農産物スーパーコールドチェーンのエネルギー側面における人工知能の役割

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

🔬研究者:Provides a framework for applying AI to cold-chain energy optimization, highlighting research gaps in agricultural logistics.

🏢実務担当者:Offers insights into AI-based energy management systems for cold-chain operators to reduce costs and emissions.

🏛政策担当者:Suggests policy support for AI adoption in cold chains to meet national decarbonization targets.

ビタミンが豊富な果物と野菜は、人間の生活と健康の質にとって重要な食料源である。コールドチェーンとは、食品が生産、加工、貯蔵、輸送、販売のあらゆる側面において常に指定された低温環境下に置かれる物流および輸送方法を指し、食品の品質を確保し、輸送損失を低減する。1 農産物の内部の微視的メカニズムを研究し、コールドチェーン全体のプロセスの熱および物質移動プロセスを分析することにより、スーパーコールドチェーンは、果物と野菜の内部物質の消費を最小限に抑え、農産物の鮮度を維持することができる。2 コールドチェーンの急速な発展に伴い、それによってもたらされるエネルギー消費と環境問題が我々の注目の焦点となっている。エネルギー損失を合理的かつ効果的に節約し、農産物の品質を確保する方法は、コールドチェーンが緊急に解決すべき大きな問題となっている。低エネルギー消費、低排出、高効率を主な特徴とするコールドチェーン物流は、農産物保鮮の発展における必然的なトレンドとなっている。人工知能（AI）とモノのインターネット（IoT）は、その強力な監視能力と迅速な意思決定能力により、いくつかの分野で革命を起こしつつある。本質的に、機械学習はAIへのアプローチであり、アルゴリズムがデータを解析し、そこから学習して実際の事象についての予測を決定する。3 さらに、深層学習は機械学習を実装する方法である。人工ニューラルネットワークの派生として、深層学習は大量のデータを自動的に抽出して分析および処理することができる。4 農業サプライチェーンにおいて、多くの研究者がAIを作物収量と土壌特性の予測に適用しているが、農業コールドチェーンのエネルギー側面におけるAIの適用に関する議論は不足している。本稿は、農業コールドチェーンにおけるエネルギー利用に関する現在の問題を提示し、それらの解決を支援するためのAI適用の必要性を提案する。次に、エネルギーシステムの計画と運用を複数の観点から扱い、コールドチェーンのエネルギー問題を解決するためのAIの方法を詳述する。最後に、新世代のスーパーコールドチェーンの課題と機会をさらに分析し、農産物コールドチェーン物流の持続可能で低炭素な発展への参考を提供することを期待する。農産物の深加工の発展と人々の生活水準の向上に伴い、コールドチェーン物流への需要は大幅に増加している。生鮮農産物のコールドチェーン物流のエネルギー最適化を研究する際、一方では常温物流の輸送コストを考慮しなければならない。他方では、流通過程における生鮮農産物の損失コストと、輸送車両の冷凍設備が消費するエネルギーのコストも考慮すべきである。伝統的な農産物コールドチェーンは、その技術的条件と環境によって制限されており、最良の効果を達成することは困難である。図1は、農業コールドチェーンに現在存在する主要なエネルギー問題を列挙している。研究によると、コールドチェーン輸送における炭素排出量は常温物流より30%高く、5 コールドチェーンプロセスにおける冷凍システムのエネルギー消費は総エネルギー消費の約80%を占める。したがって、コールドチェーンに低温環境を提供する冷凍システムが、エネルギー消費分析における主要な要因である。現在、冷凍技術の遅れ、換気の不合理さ、冷蔵庫の断熱性の不良などの問題が存在する。温度、湿度、換気方法、断熱性能、農産物の呼吸熱など、多くの要因が冷凍効果に影響を与える。6 厳格な低温環境を保証できないことは、製品の腐敗を増加させ、多大なエネルギーの浪費と温室効果ガス排出をもたらす。第二に、コールドチェーン物流の輸送エネルギー消費も主要なエネルギー消費源である。産地と関連する配送ルートの合理的な配置と計画の欠如により、コールドチェーン輸送プロセスはより多くのエネルギーを消費する。さらに、輸送プロセス中に、距離が延長されたり、冷凍車両が空荷で戻ったりすることが多く、エネルギー消費の急速な増加をもたらす。