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スマートロジスティクスと再生可能エネルギーによる農産食品コールドチェーンのAI駆動脱炭素化

AI-Driven Decarbonization in Agri-Food Cold Chains With Smart Logistics and Renewable Energy (原題)

Zoya Naaz, Vaibhav Sharma, Akshay Raj, Zeba Rani

Crossrefプレプリント2026-03-27#Scope 3Origin: Global
DOI: 10.4018/979-8-3373-7847-3.ch008
原典: https://doi.org/10.4018/979-8-3373-7847-3.ch008

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、人工知能と再生可能エネルギーを統合し、農産食品の国際輸送におけるコールドチェーンの脱炭素化を検討。太陽光発電倉庫でのMPPTアルゴリズム、予測分析やデジタルツインによる通関遅延防止などを提案し、Scope3排出削減と国連SDGs達成に貢献する道筋を示す。

English

This chapter explores integrating AI with renewable energy to decarbonize international cold chains for perishable goods. It investigates MPPT algorithms in solar-powered warehousing and uses predictive analytics and digital twins to prevent spoilage and customs delays. The study outlines a pathway to minimize Scope 3 emissions aligned with UN SDGs, providing actionable strategies for stakeholders.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では農産物輸出拡大が政策課題であり、コールドチェーンの効率化と脱炭素化は喫緊のテーマ。本論文のAI・再生可能エネルギー活用は、日本の食品業界におけるSSBJ対応や環境報告の実践に示唆を与える。

In the global GX context

Global cold chains are a significant source of Scope 3 emissions, and this paper offers a concrete framework combining AI, renewable energy, and digital twins. It directly supports TCFD/ISSB-aligned disclosure by addressing supply chain decarbonization and resilience, relevant for multinational companies and logistics providers.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel integration of MPPT, digital twins, and predictive analytics for cold chain decarbonization, opening avenues for empirical validation.

🏢実務担当者:Offers actionable strategies for integrating AI and solar power into cold chain logistics to reduce Scope 3 emissions and improve resilience.

🏛政策担当者:Aligns with UN SDGs and provides a scalable model for trade policy supporting sustainable cold chain infrastructure.

📄 抄録（日本語訳）

国際的な生鮮品輸送は現在、サプライチェーンの非効率性により、高いエネルギー消費と食品ロスに苦慮している。本章では、人工知能と再生可能エネルギーを統合し、持続可能なグローバルコールドチェーンを構築することを探求する。著者らは特に、太陽光発電を利用した倉庫における最大電力点追従（MPPT）アルゴリズムを調査し、化石燃料発電機への依存を低減することを目指す。さらに、このテキストは、予測分析とデジタルツインが税関の遅延を予測し、腐敗を防ぐ方法を分析する。これらの介入を国連の持続可能な開発目標に整合させることで、この研究は実行可能な脱炭素化の経路を概説する。これらの戦略は、関係者にScope 3排出量を最小化し、国境を越えた食品貿易の回復力を確保するための実践的な方法を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

International transport of perishable goods currently struggles with high energy consumption and food loss due to supply chain inefficiencies. This chapter explores merging artificial intelligence with renewable energy to build a sustainable global cold chain. The authors specifically investigate Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms in solar-powered warehousing to cut reliance on fossil-fuel generators. Additionally, the text analyzes how predictive analytics and digital twins can forecast customs delays and prevent spoilage. By aligning these interventions with the UN Sustainable Development Goals, the study outlines a viable decarbonization pathway. These strategies provide stakeholders with actionable methods to minimize Scope 3 emissions and ensure the resilience of cross-border food trade.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。