ユーザー事例集

シミュレーションアプリで果物の鮮度を予測

スイスの研究機関Empaは, モデルを構築し, シミュレーションアプリをコンパイルしました. このアプリケーションの結果は, 農家や取引業者が新鮮な果物や野菜の保存期間を予測するために使用するスマートフォンアプリに取り込まれます. この研究は, 発展途上国における冷蔵食品貯蔵の利用を改善することを目標とする多国籍連合を支援するものです.

Rachel Keatley著
2023年 9月

収穫後の新鮮な農産物の輸送は, 世界の食料供給チェーンの特に弱い部分です. 毎年, 世界中で食用として生産される食品の約 3 分の 1 が失われるか廃棄されています (Ref. 1). 冷蔵配送と保管の問題は, 特にインドなどの発展途上国でこれらの損失に大きく影響しています. インドでは, 食料生産のわずか 6% が冷蔵“コールドチェーン”に投入され (Ref. 2), 腐敗の危険にさらされています. 現在, 小規模な太陽光発電冷蔵室 (図 1) などの限られた冷蔵スペースは, すでにピークを過ぎた作物で占められている可能性があり, 他の出荷品は冷蔵室へのアクセスを待っている間に腐敗しています.

食品サプライチェーンの利害関係者の多国籍コンソーシアムの一員として, スイス連邦材料科学技術研究所 (Empa) とバーゼル持続可能エネルギー機関 (BASE) は, これらの問題の緩和に役立つ Coldtivate を開発しました. Coldtivate は, さまざまな種類の果物の冷却と腐敗のプロセスをリアルタイムでユーザーに通知するモバイルアプリです. 2022 年後半にインドの 3 つの地域, 2023 年にナイジェリアの冷蔵倉庫運営者に展開され, マルチフィジックスシミュレーションを活用しています. このアプリを使用する農家は, 実際には基礎となるマルチフィジックスモデルを表示したり, シミュレーションアプリを直接操作したりすることはありません. Coldtivate モバイルアプリを通じて, 実行可能な方法で結果が提供されます.

シミュレーションに基づく予測で食品貯蔵を最適化する

Coldtivate モバイルアプリは, 冷蔵室の農産物の鮮度に関するデータ駆動型の予測を提供します. これらの予測は, Empa が COMSOL Multiphysics® ソフトウェアとその組み込みアプリケーションビルダーを使用して構築したシミュレーションアプリ (図 2) から中継されます.

シミュレーションアプリは, 既存の COMSOL Multiphysics モデルから作成された使いやすいインターフェースで, アプリデザイナーが表示する入力と出力を決定します. シミュレーションアプリはそのままでもすぐに使用できますが, Empa と BASE は, シミュレーションアプリのデータをエンドユーザー, 主に農家にとって最も馴染みのある方法で中継したいと考えていました. モバイルアプリは現代の農業の実践で広く使用されているため (Ref. 3), エンドユーザー向けのユーザーインターフェースとして機能する Coldtivate を開発しました.

“当社の COMSOL アプリは, モバイルアプリをホストする同じヘッドレスサーバーで実行されます”と, Empa のデータサイエンティストであり, Coldtivate プロジェクトの技術共同リーダーである Joaquin Gajardo 氏は説明します. これにより, シミュレーションアプリとモバイルアプリの両方が相互に情報を中継できるようになります. ”[モバイルアプリの] 入力パラメーターの変更に基づいてシミュレーションの更新を自動化するために, アプリケーションビルダーを使用しました” と Gajardo 氏は言います. これにより, Empa のマルチフィジックスモデルの機能と, 専用モバイルアプリの利便性が組み合わされます. シミュレーションアプリをこのように使用するために, まず COMSOL Compiler™ を使用してスタンドアロン実行ファイルにコンパイルしました.

“アプリケーションビルダーがなければ, デジタルツインをモバイルアプリに展開し, これらのマルチフィジックスシミュレーションとその結果をより幅広い受益者, たとえば小規模農家に民主化することは不可能だったでしょう”と, Empa の上級科学者であり, Wageningen University & Researchの教授である Thijs Defraeye 氏は述べています.

シミュレーション アプリの背後にあるモデル

周囲の温度は生鮮食品の保存期間に直接影響します. しかし, ほとんどの冷蔵倉庫内には温度計が設置されていますが, そこから得られるデータは果物や野菜の保存期間を予測するには不十分です.

“冷蔵室から得られる単一の温度曲線や湿度曲線だけでは, 農産物の予想寿命を確定することはできません”と Defraeye 氏は言います. “各クレートに搭載された COMSOL モデルは, 冷蔵室から実際の温度と湿度のデータを受け取り, 残りの保存期間を頻繁に再計算できます. ”このモデルが Empa のシミュレーションアプリのベースになっています.

さらに, 保管スペースの 1 つのセクションにあるセンサーは, 特にその木箱が最近屋内に持ち込まれたばかりの場合, 木箱の中に埋め込まれたリンゴの表面温度を必ずしも反映するとは限りません.

