---
type: "Akademik Makale Analizi"
title: "Besin Tüketimini İzleme ve Öneri Sunan Akıllı Telefon Uygulamaları: Mevcut Uygulamaların Yapay Zekâ Tabanlı İşlevselliklerinin, Özelliklerinin ve Kalitesinin Değerlendirilmesi"
description: "Günümüzde obezite, tip 2 diyabet ve kardiyovasküler rahatsızlıklar gibi kronik sağlık sorunlarının yaygınlaşması, bireylerin beslenme alışkanlıklarını ve günlük kalori alımlarını takip etmelerini hayati kılmaktadır. Mobil sağlık teknolojilerindeki hızlı gelişim ve akıllı telefon kullanımının yaygınl"
resource: "https://makaleanalizi.com/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/besin-tuketimini-izleme-ve-oneri-sunan-akilli-telefon-uygulamalari-mevcut-uygulamalarin-yapay-zek-tabanli-islevselliklerinin-ozelliklerinin-ve-kalitesinin-degerlendirilmesi"
doi: "10.1016/j.iswa.2022.200103"
authors: ["Sabiha Samad", "Fahmida Ahmed", "Samsun Naher", "Muhammad Ashad Kabir", "Anik Das", "Sumaiya Amin", "Sheikh Mohammed Shariful Islam"]
citation: "Samad, S., Ahmed, F., Naher, S., Kabir, M. A., Das, A., Amin, S., Islam, S. M. S. (2022). Smartphone apps for tracking food consumption and recommendations: Evaluating artificial intelligence-based functionalities, features and quality of current apps. Intelligent Systems with Applications, 15, 200103. https://doi.org/10.1016/j.iswa.2022.200103"
publicationType: "systematic-review"
discipline: "Mühendislik ve Teknoloji"
subDiscipline: "Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği"
evidenceCount: 13
tags: ["Akıllı telefon uygulamaları", "gıda beslenmesi", "gıda tüketimi", "gıda önerileri", "uygulama değerlendirmesi", "tasarım ilkeleri"]
timestamp: "2026-07-26T15:13:17.003Z"
---

# Besin Tüketimini İzleme ve Öneri Sunan Akıllı Telefon Uygulamaları: Mevcut Uygulamaların Yapay Zekâ Tabanlı İşlevselliklerinin, Özelliklerinin ve Kalitesinin Değerlendirilmesi

Özgün başlık: Smartphone apps for tracking food consumption and recommendations: Evaluating artificial intelligence-based functionalities, features and quality of current apps
DOI: https://doi.org/10.1016/j.iswa.2022.200103
Künye (APA 7): Samad, S., Ahmed, F., Naher, S., Kabir, M. A., Das, A., Amin, S., Islam, S. M. S. (2022). Smartphone apps for tracking food consumption and recommendations: Evaluating artificial intelligence-based functionalities, features and quality of current apps. Intelligent Systems with Applications, 15, 200103. https://doi.org/10.1016/j.iswa.2022.200103

Bilim alanı: [Mühendislik ve Teknoloji](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/index.md) › Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği

# Alan bağlamı

Günümüzde obezite, tip 2 diyabet ve kardiyovasküler rahatsızlıklar gibi kronik sağlık sorunlarının yaygınlaşması, bireylerin beslenme alışkanlıklarını ve günlük kalori alımlarını takip etmelerini hayati kılmaktadır. Mobil sağlık teknolojilerindeki hızlı gelişim ve akıllı telefon kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte dijital mağazalarda gıda tüketimi takibi ve beslenme önerisi sunan çok sayıda mobil uygulama erişime sunulmuştur. Ancak, bu uygulamaların kanıta dayalı yazılım kalitesi, yapay zekâ destekli otomasyon özellikleri ve kullanıcılara sağladıkları işlevsel değer bilimsel olarak yeterince incelenmemiştir. Mevcut alan tartışmaları, kullanıcıların manuel veri girişine bağımlı kalmasının sürdürülebilir beslenme takibini zorlaştırdığını ve otomatik görsel gıda tanıma ile kişiselleştirilmiş besin önerisi sistemlerine duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.

