論文の概要: AI-Driven Controlled Environment Agriculture as Resilient Infrastructure for U.S. Fresh-Produce Supply Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23946v1
• Date: Mon, 04 May 2026 22:21:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 02:55:42.965761
• Title: AI-Driven Controlled Environment Agriculture as Resilient Infrastructure for U.S. Fresh-Produce Supply Chains
• Title（参考訳）: アメリカ産新鮮生産チェーンのレジリエンス基盤としてのAI制御型環境農業
• Authors: Andrii Vakhnovskyi,
• Abstract要約: 制御された環境農業(CEA)は、選択された生産物を保護されたセンサーに富んだ環境に移すことによって、一部の露出を減らすことができる。 近年のベンチャー支援型垂直農業の失敗は、CEAを普遍的な食料安全保障ソリューションとして扱うことができないことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Climate volatility, regional production concentration, labor constraints, cyber risk, and dependence on long-distance fresh-produce supply chains expose vulnerabilities in U.S. fresh-produce and specialty-crop systems. Controlled environment agriculture (CEA) can reduce some exposure by moving selected production into protected, sensor-rich environments, but recent failures in venture-backed vertical farming show that CEA cannot be treated as a universal food-security solution. This paper proposes the Controlled Environment Agriculture Resilience Infrastructure Framework, Version 2.0 (CEA-RIF 2.0), for evaluating AI-driven CEA as targeted regional fresh-produce continuity infrastructure. The framework assesses seven dimensions: supply continuity, climate isolation, energy and grid integration, water and nutrient circularity, cyber-physical reliability, economic viability, and governance and deployment. Drawing on U.S. government reports, peer-reviewed CEA and energy literature, demand-response research, cybersecurity standards, international smart-agriculture programs, 2025-2026 financing and policy signals, and public autonomous-greenhouse datasets, the paper argues that AI creates resilience value only when it improves measured operational outcomes such as climate stability, energy flexibility, yield consistency, anomaly detection, labor productivity, and safe recovery from faults. The analysis reframes AI-driven CEA as a cyber-physical infrastructure problem: energy-aware, grid-interactive, secure, interoperable, regionally distributed, financially disciplined, and connected to public resilience goals. The paper concludes with a research agenda for interagency testbeds, open datasets, standardized metrics, demand-response pilots, and cyber-physical reference architectures.
• Abstract（参考訳）: 気候のボラティリティ、地域生産の集中、労働の制約、サイバーリスク、および長距離の新生サプライチェーンへの依存は、米国の新生および特産作物システムの脆弱性を露呈する。 制御された環境農業(CEA)は、選択された生産物を保護されたセンサーに富んだ環境に移すことによって、露出を減らすことができるが、近年のベンチャー支援型垂直農業の失敗は、CEAを普遍的な食料安全保障ソリューションとして扱うことができないことを示している。 本稿では,AI駆動型CEAを対象地域の新生産連続性インフラストラクチャとして評価するための,制御環境抵抗性基盤フレームワークであるバージョン2.0(CEA-RIF 2.0)を提案する。 このフレームワークは、供給継続性、気候隔離、エネルギーとグリッドの統合、水と栄養の循環性、サイバー物理的信頼性、経済性、ガバナンスとデプロイメントの7つの側面を評価する。 米国政府の報告書、査読されたCEAとエネルギーの文献、需要対応調査、サイバーセキュリティ標準、国際スマート農業プログラム、2025-2026の金融と政策シグナル、そして公共の自律的な温室効果ガスのデータセットに基づいて、この論文は、AIが気候の安定性、エネルギーの柔軟性、収量一貫性、異常検出、労働生産性、障害からの安全回復のような測定された操作結果を改善する場合にのみ、レジリエンスの価値を創出すると主張している。 この分析は、AI駆動のCEAを、エネルギー対応、グリッド対応、セキュア、相互運用可能、地域分散、金融規律、公共のレジリエンス目標との結びつきという、サイバー物理学的なインフラストラクチャ問題として再定義している。 この論文は、緊急テストベッド、オープンデータセット、標準化されたメトリクス、需要対応パイロット、サイバー物理参照アーキテクチャに関する研究課題で締めくくっている。

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