Empa は現在, さまざまな保管条件によって農産物の各出荷がどのように影響を受けるかをより完全に把握できるように, COMSOL Multiphysics^® を使用してさまざまな果物や野菜の出荷全体をモデル化するようにモデルを拡張しています (図 3). “このためには, 多孔質媒体モデリングアプローチを使用して, センサーの読み取り値から実用的な指標を生成する必要があります”と Defraeye 氏は述べています.

アプリの動作

“新しい荷物が冷蔵室に到着したとしましょう” とGajardo 氏は提案します. “オペレーターは携帯電話で Coldtivate アプリを開き, 農産物の種類, 現在の気温, 収穫からの日数, その他の関連値を入力します. すると, モバイル アプリはこの情報を含むテキストファイルを生成します. このテキストファイルの値は COMSOL アプリの入力引数として機能し, 予想される保存期間を計算します. この計算は出力ファイルに書き込まれ, 残りの品質と日数がモバイルアプリのユーザーインターフェースに表示されます. ”

Coldtivate アプリに表示される値は, 6 時間ごとに最新の冷蔵室温度データに基づいて更新された予測で再計算されます (図 4). 農家はモバイルアプリで箱の残りの賞味期限を直接確認できます. スマートフォンを持っていない場合, “倉庫のオペレーターは, 冷蔵室で農産物がどのくらい新鮮に保たれるかを農家に通知できます” と Gajardo 氏は述べています. 最終的に, この情報は, 農家が売れ残った農産物を不必要に処分したり, 苦境に陥ったりすることを回避するのに役立ちます.

チームの努力が信頼できるデータにつながる

Defraeye 氏と Empa のチームは, データ収集とモデリングのプロセスの構築に何年も費やしてきました. “2021 年の初めには, すでに [農産物の鮮度を分析するための] モデルを作成していましたが, 実際のサプライ チェーンにはまだ展開されていませんでした”と Defraeye 氏は言います. 非営利のグローバル開発組織からの問い合わせがきっかけとなり, Coldtivate モバイル アプリの作成につながりました (図 5).

“農家が利用可能な資源をより有効活用できるよう, 革新的なビジネスモデルを開発している BASE から連絡がありました”とDefraeye 氏は言いました. “アイデアは, 従量課金制のビジネスモデルと, 冷房へのアクセスを改善できる情報を組み合わせることでした. そのためには, 支援したい人々と密接なつながりを持つ他のパートナーが必要でした. ”これらのパートナーには, インドのBihar州, Himachal Pradesh州, Odisha州の冷房会社やその他の利害関係者が含まれ, 彼らは BASE と Empa とともに Your Virtual Cold Chain Assistant (Your VCCA) と呼ばれる取り組みに参加しました.

“信頼こそが鍵です”とDefraeye氏は言いました. ”シミュレーションにより, 農産物に時間の経過とともに何が起こるかを垣間見ることができます. スマートフォン アプリは, 冷蔵室の管理者や農家など, その情報を使用できる人々の手に渡します. 目標は, 販売時点で透明性を高めることであり, それが大きな違いを生み出す可能性があります. 農家と冷蔵室の管理者が予測を信頼できると, お互いを信頼することにもつながります. ”

現場でのColdtivate

2022 年 8 月, Coldtivate アプリは, 選ばれた冷蔵会社にリリースされ, 冷蔵室の管理者向けに, 施設内の農産物を追跡するためのアプリの使用方法についてのトレーニングも実施されました (図 6). 現在までに, シミュレーションを活用したこのアプリは 17 の冷蔵室で試験運用されており, 300 人以上の農家に利用されています. 農家からは, 収入が 20% 増加し, 収穫後の食品ロスが 20% 減少したという報告が寄せられています. Empa とそのパートナーは現在, Coldtivate の影響を拡大するために取り組んでいます.

アプリの今後のバージョンでは, 市場価格の予測や, 農産物の写真に基づいた作物の品質予測など, 追加の関連情報も提供される予定です. 現在, BASE と Empa は, ナイジェリアとフィリピンの組織と協力して, Coldtivate のメリットを世界中のより多くの人々に届けようとしています (参考文献 4).

収穫後の農作物の損失は世界規模で甚大ですが, Coldtivate プロジェクトを支える連合は, 進歩は手の届くところにあることを証明しました. “シミュレーションベースの予測ツールへのアクセスによって, 冷却へのアクセスが改善される様子が分かってきました”と Defraeye 氏は言いました. “今必要なのは, 少しずつの小さなステップではなく, 影響を拡大するための大胆な行動です. 私たちは, 変化をもたらすためにテクノロジーを活用できる, より多くの人々の手にテクノロジーを提供することでこれを実現します. ”

謝辞

Coldtivate の開発は, ロックフェラー財団とマスターカードの包括的成長センターが支援する data.org の包括的成長と回復チャレンジ助成金 “Your Virtual Cold Chain Assistant”, およびドイツ連邦経済協力開発省 (BMZ) の委託を受け, ドイツ国際協力機構 (GIZ) に代わって BASE と Empa が実施するプロジェクト “Scaling up Your Virtual Cold Chain Assistant” によって部分的に資金提供されました. プロジェクト チームは, 保存期間モデルのテストと微調整に貢献してくれた主なプロジェクトパートナーである Koel Fresh Private Ltd., Oorja Development Solutions India Private Ltd., ColdHubs Ltd. に感謝の意を表します.