# Akademik özet

Beslenme alışkanlıkları ve günlük gıda alımı, obezite, tip 2 diyabet ve kardiyovasküler rahatsızlıklar gibi kronik hastalıkların önlenmesinde ve insan sağlığının korunmasında belirleyici bir rol oynamaktadır. Mobil sağlık teknolojilerinin hızla yaygınlaşmasıyla birlikte ticari uygulama mağazalarında gıda tüketimi takibi ve diyet önerisi sunan yüzlerce dijital uygulama kullanıma sunulmuştur. Ancak, genelde geniş halk kitleleri tarafından yoğun biçimde indirilen bu uygulamaların kanıta dayalı teknik kalitesi, yapay zekâ yetenekleri ve kullanıcılara sağladıkları gerçek fayda sistematik biçimde yeterince değerlendirilmemiştir. Mevcut literatür, veri girişinin elle yapılmasının kullanıcılar üzerinde önemli bir bilişsel yük oluşturduğunu ve uzun dönemli kullanımı olumsuz etkilediğini göstermektedir. Bu doğrultuda, ticari pazarda yer alan uygulamaların teknolojik olgunluk düzeyini, yazılım kalitesini ve otomasyon imkânlarını incelemek bilgisayar bilimleri ve dijital sağlık alanlarında önemli bir araştırma ihtiyacı olarak öne çıkmaktadır.

Çalışma, Google Play Store, Apple App Store ve Microsoft Store mağazalarında yer alan gıda tüketimi takibi ve öneri uygulamalarının teknik kalitesini ve yapay zekâ işlevselliklerini sistematik olarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Araştırmada PRISMA kılavuz ilkeleri takip edilerek belirlenen anahtar kelimelerle arama yapılmış ve tespit edilen 473 uygulamadan dâhil etme kriterlerini karşılayan 80 uygulama incelemeye alınmıştır. Uygulamaların değerlendirilmesi amacıyla mevcut MARS ve uMARS gibi araçlar genişletilerek estetik, genel özellikler, performans, kullanılabilirlik, işlevsellik, şeffaflık, algılanan etki ve öznel kalite boyutlarını içeren özgün bir değerlendirme ölçeği geliştirilmiştir. Değerlendirmeler iki yıl mobil uygulama geliştirme deneyimine sahip bağımsız uzman değerlendiriciler tarafından yürütülmüş; gözlemciler arası güvenilirlik sınıf içi korelasyon katsayısı (ICC) ile ölçeğin iç tutarlılığı ise Cronbach alfa katsayısı ile doğrulanmıştır. Ayrıca, kullanıcıların beklenti ve şikâyetlerini analiz etmek üzere mağazalardan alınan 900 kullanıcı yorumu kelime bulutu teknikleriyle incelenmiştir.

İnceleme sonuçunda mobil uygulamaların genel kalite ortalamasının 5 üzerinden 3.44 olduğu, ancak alt boyutlar arasında belirgin farkların bulunduğu saptanmıştır. Uygulamalar performans (4.92), kullanılabilirlik (4.46) ve estetik (4.34) boyutlarında yüksek puanlar alırken; işlevsellik (2.15), algılanan etki (2.74) ve genel özellikler (2.86) boyutlarında ciddi eksiklikler sergilemiştir. İşlevsellik analizinde, uygulamaların %92.5'inin gıda tanıma, %91.25'inin porsiyon tahmini ve %88.75'inin besin değeri kestirimi sunduğu; ancak bu süreçlerin ezici çoğunlukla elle veri girişine veya barkod taramaya dayandığı belirlenmiştir. Fotoğraftan otomatik gıda tanıma, hacim ve besin değeri hesaplamasını bütünleşik biçimde gerçekleştirebilen tek uygulamanın 'Foodvisor' olduğu tespit edilmiştir. Kişiselleştirilmiş besin tüketim geçmişine dayalı otantik besin önerisi sunma özelliğinin ise uygulamaların yalnızca %5'inde (4 uygulama) mevcut olduğu ve sadece 'WW Weight Watchers Reimagined' uygulamasının besin tüketimine dayalı öneri geliştirdiği görülmüştür. Kullanıcı yorumları analizi de barkod tarama hataları, abonelik ücretleri ve uygulama çökmelerinin temel memnuniyetsizlik kaynakları olduğunu doğrulamıştır.

