Model strojového učení studenta RMIT posiluje zemědělce

Vietnam je druhým největším vývozcem kávy na světě a podílí se na více než polovině celosvětové nabídky robusty. Očekává se, že produkce kávy ve sklizňovém roce 2022/23 dosáhne 29,75 milionu pytlů, z čehož více než 95 % bude tvořit robusta.

V ročním přehledu Mezinárodní organizace pro kávu za rok 2021/2022 se Vietnam umístil na prvním místě v produktivitě pěstování kávy s 2,4 tunami/ha. Produkce kávy ve Vietnamu se skládá z robusty, arabiky, cherri, moka a culi, což jsou nejoblíbenější kávové boby pěstované ve Vietnamu.

Ceny zemědělských produktů obecně a ceny kávových zrn zejména jsou však často nestabilní a mohou během období vysoké sklizně silně kolísat, což významně ovlivňuje příjmy zemědělců a způsobuje škody ekonomice .

Zleva doprava: Studenti Přírodovědecké , inženýrské a technologické fakulty RMIT: Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam (horní řada), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong (dolní řada)

Zleva doprava: Studenti Přírodovědecké, inženýrské a technologické fakulty RMIT: Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam (horní řada), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong (dolní řada)

Aby skupina studentů posledního ročníku bakalářského studia informačních technologií na Fakultě přírodních věd, inženýrství a technologie, včetně Nguyen Hai Minh Trang, Doan Chanh Thong, Le Ngoc Nguyen Thuan, Nguyen Phuong Nam a Lam Tin Dieu, prozkoumala po dobu čtyř měsíců a vyhodnotila šest modelů strojového učení (ML) pro predikci cen kávy. Tyto modely mohou vietnamským farmářům pomoci činit informovaná rozhodnutí o jejich plodinách a podle toho plánovat, optimalizovat zisky a minimalizovat ztráty.

„Vyvinuli jsme šest modelů strojového učení, konkrétně LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM a RF, založené na historii cen kávy, cen benzinu, teploty a srážek, abychom mohli předpovědět ceny kávy robusta v provincii Lam Dong. Zjistili jsme, že model RF, využívající celý datový soubor, byl nejúčinnější,“ uvedl Trang.

Mezi 6 modely strojového učení dává nejlepší výsledky model RF, který využívá celou datovou sadu.

„RF dokáže začlenit bohatší datové sady a zvládat nelineární vztahy. Navíc se ukázalo, že cena paliva je významným prediktorem a překonává všechny ostatní testované funkce dohromady.“

Tým zdůraznil, že model má potenciál pro další vylepšení studiem a začleněním dopadu výnosů plodin, tržních trendů a geopolitických událostí na ceny zemědělských produktů.

Každý člen týmu se během projektu potýkal s různými výzvami, jako je nedostatek hlubokého porozumění různým modelům strojového učení, nedostatek efektivní komunikace složitosti toho, co dělají v oblasti umělé inteligence, nebo nedostatek řízení času a komunikace při práci na dálku. Nicméně investováním značného času do výzkumu, ponořením se do výzkumných prací souvisejících s umělou inteligencí a strojovým učením a zlepšením svých technických a kolaborativních dovedností si zlepšili své výzkumné dovednosti v oblasti umělé inteligence pro řešení problémů z reálného světa a byli schopni rozvinout výzkum svého týmu do reálných produktů.

„Hlavní výzvou pro nás byl sběr a integrace dat,“ sdělil Thuan.

„Ačkoli byl vývoj modelu poměrně přímočarý, značná časová investice potřebná ke sběru a integraci dat pro nás představovala obrovskou výzvu. Každý člen týmu prošel řadou učení a rozvoje jak v technických dovednostech, tak v koordinaci projektů, od hloubkového výzkumu až po prosazování inovací a navrhování nových řešení.“

V době studie pracoval Nam v Hanoji a měl práci na plný úvazek. Aby se předešlo zpožděním a potenciálním narušením, tým podle Nama domluvil týdenní schůzky a udržoval pravidelnou komunikaci, a to jak proto, aby se vzájemně motivovali k dodržování plánu, tak k plnění přidělené pracovní zátěže.

Závěrečný projekt týmu byl pod přímým dohledem členů fakulty z Fakulty vědy, inženýrství a technologie RMIT Vietnam. Výsledky projektu byly nedávno prezentovány na prestižní mezinárodní akci – 8. mezinárodní konferenci IEEE/ACIS o velkých datech, cloudových výpočtech a datově-vědeckém inženýrství (BCD 2023) – za účasti výzkumníků, vědců, inženýrů a odborníků v oblasti velkých dat, cloudových výpočtů a datové vědy.

Studentka Nguyen Phuong Nam předvádí, jak funguje webová stránka pro simulaci ceny kávy.

Tým plánuje modely zdokonalit na základě zpětné vazby z prezentací na konferenci a také prozkoumat další přístupy ke zlepšení přesnosti a použitelnosti svých předpovědí.

„Plánujeme se hlouběji ponořit do špičkových technik a nově vznikajících metod v této oblasti, abychom dále posílili výzkumné výsledky, kterých tým dosáhl,“ řekl Thong.

„Kromě toho plánujeme spolupracovat s dalšími odborníky v oboru a prozkoumat potenciální partnerství s cílem rozšířit rozsah a dopad výzkumných zjištění skupiny.“

Tým plánuje pokračovat v iteraci a modernizaci výzkumu tak, aby mohl z vašeho konkrétního výzkumu prakticky přispět k neustále se vyvíjející oblasti velkých dat a umělé inteligence.

Zdrojový odkaz: https://thanhnien.vn/mo-hinh-may-hoc-cua-sinh-vien-rmit-tiep-them-suc-manh-cho-nong-dan-185240201181300139.htm