オープンデータを活用したフードロス回収における経路最適化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-06-02
• タイトル: オープンデータを活用したフードロス回収における経路最適化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Route optimization in food loss recovery using open data
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター
• 著者所属: 東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター
• 著者所属: 国立情報学研究所情報社会相関研究系
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Data-driven Science and Artificial Intelligence Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Data-driven Science and Artificial Intelligence Tohoku University
• 著者名: 金子, 格; 湯田, 恵美; 岡田, 仁志
• 著者名(英): Itaru, Kaneko; Emi, Yuda; Hitoshi, Okada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: オープンデータを用いたフードロス低減を検討している．2015 年に国連サミットで全会一致で採択された SDGs は様々な要因がある中でも国際社会が継続的にとりくむべき重要な課題である．また，ポストコロナでは感染抑制と経済活動の両立はコロナ渦の長期継続の中で重要な課題となっている．そこで DX の進展にともないオープンデータの活用に期待が高まっている．本研究では，SDGs の中でも重要な課題である食料の公正かつ効率的な消費に着目し，フードロス回収に DX を応用する．本稿ではフードロスに関し取り組むべき課題の状況，およびフードロスを低減するために利用できる手法の一つとして，近年様々な応用が広がろうとしている巡回セールスマン問題の解法の最新状況について検討する．フードロス問題への適用で，利用できるオープンデータ，利用できるアルゴリズムについて調査し，期待できる効果について考察する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We are studying food loss reduction using open data. The SDGs are global issues, and even though there are various factors, they are issuing that society should continuously tackle. Maintaining the infection control effect of post-corona behavior change and balancing economic activities have become important issues in the long-term continuation of the corona vortex. On the other hand, with the progress of DX, expectations are rising for the utilization of various open data. In this research, DX is applied to reduce food loss aiming at fair and efficient consumption of food, which is an important issue among SDGs. In this paper, we will examine the status of issues to be addressed regarding food loss, and the latest status of the solution to the traveling salesman problem, whose application is becoming widespread by new techniques in recent years as one of the methods that can be used to reduce food loss. Investigate available open data, available algorithms, and consider expected effects in application to the food loss problem.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11238429
• 書誌情報: 研究報告電子化知的財産・社会基盤（EIP）; 巻 2022-EIP-96, 号 25, p. 1-6, 発行日 2022-06-02
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8647
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会