Elde edilen bulgular, mobil uygulama pazarındaki mevcut gıda takip çözümlerinin gelişmiş bilgisayarlı görü ve derin öğrenme literatüründeki akademik ilerlemelerin gerisinde kaldığını göstermektedir. Yazarlar, bilimsel çalışmalarda geliştirilen evrişimli sınır ağları, 3B rekonstrüksiyon ve yapay zekâ tabanlı öneri sistemlerinin ticari uygulamalara aktarılmasında büyük bir kopukluk bulunduğunu vurgulamaktadır. Gıda veri tabanlarının yerel mutfakları kapsayacak şekilde zenginleştirilmesi, diyetisyen ve beslenme uzmanlarının yazılım geliştirme süreçlerine dâhil edilmesi ve kullanıcı gizliliğini gözeten şeffaf veri politikalarının benimsenmesi temel tasarım ilkesi olarak önerilmektedir. Bu çalışma, dijital sağlık, insan-bilgisayar etkileşimi ve gıda bilişimi alanlarında çalışan araştırmacılar için mevcut pazarın metodolojik bir haritasını sunmakta; tez ve makale çalışmalarında kanıta dayalı mobil sağlık müdahalelerinin tasarlanması ve değerlendirilmesi için sağlam bir kuramsal ve pratik zemin oluşturmaktadır.

# Araştırmanın amacı

Bu çalışmanın temel amacı, Google Play Store, Apple App Store ve Microsoft Store üzerinde erişilebilen gıda tüketimi takibi ve besin önerisi uygulamalarını sistematik bir yaklaşımla taramak, uyarlanmış bir değerlendirme aracıyla yapay zekâ işlevselliklerini ve yazılım kalitelerini bütüncül olarak analiz etmek ve gelecekteki uygulama geliştirme süreçleri için kanıta dayalı tasarım ilkeleri sunmaktır.

# Yöntem ve tasarım

Bu çalışma, üç büyük mobil uygulama mağazasından (Google Play Store, Apple App Store, Microsoft Store) seçilen gıda tüketim takip ve öneri uygulamalarını, geliştirilen çok boyutlu bir değerlendirme ölçeği yardımıyla ampirik ve sistematik olarak analiz eden metodolojik bir incelemedir.

# Bulgular ve önermeler

1. İncelenen uygulamaların teknik performans, kullanılabilirlik ve estetik tasarımları yüksek ortalama skorlar elde ederken, yapay zekâ tabanlı gelişmiş işlevsellik ve kişiselleştirilmiş besin öneri sistemlerinde ciddi eksiklikler tespit edilmiştir.
2. Uygulamaların büyük bir bölümünde gıda tanıma, porsiyon hacmi hesaplama ve besin değeri tahmini süreçleri otomatik bir yapay zekâ mekanizması yerine kullanıcıların manuel veri girişine dayalı olarak yürütülmektedir.
3. Çalışmada tasarlanan ve kullanılan gıda uygulaması derecelendirme ölçeğinin değerlendiriciler arasındaki güvenirlik düzeyini gösteren sınıf içi korelasyon katsayısı (ICC) 0.90 olarak hesaplanarak yüksek derecede güvenilir bulunmuştur.
4. Kullanıcı yorumlarının analizi, ücretsiz uygulamalardaki aşırı reklam gösterimlerinin ve ücretli veya abonelik tabanlı uygulamalarda yaşanan teknik aksaklıklar ile giriş problemlerinin kullanıcı memnuniyetsizliğinin temel kaynakları olduğunu göstermektedir.
5. Mevcut mobil uygulamaların veri şeffaflığı boyutundaki zayıflıkları, kullanıcı rızasının alınması, gizlilik politikalarının açıklığı ve üçüncü taraflarla veri paylaşımı konularında güvenilirlik sorunları oluşturmaktadır.

# Yazarın tartışması

Elde edilen bulgular, incelenen mobil uygulamaların estetik tasarım, kullanıcı arayüzü ve temel sistem performansı gibi yazılım kalitesi boyutlarında yüksek standartlara ulaştığını göstermektedir. Bu durum, ticari uygulama pazarındaki yoğun rekabetin geliştiricileri görsel açıdan çekici ve akıcı navigasyon yapıları sunmaya zorladığını açıklamaktadır.

Ancak estetik alandaki başarının, gıda analizi otomasyonu ve yapay zekâ tabanlı akıllı işlevlerde yakalanamadığı görülmektedir. Uygulamaların çoğunluğunda porsiyon hacmi ve besin değerlerinin tespiti kullanıcıların manuel veri girişlerine ya da sadece barkod tarama özelliklerine dayanmakta, bu da günlük gıda takibi süreçlerinde pratikliği sınırlamaktadır.

Yazarlar, bu durumun temelinde derin öğrenme modellerinin mobil platformlardaki yüksek işlemci ve batarya maliyetleri ile zengin gıda veri tabanlarına erişim kısıtlarının yattığını belirtmektedir. Klinik literatürde yer alan gelişmiş görüntü işleme algoritmalarının ticari uygulamalara entegre edilememesi, kuramsal çalışmalar ile pratik dünya arasındaki boşluğu göstermektedir.

Bu bağlamda, gelecekteki tasarım süreçlerinde teknik performans ile gelişmiş yapay zekâ mimarileri arasında bir optimizasyon kurulması gerekmektedir. Ayrıca, uygulamaların kullanıcılar üzerinde kalıcı davranışsal ve sağlıksal değişimler yaratabilmesi için geliştirme aşamalarına uzman diyetisyenlerin ve sağlık profesyonellerinin aktif katılımı sağlanmalıdır.

# Yazarın sonucu

Araştırma sonuçunda, mobil uygulama mağazalarındaki gıda tüketim takip ve öneri uygulamalarının estetik ve genel kullanılabilirlik açısından başarılı tasarımlara sahip olduğu, ancak yapay zekâ destekli gıda tanıma, porsiyon hacmi hesaplama ve kişiye özel beslenme önerileri sunma gibi kritik işlevlerde oldukça yetersiz kaldığı ortaya konulmuştur. Gelecekte geliştirilecek uygulamaların klinik açıdan güvenli ve etkili olabilmesi için uzman diyetisyenlerin süreçlere dahil edilmesi, zenginleştirilmiş uluslararası gıda veri tabanlarının entegre edilmesi ve derin öğrenme algoritmalarının cihaz performansını olumsuz etkilemeyecek şekilde optimize edilmesi gerekmektedir.

# Literatürdeki işlevi

Bu makale, mHealth (mobil sağlık) literatüründe gıda tüketimi takibi ve diyet önerisi sunan mobil uygulamaların teknik kapasitelerini ve kanıta dayalı yazılım kalitelerini bütüncül bir biçimde analiz ederek önemli bir boşluğu doldurmaktadır. Alan yazında genellikle kullanıcıların kendi kendilerini raporlama mekanizmaları ve manuel veri giriş süreçlerine odaklanılırken, bu çalışma yapay zekâ tabanlı gıda tanıma, porsiyon tahmini ve otomatik besin değeri analizi gibi ileri düzey otomasyon süreçlerinin ticari pazardaki olgunluk seviyesini ortaya koymaktadır. Yazılım kalitesi boyutlarını sistematik bir ölçekle test ederek, akademik araştırmalar ile pratik uygulama geliştirme süreçleri arasında bir köprü kurmaktadır.

