基于联邦深度学习的虚拟制冷三重底线优化：仿真驱动的可持续食品管理新范式

《Sustainable Food Technology》：Federated deep learning for triple bottom line optimization in virtual refrigeration through simulation-based sustainable food management

本文提出一种创新的联邦深度学习（Federated Deep Learning）架构，通过虚拟制冷仿真实现食品管理的三重底线（环境、经济、健康）优化。该系统采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）多模态模型，在500个虚拟家庭冰箱中实现96.8%的食品识别准确率和97.6%的新鲜度预测性能，同时通过差分隐私（ε=1.0）技术确保数据安全。研究显示可减少30-40%食品浪费，每户每年节约500-800美元，并降低200-300kg二氧化碳排放，为联合国可持续发展目标12（SDG 12）提供可扩展的解决方案。

　　

全球食品系统每年产生至少10亿吨食物浪费，导致8-10%的人为温室气体排放、1万亿美元经济损失和6亿例食源性疾病。传统智能制冷方案受限于硬件成本高、可扩展性差和中心化数据处理带来的隐私风险。本研究通过构建联邦深度学习架构，首次实现虚拟制冷环境下的三重底线（环境、经济、健康）协同优化。

技术框架核心包含多模态深度学习模型：卷积神经网络（CNN）负责食品图像识别，长短期记忆网络（LSTM）分析温度、湿度时间序列数据预测新鲜度。系统在500个虚拟家庭冰箱中运行，采用联邦学习（Federated Learning）机制，本地数据不出域，仅上传模型梯度至聚合服务器。通过差分隐私技术（ε=1.0）添加高斯噪声，在保证隐私安全的前提下实现全局模型优化。

性能验证显示，CNN食品识别准确率达96.8%（较基线提升25%），LSTM新鲜度预测性能（1-MAE）达97.6%。用户体验方面，系统可用性量表（SUS）得分87.3（提升37%），任务完成时间减少58%。安全维度实现91.5%攻击抵抗率（提升51%），隐私预算线性消耗模式确保长期可持续学习。

可持续发展效益量化分析表明：环境层面可实现30-40%食物浪费减量，每户年减排CO₂200-300kg；经济层面通过库存优化为家庭创造500-800美元年节约；健康层面借助交叉污染风险图谱神经网络模型，显著降低食源性疾病发生风险。三重底线目标函数J(θ)=0.33×性能得分+0.33×用户体验得分+0.34×安全得分，最终收敛值达0.915。

与2016-2025年智能制冷技术演进对比，本研究突破硬件依赖瓶颈，通过仿真策略实现规模化部署。联邦学习架构有效解决传统系统在数据隐私、异构数据融合和用户行为适应性方面的局限，为可持续食品管理提供可验证的技术范式。

研究局限性在于当前结果基于Food-101合成数据集仿真，未经过真实环境验证。未来需通过跨地域、多季节的纵向研究，评估系统在不同文化背景和消费行为下的实际效能。代码已开源（https://github.com/akhterovais/foodsustainabilitycode），促进学术社区共同推进可持续计算研究。