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Estudiantes aplican inteligencia artificial para crear un modelo de pronóstico de precios del café

VnExpressVnExpress02/02/2024

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Un grupo de estudiantes de RMIT Vietnam desarrolló un modelo que puede pronosticar los precios del café Robusta aprovechando datos históricos sobre precios del café, precios de la gasolina, temperatura y precipitaciones.

Vietnam es el segundo mayor exportador de café del mundo y representa más de la mitad del suministro mundial de Robusta. Se espera que la producción de café en la campaña 2022/23 alcance los 29,75 millones de sacos, de los cuales Robusta representa más del 95 %. Sin embargo, los precios de los productos agrícolas en general, y del café en particular, suelen ser inestables y pueden fluctuar considerablemente durante las cosechas abundantes, lo que afecta significativamente los ingresos de los agricultores y perjudica la economía .

Un grupo de estudiantes de último año de la Licenciatura en Tecnologías de la Información de la Facultad de Ciencias , Ingeniería y Tecnología, entre ellos Nguyen Hai Minh Trang, Doan Chanh Thong, Le Ngoc Nguyen Thuan, Nguyen Phuong Nam y Lam Tin Dieu, junto con sus instructores, capacitaron y evaluaron seis modelos de aprendizaje automático (AA) para predecir los precios del café. Estos modelos pueden ayudar a los agricultores vietnamitas a tomar decisiones y planificar sus cultivos de forma adecuada, optimizando las ganancias y minimizando las pérdidas.

El modelo RF ofrece los mejores resultados. Foto: NVCC

El modelo RF ofrece los mejores resultados. Foto: NVCC

Nguyen Hai Minh Trang, investigador, explicó que el equipo desarrolló seis modelos de aprendizaje automático (LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM y RF), basados ​​en el historial de precios del café, la gasolina, la temperatura y las precipitaciones, para predecir los precios del café Robusta en la provincia de Lam Dong . Se determinó que el modelo RF, que utiliza todo el conjunto de datos, es el más eficaz.

Esto se debe a que RF puede incorporar conjuntos de datos más completos y gestionar relaciones no lineales. Además, se ha demostrado que el precio del combustible es un predictor significativo y supera a todas las demás características probadas en conjunto.

Según el equipo de investigación, el modelo tiene potencial para mejorarse aún más estudiando y agregando el impacto del rendimiento de los cultivos, las tendencias del mercado y los eventos geopolíticos en los precios agrícolas.

Miembros del equipo de investigación. Foto: NVCC

Miembros del equipo de investigación. Foto: NVCC

Los resultados de la investigación se presentaron en la 8.ª Conferencia Internacional IEEE/ACIS sobre Big Data, Computación en la Nube y Técnicas de Ciencia de Datos (BCD 2023), celebrada en diciembre en Ciudad Ho Chi Minh con la participación de investigadores, científicos, ingenieros y expertos. Allí, los expertos ofrecieron sugerencias para mejorar la precisión y la aplicabilidad de las predicciones del modelo. «Planeamos profundizar en las técnicas avanzadas y los métodos emergentes en este campo para consolidar aún más los resultados de la investigación del equipo», declaró Thong.

Hai Minh


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