Önceki çalışmalarla ilişkisi: Çalışma, önceki literatürde yer alan mobil sağlık derecelendirme araçlarını (MARS ve uMARS gibi) temel alarak bunları gıda ve beslenme alanının özel gereksinimlerine göre genişletmektedir. Önceki ampirik ve kuramsal çalışmaların gıda tanıma konusundaki derin öğrenme algoritmik başarılarını (örneğin CNN ve SVM modelleri) kabul etmekle birlikte, bu algoritmaların ticari mobil pazarındaki uygulamalara yansıma düzeyini sörgülamaktadır. Teorik arka planda yer alan gıda tanıma ve hacim tahminleme literatürüyle doğrudan ilişki kurmakta, ancak bu ileri teknolojilerin mevcut ticari mağazalardaki eksikliğini göstererek önceki çalışmalardan ayrışmaktadır.

Literatür taramasına katkısı: Çalışma, gıda tüketimi ve diyet öneri uygulamalarının mevcut durumuna ilişkin kapsamlı bir sistematik inceleme sunarak literatür taraması süreçlerine metodolojik bir standart kazandırmaktadır. Tasarlanan özel değerlendirme aracı sayesinde, araştırmacıların ve geliştiricilerin gelecekteki mHealth uygulamalarını hangi yazılım kalitesi parametrelerine göre tasarlamaları gerektiğini net bir biçimde şemalaştırmaktadır. Üç bağımsız değerlendiricinin katılımı ve yüksek güvenirlik katsayıları (ICC) ile sunulan bu ampirik kanıtlar, gıda bilişimi (food computing) alanındaki araştırmalar için güçlü bir referans noktası ve sentez zemini oluşturmaktadır.

# Tez ve makale araştırmalarında kullanım

- **Mevcut mobil beslenme uygulamaları estetik ve kullanılabilirlik açısından başarılı olmalarına rağmen, otomatik gıda tanıma ve kişiselleştirilmiş beslenme önerileri sunmada yetersizdir.** — Bu makalede sunulan 80 uygulamalık ampirik değerlendirme sonuçları, pazardaki teknik boşlukları ve manuel veri girişine bağımlılığı teorik arka planda desteklemek için kullanılabilir.
- **Gıda tüketimi ve diyet önerisi sunan mobil uygulamaların kalitesi, uzman değerlendiriciler arası yüksek uyum sağlayan özelleştirilmiş ölçeklerle ölçülebilir.** — Bu çalışmada kullanılan gıda uygulaması derecelendirme ölçeğinin raterlar arası güvenirlik analizlerinde elde edilen 0.90'lık ICC değeri, yöntemsel şablonun geçerliliğini savunmak için referans gösterilebilir.
- **Mobil beslenme uygulamalarında veri şeffaflığı, rıza mekanizmaları ve veri gizliliği politikaları kullanıcı güvenini etkileyen kritik birer parametredir.** — Uygulamaların üçüncü taraflarla veri paylaşımı ve gizlilik ihlallerine yönelik endişeler, tartışma bölümünde etik ve şeffaflık boyutunu ele alırken kullanılacaktır.