統計によると、冷凍車両からの世界の炭素排出量の影響は、世界の温室効果ガスの40%以上を占める。7 最後に、完全なコールドチェーンエネルギー管理システムの欠如がある。コールドチェーン物流において、エネルギー負荷はコールドチェーンリンク、適用機器、運転時間、制御条件に応じて絶えず変化している。コールドチェーン物流の各リンク間の組織化の低さは、非効率的な炭素排出の増加につながっている。したがって、生鮮農産物の輸送時間とエネルギーコストをどのように削減するかが、緊急に解決すべき問題となっている。研究者らは、農産物のコールドチェーンで遭遇する上記のエネルギー問題に対して多くの解決策を提案してきた。しかし、農産物は組成、サイズ、形状が異なり、すべての製品のコールドチェーン物流問題を解決する単一のアプローチは存在しない。最近、クラウドコンピューティングや機械学習などのいくつかの技術が提案され開発されており、コールドチェーンにおけるAIの適用を可能にしている。IoTデータ収集技術は、大量のデータを収集し、物流オブジェクトをリアルタイムで監視することができる。機械学習は効率的なデータ処理能力を持ち、エネルギー使用を最適化することができる。したがって、コールドチェーンにおける省エネルギーと炭素削減へのAIの適用について合理的な考慮を行う必要がある。農産物のスーパーコールドチェーンエネルギーにおけるAIの運用制御と管理は、2つの側面に分けることができる。1つは、コールドチェーンの全プロセスにおけるエネルギー利用を含むインテリジェントエネルギー消費管理システムであり、主にインテリジェント最適化とインテリジェント調整を含む。2つ目は、コールドチェーンの局所的なエネルギー利用の最適化に直接関連し、主にインテリジェント監視、インテリジェント制御、インテリジェント分析を含む。生鮮農産物の腐敗性と即時性は、コールドチェーン物流のあらゆる側面においてより高い組織的調整を必要とする。AIはスーパーコールドチェーンに包括的な省エネルギーソリューションを提供できる。全体の状況から出発し、収穫、加工、輸送、貯蔵、販売のプロセスを熟考することで、農産物のスーパーコールドチェーンの低炭素運営を確保できる。図2は、インテリジェントコールドチェーンのエネルギー管理アーキテクチャを表している。データ収集層では、機器の動作パラメータとエネルギー消費状況のデータ収集をカバーしている。また、コールドチェーンプロセス中の農産物の鮮度や熟度などの品質パラメータを監視するために、コンピュータビジョンシステムと非破壊監視技術も導入している。次に、収集されたデータは、ワイヤレスセンサーネットワーク（WSN）、圧縮センシング技術、その他のIoT技術を通じてデータセンター（クラウドプラットフォーム）に正確に送信される。コスト最小化と効率最大化の原則に基づき、ニューラルネットワークなどの方法を用いて冷凍ユニットのパラメータと効率を予測および調整し、機器の不必要なエネルギー消費を削減する。最後に、分析結果は命令に変換され、データセンターを通じて端末に送信され、インテリジェントなエネルギー管理と全プロセスのトレーサビリティを実現する。伝統的なコールドチェーン情報収集方法は効率が低く、例えば、温度、湿度などのパラメータは一次元の点検出によって測定される。しかし、多数のサンプル点検出方法によってコールドチェーンプロセス中の食品の品質を判断することは困難である。サーモグラフィ、コンピュータビジョンシステム、非破壊監視技術は、食品品質を監視するための将来の研究開発方向である。特徴学習と一般化能力を備えた深層学習は、複雑な食品マトリックスの検出と分析に使用できる。8 冷凍システムの運転、環境パラメータ、農産物の品質はすべて、コールドチェーンのエネルギー消費と炭素排出に影響を与える重要な要素である。図3に示すように、コンピュータビジョンシステムと深層学習方法が組み合わされている。まず、コンピュータビジョンシステムを使用して画像を取得し、同時に車両の走行状態、貨物積載量、その他のエネルギー消費および環境状態パラメータをアップロードする。次に、ニューラルネットワークが特徴を抽出して分析し、画像内の異なる品種と異なる熟度の果物と野菜を正確に区別できる。データマイニングから得られたコールドチェーンの実際のエネルギー消費は、バックキャスティングとフォアキャスティングによってコールドチェーンの各リンクの静的および動的負荷を決定するために使用される。最後に、コストとエネルギー消費を削減するために、最適な貯蔵および配送ソリューションがマッチングされる。AIやIoTなどの新興技術の支援により、製品の内部および外部の品質属性（病気の有無、硬度、可溶性固形物など）を検出し、高品質の農産物を得ることが可能である。一方で、エネルギー利用を動的に予測することができる。

