AIが農業サプライチェーンを強化：リアルタイム気候リスク評価でレジリエンス向上

コロンビア農業は、不規則な降雨や極端な気象現象といった気候変動リスクに直面し、生産と物流に大きな影響を受けています。この課題に対し、データ駆動型ナウキャスティング技術を用いたリアルタイム気候リスク評価フレームワークが提案されました。過去の気象データとサプライチェーンリスクモデリングを統合し、早期警戒システムを構築することで、在庫・調達・輸送に関する意思決定を支援し、農業サプライチェーンのレジリエンス向上を目指します。