# Türetilebilir araştırma soruları

- **Yapay zekâ tabanlı otomatik gıda tanıma özelliği, manuel veri girişine kıyasla kullanıcıların uygulamayı sürdürülebilir şekilde kullanma niyetlerini nasıl etkilemektedir?**
  - Desen: Yarı deneysel bir tasarım benimsenecektir. Katılımcılar rastgele iki gruba ayrılacaktır: Bir grup sadece otomatik fotoğraf tanıma yapan beslenme uygulamasını kullanırken, diğer grup manuel arama tabanlı bir uygulama kullanacaktır. 4 haftalık süreç sonunda uygulama kullanım sıklığı log verileriyle, kullanıcı deneyimi ise t-testi ile analiz edilecektir.
  - Gerekçe: Makalede, mevcut uygulamaların çoğunda otomatik gıda tanıma özelliğinin bulunmamasının kullanıcıların manuel veri girişine bağımlı kalmasına neden olduğu ve bunun kullanım sürdürülebilirliğini olumsuz etkilediği tespiti yapılmıştır.
- **Kullanıcılara sunulan şeffaf veri gizliliği onay formları ve üçüncü taraf veri paylaşım bildirimleri, mobil beslenme uygulamalarına yönelik algılanan güven düzeyini nasıl şekillendirmektedir?**
  - Desen: Nicel araştırma tasarımı kapsamında, farklı veri gizliliği politikalarına sahip uygulamaları kullanan kişilerden anket yoluyla veri toplanacaktır. Güvenirlik ve geçerlilik analizlerinin ardından, yapısal eşitlik modellemesi (SEM) kullanılarak veri şeffaflığı ile kullanıcı bağlılığı arasındaki ilişkiler test edilecektir.
  - Gerekçe: Yazarlar, çoğu mobil uygulamanın kişisel bilgileri rızasız şekilde paylaştığını ve veri şeffaflığı/gizlilik politikalarının kullanıcıların uygulamaya olan güvenini belirleyen en kritik unsurlardan biri olduğunu vurgulamıştır.
- **Geliştirilme sürecine uzman diyetisyenlerin dahil edildiği kanıta dayalı mobil uygulamalar, genel ticari uygulamalara kıyasla kullanıcıların sağlıklı beslenme tutumlarında daha fazla anlamlı gelişim sağlamakta mıdır?**
  - Desen: Kontrol gruplu ön test-son test gerçek deneysel desen kullanılacaktır. Katılımcılar güç analiziyle belirlenen büyüklükte seçilecek ve diyetisyen onaylı özel bir mSağlık uygulaması ile standart bir ticari uygulamayı 8 hafta boyunca kullanacaklardır. Beslenme tutum ölçeği skorlarındaki değişim ANCOVA analiziyle karşılaştırılacaktır.
  - Gerekçe: Makalenin tartışma kısmında, mevcut ticari uygulamaların geliştirilmesinde uzman diyetisyen ve beslenme uzmanı katılımının son derece yetersiz olduğu, bu durumun uygulamaların klinik güvenilirliğini ve kalıcı davranış değişikliği yaratma potansiyelini düşürdüğü belirtilmiştir.

# Kaynak izleri

Her iddia, özgün yayının belirtilen sayfasındaki birebir alıntıya bağlıdır.

| Kanıt | Bölüm | PDF sayfası | Basılı sayfa | Alıntı |
|---|---|---|---|---|
| ev-o-1 | Abstract | 1 | — | Our rating tool assesses the apps’ essential features, AI based advanced functionalities and software quality characteristics required for food consumption tracking and recommendat |
| ev-o-2 | 2.1. App search procedure | 4 | — | were followed to ensure transparency and clarity in reporting, as well as the ability for other researchers to replicate the search process. |
| ev-o-3 | Abstract | 1 | — | “Foodvisor” is the only app that can automatically recognise food items, and compute the recommended volume and nutritional information of that food item. |
| ev-o-4 | 5. Conclusion | 28 | — | According to our evaluation, most of the existing mobile apps in the app stores do not meet the essential requirements for correctly tracking food consumption and recommendations. |
| ev-s-1 | Introduction | 3 | — | We found a total of 473 apps in our initial search; after excluding the apps based on our exclusion criteria, we finally selected 80 apps for our study. |
| ev-s-2 | Abstract | 1 | — | “Foodvisor” is the only app that can automatically recognise food items, and compute the recommended volume and nutritional information of that food item. |
| ev-s-3 | Results | 14 | — | The ICC score of our 80 apps was calculated as 0.90 (95% CI ranging from 0.89 to 0.91), showing a good level of inter-rater reliability. |
| ev-s-4 | Findings and discussion | 27 | — | But unfortunately, the involvement of expert dietitians or nutritionists is insu ffi cient in the existing apps, so the developers should consider increasing the involvement of med |
| ev-l-1 | Abstract | 1 | — | A total of 473 apps were found and 80 of them were selected for review based on inclusion and exclusion criteria. |
| ev-l-2 | Results | 19 | — | The total mean score of all the apps was 3.44 out of 5 with a 95% CI ranging from 3.33 to 3.55. |
| ev-l-3 | Results | 14 | — | The ICC score of our 80 apps was calculated as 0.90 (95% CI ranging from 0.89 to 0.91), showing a good level of inter-rater reliability. |
| ev-l-4 | Conclusion | 28 | — | According to our evaluation, most of the existing mobile apps in the app stores do not meet the essential requirements for correctly tracking food consumption and recommendations. |
| ev-l-5 | Methods | 12 | — | The apps must follow strict and precise data protection and regulation laws, such as asking users if they consent to their private data being accessed. |