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。

Fruits and vegetables rich in vitamins are important food sources for the quality of human life and health. Cold chain refers to the logistics and transportation method in that food is always under the specified low-temperature environment in all aspects of production, processing, storage, transportation and sales to ensure food quality and reduce transportation loss.1 By studying the internal microscopic mechanism of agricultural products and analyzing the heat and mass transfer process of the whole cold chain process, the super cold chain can minimize the consumption of internal substances in fruits and vegetables to maintain the freshness of agricultural products.2 With the rapid development of the cold chain, the energy consumption and environmental problems brought by it have become the focus of our attention. How to reasonably and effectively save energy loss, and ensure the quality of agricultural products has become a major problem that the cold chain urgently needs to solve. The cold chain logistics with low energy consumption, low emission and high efficiency as the main characteristics has become an inevitable trend in the development of agricultural products preservation. Artificial intelligence (AI) and Internet of Things (IoT) are being revolutionized in several fields because of their powerful monitoring and rapid decision-making capabilities. Essentially, machine learning is an approach to AI where algorithms parse data and learn from it to decide predictions about actual events.3 In addition, deep learning is a method to implement machine learning. As a derivative of artificial neural networks, deep learning can automatically extract large amounts of data for analysis and processing.4 In the agricultural supply chain, many researchers apply AI to the prediction of crop yield and soil properties, but there is a lack of discussion on the application of AI in the energy aspects of the agricultural cold chain. This paper presents the current problems concerning energy utilization in the agricultural cold chain and proposes the necessity of applying AI to assist in solving them. Secondly, it details the methods of AI to solve the cold chain energy problems, dealing with energy system planning and operation from multiple perspectives. Finally, it makes further analysis of the challenges and opportunities of the new generation of the super cold chain, hoping to provide a reference for the sustainable and low-carbon development of agricultural products cold chain logistics. With the development of the deep processing of agricultural products and the improvement of people's living standards, the demand for cold chain logistics has increased significantly. When studying the energy optimization of cold chain logistics of fresh and live agricultural products, on the one hand, we have to consider the transportation cost of room temperature logistics. On the other hand, it should also consider the cost of loss of fresh agricultural products in the process of circulation and the cost of energy consumed by the refrigeration equipment of transport vehicles. The traditional cold chain of agricultural products is limited by its technical conditions as well as the environment, which makes it difficult to achieve the best effect. Figure 1 lists the major energy problems that currently exist in the agricultural cold chain. Studies have shown that carbon emissions in cold chain transport are 30% higher than in ambient logistics,5 and the energy consumption of the refrigeration system in the cold chain process accounts for approximately 80% of the total energy consumption. Therefore, the refrigeration system that provides a low-temperature environment for the cold chain is the primary factor in the energy consumption analysis. At present, there are problems such as backward refrigeration technology, unreasonable ventilation and poor insulation of the refrigerator. Many factors affect the refrigeration effect, such as temperature, humidity, ventilation methods, thermal insulation performance and the breathing heat of agricultural products.6 The inability to guarantee a strict low-temperature environment increases product spoilage and results in a significant waste of energy and greenhouse gas emissions. Secondly, the transportation energy consumption of cold chain logistics is also the major consumer of energy. Because of the lack of reasonable layout and planning for the origin and related distribution routes, the cold chain transportation process consumes more energy. In addition, during the transportation process, the distance is often prolonged or the refrigerated vehicles return empty-loaded, resulting in a rapid increase in energy consumption. According to statistics, the impact of global carbon emissions from cold vehicles accounts for over 40% of the world's greenhouse gases.7 Finally, there is a lack of a complete cold chain energy management system. In cold chain logistics, the energy load is constantly changing with the cold