Les étudiants appliquent l'intelligence artificielle pour créer un modèle de prévision des prix du café

Un groupe d'étudiants du RMIT Vietnam a développé un modèle capable de prévoir les prix du café Robusta en utilisant des données historiques sur les prix du café, les prix de l'essence, la température et les précipitations.

Le Vietnam est le deuxième exportateur mondial de café et contribue à plus de la moitié de l'offre mondiale de Robusta. La production de café pour la campagne 2022/23 devrait atteindre 29,75 millions de sacs, dont plus de 95 % de Robusta. Cependant, les prix des produits agricoles en général, et des grains de café en particulier, sont souvent instables et peuvent connaître de fortes fluctuations lors des récoltes abondantes, ce qui impacte considérablement les revenus des agriculteurs et nuit à l' économie .

Un groupe d'étudiants de dernière année de licence en technologies de l'information de la Faculté des sciences , de l'ingénierie et de la technologie, composé de Nguyen Hai Minh Trang, Doan Chanh Thong, Le Ngoc Nguyen Thuan, Nguyen Phuong Nam et Lam Tin Dieu, accompagnés de leurs enseignants, ont formé et évalué six modèles d'apprentissage automatique (ML) pour prédire les prix du café. Ces modèles peuvent aider les agriculteurs vietnamiens à prendre des décisions de culture et à planifier leurs récoltes en conséquence, optimisant ainsi leurs profits et minimisant leurs pertes.

Le modèle RF donne les meilleurs résultats. Photo : NVCC — Le modèle RF donne les meilleurs résultats. Photo : *NVCC*

Nguyen Hai Minh Trang, chercheur, a déclaré que l'équipe avait développé six modèles d'apprentissage automatique (LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM et RF), basés sur l'historique des prix du café, de l'essence, des températures et des précipitations, afin de prédire les prix du café Robusta dans la province de Lam Dong . Le modèle RF, qui utilise l'ensemble des données, s'est avéré le plus performant.

La raison est que la RF peut intégrer des ensembles de données plus riches et gérer des relations non linéaires. De plus, le prix du carburant s'avère être un prédicteur significatif et surpasse toutes les autres caractéristiques testées combinées.

Selon l’équipe de recherche, le modèle a le potentiel d’être encore amélioré en étudiant et en ajoutant l’impact des rendements des cultures, des tendances du marché et des événements géopolitiques sur les prix agricoles.

Membres de l'équipe de recherche. Photo : NVCC — Membres de l'équipe de recherche. Photo : *NVCC*

Les résultats de la recherche ont été présentés lors de la 8e Conférence internationale IEEE/ACIS sur le Big Data, le Cloud Computing et les techniques de science des données (BCD 2023), en présence de chercheurs, de scientifiques, d'ingénieurs et d'experts, qui s'est tenue en décembre à Hô-Chi-Minh-Ville. À cette occasion, les experts ont formulé des suggestions pour améliorer la précision et l'applicabilité des prédictions du modèle. « Nous prévoyons d'approfondir les techniques avancées et les méthodes émergentes dans ce domaine afin de consolider les résultats de recherche de l'équipe », a déclaré M. Thong.

Comment (0)