# İlgili kavramlar

- [Kuantum Hesaplama: Temeller, Algoritmalar ve Gelişmekte Olan Uygulamalar](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/kuantum-hesaplama-temeller-algoritmalar-ve-gelismekte-olan-uygulamalar.md)
- [Doğal Dil Üretim Modellerinde Insan-Bilgisayar Etkileşimi ve Görselleştirme: Uygulamalar, Zorluklar ve Fırsatlar](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/dogal-dil-uretim-modellerinde-insan-bilgisayar-etkilesimi-ve-gorsellestirme-uygulamalar-zorluklar-ve-firsatlar.md)
- [Kuantum Hesaplama Sistemleri İçin Uygulama Odaklı Performans Karşılaştırma Testleri ve Hacimsel Analiz Yöntemi](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/kuantum-hesaplama-sistemleri-icin-uygulama-odakli-performans-karsilastirma-testleri-ve-hacimsel-analiz-yontemi.md)
- [Perceval: Ayrık Değişkenli Fotonik Kuantum Hesaplama İçin Bir Yazılım Platformu](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/perceval-ayrik-degiskenli-fotonik-kuantum-hesaplama-icin-bir-yazilim-platformu.md)
- [Nükleer Manyetik Rezonans Deneylerinin İyon Tuzağı Kuantum Bilgisayarlarında Dijital Kuantum Simülasyonu](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/nukleer-manyetik-rezonans-deneylerinin-iyon-tuzagi-kuantum-bilgisayarlarinda-dijital-kuantum-simulasyonu.md)
- [Kuantum Varyasyonel Algoritmalar Tuzaklarla Doludur: Çorak Platoların Ötesinde Eğitilebilirlik Analizi](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/kuantum-varyasyonel-algoritmalar-tuzaklarla-doludur-corak-platolarin-otesinde-egitilebilirlik-analizi.md)
- [Yüzey Kodu Eşiğinin Altında Kuantum Hata Düzeltme: Süperiletken İşlemcilerde Üstel Hata Bastırma ve Gerçek Zamanlı Kod Çözme](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/yuzey-kodu-esiginin-altinda-kuantum-hata-duzeltme-superiletken-islemcilerde-ustel-hata-bastirma-ve-gercek-zamanli-kod-cozme.md)
- [Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Uçak Performansının İyileştirilmesi: Derleme Çalışması](/okf/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/yapay-zeka-ve-makine-ogrenmesi-yontemleriyle-ucak-performansinin-iyilestirilmesi-derleme-calismasi.md)

# Şeffaflık

- Analiz tarihi: 2026-07-26T15:13:17.003Z
- Kanıt sayısı: 13
- Üretim sürümü: makale-analizi-v3.0.0
- Kanonik sayfa: https://makaleanalizi.com/muhendislik-ve-teknoloji/bilgisayar-ve-elektrik-muhendisligi/besin-tuketimini-izleme-ve-oneri-sunan-akilli-telefon-uygulamalari-mevcut-uygulamalarin-yapay-zek-tabanli-islevselliklerinin-ozelliklerinin-ve-kalitesinin-degerlendirilmesi