلى نتائج أفضل من نتائج الطرق التقليدية ومن بين المجالات التي يمكن استخدامه فيها هو مجال علوم الأغذية. تم في هذا البحث التنبؤ بمستويات الميثانول في المشروبات المتخمرة من أجل تقيم سلامتها وذلك باقتراح نموذجين للتنبؤ نموذج الانحدار اللاخطيNonlinear Regression، ونموذج الشبكة العصبونية الاصطناعية . Artificial Neural Networkمن أجل الحصول على متغيرات الدخل تم قياس تركيز الميثانول لعينات متخمرة بلغ عددها 32 عينة متخمره استغرقت من 15 الى 30 يوم تخمير، في أوساط ذات درجات حرارة (30-10). وبذلك تكون متغيرات الدخل، نوع السائل المتخمر، ودرجة PH ودرجة حرارة التخمير، وزمن التخمير، عملية التعقيم لوسط التخمير. وتم استخدام تركيز الميثانول المتشكّل أثناء التّخمير كمتغير تابع بالنسبة لنموذج الانحدار اللاخطي وكخرج لنموذج الشبكة العصبونية. تمت معالجة بيانات الإدخال وتفوق نموذج الشبكة العصبونية على نموذج الانحدار اللاخطي في تقدير وتنبؤ مستويات الميثانول لكونه يملك قيمة  أكبر وقيم  أقل مقارنة مع نموذج الانحدار اللاخطي.