تشكل خسائر ما بعد الحصاد من الفواكه والخضروات عنق زجاجة مهم في أنظمة الغذاء في دول العالم، حيث يتم فقدان 30–50% من المواد الغذائية سريعة التلف بين المزرعة والمستهلك، ويواجه مزارعو الحيازات الصغيرة في دول الدخل المنخفض والمتوسط عبئًا غير متناسب بسبب ضعف بنى التبريد البارد. التبريد التبخيري (EC) هو بديل منخفض التكلفة وفعّال في استهلاك الطاقة مقارنة بالتبريد الميكانيكي؛ ومع ذلك، فإن الأنظمة التقليدية تعمل في وضع واحد وتعتمد على المناخ، مما يحد من أدائها. مزيج إنترنت الأشياء (IoT) والاستشعار، وتعلم الآلة (ML)، ونظرية التحكم المتقدمة جعل من أنظمة التبريد التبخيري الذكية (IECS) منصات تكيفية قائمة على البيانات يمكنها تنظيم البيئة في الوقت الفعلي وتحسين الأداء بشكل ذاتي. هذه مراجعة منهجية للأدبيات أجريت وفقًا لـ PRISMA 2020، تلخّص 94 مقالًا مُحكّمًا نُشرت بين 2018–2025 لرسم خريطة المشهد التكنولوجي، ومؤشرات الأداء، واتجاهات البحث في مجال حفظ الفواكه والخضروات بعد الحصاد باستخدام IECS. تشير النتائج إلى أن IECS يمكنها خفض درجات الحرارة في التخزين بشكل كبير، وزيادة مدة الصلاحية بنسبة 50–200%، وتقليل استهلاك الطاقة بنسبة 75–90% مقارنة بالتبريد التقليدي، وفترة الاسترداد المالية قصيرة تصل إلى 1.2 سنة. في الظروف الجافة، تظهر نماذج تعلم الآلة دقة عالية في التنبؤ بمعامل R2 بقيمة 0.98. من الفجوات البحثية المحددة نقص التحقق من صحة النماذج في الظروف الجوية الرطبة، وغياب بروتوكولات Ag-IoT الموحدة، وعدم كفاية حساب علاقة الغذاء-الطاقة-الماء (FEW)، وعدم وجود واجهات ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير (XAI). يقترح إطار مفاهيمي من أربعة طبقات لتوجيه أبحاث وتنفيذ الجيل القادم من IECS.
درس Isah وآخرون (Thu,) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: