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J-GLOBAL ID：202102279742921036   整理番号：21A2529592

先進深層学習を用いた食品産業4.0のためのIoTブロックチェーン可能最適化供給源システム【JST・京大機械翻訳】

IoT-Blockchain Enabled Optimized Provenance System for Food Industry 4.0 Using Advanced Deep Learning

著者 (3件)： Khan Prince Waqas (Department of Computer Engineering, Jeju National University, Jeju City 63243, Korea) ,  Byun Yung-Cheol (Department of Computer Engineering, Jeju National University, Jeju City 63243, Korea) ,  Park Namje (Department of Computer Education, Teachers College, Jeju National University, Jeju City 63243, Korea)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 10  ページ： 2990  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 農業および家畜は,社会的および経済的安定性に不可欠な役割を果たす。食品供給チェーンにおける食品安全と透明性は多くの人々にとって重大な関心事である。モノのインターネット(IoT)とブロック鎖は,多目的応用の成功により注目を集めている。それらは,先進深層学習(ADL)技術により最適化され,効率的に使用できる大量のデータを生成する。サプライチェーン管理の観点からのそのような革新の重要性は,拡大可視度,原産地,ディジタル化,障害,およびスマート契約のような異なるプロセスにおいて重要である。本論文は,研究対象として食品部門における産業4.0の安全なIoTブロックチェーンデータを取り上げる。ADL技術を用いて,再帰ニューラルネットワーク(RNN)に基づくハイブリッドモデルを提案した。したがって,著者らは,ハイブリッドモデルのパラメータを最適化するために,予測モデルと遺伝的アルゴリズム(GA)最適化として,長い短期メモリ(LSTM)とゲート反復ユニット(GRU)を使用した。GAによって最適訓練パラメータを選択し,最終的にGRUでLSTMをカスケードした。異なる数のユーザに対して提案システムの性能を評価した。本論文は,最先端の技術を利用するために,サプライチェーン実務者を支援することを目指す。また,産業がADLの予測に従って政策を作るのを助けるであろう。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  *最適化 ,  *食品 ,  家畜 ,  ニューラルネットワーク ,  可視度 ,  遺伝的アルゴリズム ,  予測モデル ,  食品安全性
準シソーラス用語： サプライチェーン ,  サプライチェーンマネジメント ,  原産地 ,  ディジタル化 ,  *モノのインターネット ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 家畜 ,  もののインターネット ,  ブロックチェーン ,  高度深層学習 ,  産業4.0 ,  供給源

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (62件)：

• WHO. Factsheet: Child Maltreatment. 2020. Available online: https://www.afro.who.int/health-topics/child-health (accessed on 12 May 2020).
• Lim, S.A.H.; Antony, J.; Albliwi, S. Statistical Process Control (SPC) in the food industry-A systematic review and future research agenda. Trends Food Sci. Technol. 2014, 37, 137-151.
• Hussain, I.; Mudasser, M.; Hanjra, M.A.; Amrasinghe, U.; Molden, D. Improving wheat productivity in Pakistan: Econometric analysis using panel data from Chaj in the upper Indus Basin. Water Int. 2004, 29, 189-200.
• Natheer, S.E.; Muthukkaruppan, S. Assessing the in vitro zinc solubilization potential and improving sugarcane growth by inoculating Gluconacetobacter diazotrophicus. Ann. Microbiol. 2012, 62, 435-441.
• Berry, D.; Conroy, S.; Pabiou, T.; Cromie, A. Animal breeding strategies can improve meat quality attributes within entire populations. Meat Sci. 2017, 132, 6-18.

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  食品産業 ,  IoT ,  ブロックチェーン ,  最適化 ,  供給源