論文の概要: Real-World Deployment and Performance Characterisation of Fog-Based Deep Learning for Cold-Chain Temperature Prediction over LoRaWAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.14036v1
• Date: Sat, 12 Sep 2026 16:43:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.644693
• Title: Real-World Deployment and Performance Characterisation of Fog-Based Deep Learning for Cold-Chain Temperature Prediction over LoRaWAN
• Title（参考訳）: LoRaWAN上での低温予測のためのフォグベース深層学習の実世界展開と性能評価
• Abstract要約: 南アフリカのリンゴ寒冷保存施設から採取したLoRaWANセンサデータを用いて,霧発生LSTM-GRUモデルによる冷間室温の予測を行った。 予測は1秒未満で配信され、計算よりもネットワークとメッセージングに支配され、条件付き説明が質素なコストを増した。 これらは、FFVコールドチェーンにおけるフォグベースの温度予測のための最初の展開ベンチマークであり、リソース制約されたエッジハードウェアで説明可能な温度予測が可能であることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fresh fruits and vegetables (FFVs) are highly perishable, and cold-chain breaks contribute significantly to global food waste. While Machine Learning (ML) can enable proactive intervention, cloud-based inference faces challenges such as latency and data loss. Fog computing addresses these issues but has been tested only in simulation for FFV cold-chain temperature prediction. To the best of the authors' knowledge, this paper presents its first real-world deployment. A fog-deployed LSTM-GRU model predicted cold-room temperature using LoRaWAN sensor data collected from a South African apple cold-storage facility with induced cold-chain breaks. Running entirely on a Raspberry Pi 4 with no cloud dependency, the system generated conditional SHAP explanations only when a break is predicted. The deployed system predicts cold-room temperature with an MAE of 0.2°C at roughly 0.2 kWh per day (0.7 Wh per prediction). Predictions were delivered in under one second (555 ms), dominated by network and messaging rather than computation, with conditional explanations adding modest cost. SHAP consumes 28% more CPU but is well within the hardware's capacity. The model attributes its predictions primarily to temperature, humidity, and their interaction. Critically, the deployment surfaced what simulation cannot: a sensor-triggered single point of failure, alongside genuine resilience, autonomous recovery from infrastructure faults and continued operation through internet loss. These are the first published deployment benchmarks for fog-based temperature prediction in FFV cold chains, establishing that explainable temperature forecasting is feasible on resource-constrained edge hardware. Future work includes asynchronous sensor fusion, commercial cold chain deployment, alternative model architectures, and causal analysis.
• Abstract（参考訳）: 新鮮な果物や野菜(FFV)は、非常に消化しやすく、冷チェーンの破片は、世界の食品廃棄物に大きく寄与する。 機械学習(ML)は積極的な介入を可能にするが、クラウドベースの推論はレイテンシやデータ損失といった課題に直面している。 フォグコンピューティングはこれらの問題に対処するが、FFV冷鎖温度予測のシミュレーションでのみテストされている。 著者の知識を最大限に活用するために,本論文では,その最初の実世界展開について述べる。 南アフリカのリンゴ寒冷保存施設から採取したLoRaWANセンサデータを用いて,霧発生LSTM-GRUモデルによる冷間室温の予測を行った。 クラウド依存のないRaspberry Pi 4で完全に動作するシステムでは、ブレークが予測された場合にのみ、条件付きSHAP説明が生成される。 展開されたシステムは、約0.2kWh(1日当たり0.7Wh)で、0.2°CのMAEで室温を予測する。 予測は1秒 (555 ms) 以下で配信され、計算よりもネットワークとメッセージングに支配され、条件付き説明は質素なコストを加えた。 SHAPは28%のCPUを消費するが、ハードウェアの容量は十分である。 このモデルは、その予測は主に温度、湿度、およびそれらの相互作用に起因している。 重要なことに、この展開はシミュレーションができないことを表面化した: 真のレジリエンス、インフラストラクチャの障害からの自律的な回復、インターネットの損失による継続的な運用、という、センサートリガーによる単一障害点。 これらは、FFVコールドチェーンにおけるフォグベースの温度予測のための最初の展開ベンチマークであり、リソース制約されたエッジハードウェアで説明可能な温度予測が可能であることを証明している。 今後の作業には、非同期センサの融合、商用のコールドチェーン展開、代替モデルアーキテクチャ、因果解析などが含まれる。

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