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

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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 aporta 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 fuertemente durante las cosechas abundantes, lo que afecta significativamente los ingresos de los agricultores y causa daños a la economía .

Un grupo de estudiantes de último año de la carrera de Tecnología 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 (ML) para predecir los precios del café. El modelo puede ayudar a los agricultores vietnamitas a tomar decisiones y planificar sus cultivos de manera adecuada, optimizando las ganancias y minimizando las pérdidas.

El modelo RF da los mejores resultados. Foto: NVCC — El modelo RF da los mejores resultados. Foto: *NVCC*

Nguyen Hai Minh Trang, miembro de la investigación, dijo que el equipo desarrolló seis modelos ML, a saber, 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 descubrió que el modelo RF, que utiliza todo el conjunto de datos, es el más eficiente.

La razón es que RF puede incorporar conjuntos de datos más ricos y manejar relaciones no lineales. Además, se demostró que el precio del combustible era un predictor significativo y superó a todas las demás características probadas combinadas.

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 octava conferencia internacional IEEE/ACIS sobre Big Data, computación en la nube y técnicas de ciencia de datos (BCD 2023), junto con investigadores, científicos, ingenieros y expertos, celebrada en diciembre en la ciudad de Ho Chi Minh. Aquí los expertos dieron sugerencias para mejorar la precisión y aplicabilidad de las predicciones del modelo. "Planeamos profundizar en técnicas de vanguardia y métodos emergentes en el campo para fortalecer aún más los resultados de investigación que el equipo ha logrado", dijo Thong.

Hai Minh

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