論文の概要: Physics-Informed Machine Learning for Microscale Drying of Plant-Based Foods: A Systematic Review of Computational Models and Experimental Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09034v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 05:35:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:08:47.410040
• Title: Physics-Informed Machine Learning for Microscale Drying of Plant-Based Foods: A Systematic Review of Computational Models and Experimental Insights
• Title（参考訳）: 植物由来食品のマイクロスケール乾燥のための物理インフォームド機械学習:計算モデルと実験結果の体系的レビュー
• Authors: C. P. Batuwatta-Gamage, H. Jeong, HCP Karunasena, M. A. Karim, C. M. Rathnayaka, Y. T. Gu,
• Abstract要約: 植物由来食品材料の乾燥過程における微細な細胞変化に関する研究の現状を概観する。 データ駆動型モデルの出現とそのマイクロスケール細胞の挙動予測における限界に特に注意が払われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This review examines the current state of research on microscale cellular changes during the drying of plant-based food materials (PBFM), with particular emphasis on computational modelling approaches. The review addresses the critical need for advanced computational methods in microscale investigations. We systematically analyse experimental studies in PBFM drying, highlighting their contributions and limitations in capturing cellular-level phenomena, including challenges in data acquisition and measurement accuracy under varying drying conditions. The evolution of computational models for microstructural investigations is thoroughly examined, from traditional numerical methods to contemporary state-of-the-art approaches, with specific focus on their ability to handle the complex, nonlinear properties of plant cellular materials. Special attention is given to the emergence of data-driven models and their limitations in predicting microscale cellular behaviour during PBFM drying, particularly addressing challenges in dataset acquisition and model generalization. The review provides an in-depth analysis of Physics-Informed Machine Learning (PIML) frameworks, examining their theoretical foundations, current applications in related fields, and unique advantages in combining physical principles with neural network architectures. Through this comprehensive assessment, we identify critical gaps in existing methodologies, evaluate the trade-offs between different modelling approaches, and provide insights into future research directions for improving our understanding of cellular-level transformations during PBFM drying processes. The review concludes with recommendations for integrating experimental and computational approaches to advance the field of food preservation technology.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,植物系食品材料(PBFM)の乾燥過程における微細な細胞変化に関する研究の現状について,特に計算モデリングのアプローチに注目して検討する。 このレビューは、マイクロスケール調査における高度な計算手法の批判的な必要性に対処する。 PBFM乾燥における実験研究を系統的に分析し, 種々の乾燥条件下でのデータ取得と測定精度の課題を含む, 細胞レベルの現象を捉えることへの貢献と限界を強調した。 従来の数値手法から現代的アプローチまで, 植物細胞材料の複雑な非線形特性を扱う能力に着目した計算モデルの進化について, 網羅的に検討した。 データ駆動型モデルの出現とPBFM乾燥時の微小な細胞挙動予測の限界、特にデータセット取得とモデル一般化の課題に対処するために、特に注意が払われる。 このレビューでは、物理インフォームド機械学習(PIML)フレームワークの詳細な分析、理論の基礎、関連する分野における現在の応用、ニューラルネットワークアーキテクチャと物理原理を組み合わせる際のユニークな利点などについて紹介されている。 この包括的評価を通じて、既存の方法論における重要なギャップを特定し、異なるモデリングアプローチ間のトレードオフを評価し、PBFM乾燥過程における細胞レベルの変換の理解を改善するための今後の研究の方向性について考察する。 食品保存技術の分野を推し進めるために,実験的および計算的アプローチを統合することを推奨する。

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