chain link, application equipment, operating time and control conditions. Low organization among the various links of cold chain logistics has led to an increase in ineffective carbon emissions. Therefore, how to reduce the transportation time and energy cost of fresh and live agricultural products have become an urgent problem to be solved. Researchers have proposed many solutions to the above energy problems encountered in the cold chain of agricultural products. But agricultural products vary in composition, size and shape; there is no single approach to solving the cold chain logistics problem for all products. Recently, several techniques have been proposed and developed, such as cloud computing and machine learning, which make the application of AI in the cold chain possible. IoT data collection technology can collect massive data and monitor logistics objects in real-time. Machine learning has efficient data processing capabilities and can optimize energy use. Therefore, it is necessary to make reasonable considerations for the application of AI in energy saving and carbon reduction in the cold chain. The operational control and management of AI in the super cold chain energy of agricultural products can be divided into two aspects. One is the intelligent energy consumption management system involving the energy utilization in the whole process of the cold chain, mainly including intelligent optimization and intelligent coordination. The second is directly related to optimizing the local energy utilization of the cold chain, mainly including intelligent monitoring, intelligent control and intelligent analysis. The perishability and timeliness of fresh agricultural products require higher organizational coordination in all aspects of cold chain logistics. An AI can provide a comprehensive energy-saving solution for the super cold chain. Starting from the overall situation, contemplating the processes of harvesting, processing, transportation, storage, and sales can ensure the low-carbon operation of the super cold chain of agricultural products. Figure 2 represents the energy management architecture of the intelligent cold chain. In the data collection layer, it covers data collection of equipment operating parameters and energy consumption conditions. It also introduced computer vision systems and nondestructive monitoring technologies to monitor quality parameters, such as the freshness and maturity of agricultural products during the cold chain process. Then the collected data are accurately sent to the data center (cloud platform) through wireless sensor networks (WSN), compressed sensing technology and other IoT technologies. Based on the principle of minimizing cost and maximizing efficiency, neural networks and other methods are used to predict and adjust the parameters and efficiency of refrigeration units to reduce the unnecessary energy consumption of equipment. Finally, the analyzed results are converted into instructions and sent to the terminal through the data center to achieve intelligent energy management and full process traceability. Traditional cold chain information collection methods are less efficient, for example, temperature, humidity and other parameters are measured by one-dimensional point detection. However, it is difficult to determine the quality of food in the cold chain process by a large number of sample point detection methods. Thermal imaging, computer vision systems and nondestructive monitoring techniques are future research and development directions for monitoring food quality. Deep learning with feature learning and generalization capabilities can be used for the detection and analysis of complex food matrices.8 Refrigeration system operation, environmental parameters and agriculture quality are all key factors that affect cold chain energy consumption and carbon emissions. As shown in Figure 3, a computer vision system and a deep learning method are combined. First, the computer vision system is used to get the image and simultaneously upload the vehicle's driving status, cargo loading, and other energy consumption and environmental condition parameters. And then the neural network extracts the features and analyzes them, which can accurately distinguish the fruits and vegetables of different varieties and different maturity in the image. The actual energy consumption of the cold chain got from data mining is used to determine the static and dynamic loads of each link in the cold chain by backcasting and forecasting. Finally, the optimal storage and distribution solutions are matched to reduce the cost and energy consumption. With the assistance of emerging technologies such as AI and IoT, it is possible to detect the internal and external quality attributes of products (the presence or absence of diseases, hardness, soluble solids, etc.), and get high-quality agricultural products. Meanwhile, it can dynamically predict the energy utilizat

• openalex https://doi.org/10.1002/er.8031first seen 2026-08-02 17:49:26 · last seen 2026-08-02 17:51:09