RMITの学生の機械学習モデルが農家に力を与える

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ベトナムは世界第2位のコーヒー輸出国であり、世界のロブスタ種供給量の半分以上を占めています。2022/23年度のコーヒー生産量は2,975万袋に達すると予想されており、そのうちロブスタ種が95%以上を占めています。

国際コーヒー機関（IOC）の2021/2022年度年次報告によると、ベトナムはコーヒー栽培の生産性において2.4トン/ヘクタールで世界第1位となりました。ベトナムのコーヒー生産は、ロブスタ種、アラビカ種、チェリー種、モカ種、クリ種で構成されており、これらはベトナムで最も人気のあるコーヒー豆です。

しかし、農産物全般、特にコーヒー豆の価格は不安定なことが多く、豊作の時期には大きく変動することがあり、農家の収入に大きな影響を与え、経済に損害を与えることがあります。

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 1. — 左から右へ：RMIT 理工学部の学生：Lam Tin Dieu、Nguyen Hai Minh Trang、Nguyen Phuong Nam（上段）、Le Ngoc Nguyen Thuan、Doan Chanh Thong（下段）

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 2. — 左から右へ：RMIT理工学部の学生：Lam Tin Dieu、Nguyen Hai Minh Trang、Nguyen Phuong Nam（上段）、Le Ngoc Nguyen Thuan、Doan Chanh Thong（下段）

この問題の解決策を研究するために、4か月間にわたり、Nguyen Hai Minh Trang、Doan Chanh Thong、Le Ngoc Nguyen Thuan、Nguyen Phuong Nam、Lam Tin Dieuを含む理工学技術学部情報技術学士課程の最終学年の学生グループが、コーヒー価格を予測する6つの機械学習(ML)モデルをトレーニングし、評価しました。このモデルは、ベトナムの農家が作物について情報に基づいた決定を下し、それに応じて計画を立て、利益を最適化し、損失を最小限に抑えるのに役立ちます。

「ラムドン省のロブスタコーヒーの価格を予測するために、コーヒー価格、ガソリン価格、気温、降雨量の履歴に基づいて、LSTM、GRU、ARIMA、SARIMA、SVM、RFの6つのMLモデルを開発し、データセット全体を使用するRFモデルが最も効果的であることがわかりました」とトラン氏は述べた。

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 3. — 6 つの機械学習モデルの中で、データセット全体を使用する RF モデルが最良の結果をもたらします。

「RFはより豊富なデータセットを組み込み、非線形関係を扱うことができます。さらに、燃料価格は重要な予測因子であることが示されており、テストされた他のすべての機能を合わせたよりも優れた性能を発揮します。」

研究チームは、農作物の収穫量、市場動向、地政学的出来事が農産物価格に与える影響を研究し、取り入れることで、このモデルがさらに改善される可能性があることを強調した。

プロジェクト期間中、チームメンバーはそれぞれ異なる課題に直面しました。例えば、様々なMLモデルへの深い理解の欠如、AI領域における取り組みの複雑さを効果的に伝えること、リモートワーク時の時間とコミュニケーションの管理などです。しかし、研究に多大な時間を費やし、AIおよびML関連の研究論文を深く掘り下げ、技術力とコラボレーションスキルを向上させることで、彼らは現実世界の問題に対するAI研究スキルを向上させ、チームの研究を現実世界の製品へと発展させることができました。

「私たちにとっての主な課題は、データの収集と統合でした」とトゥアン氏は語ります。

モデル開発自体は比較的容易でしたが、データ収集と統合に要した膨大な時間は、私たちにとって大きな課題でした。チームメンバーは皆、徹底的な調査からイノベーションの推進、そして新たなソリューションの創出に至るまで、技術スキルとプロジェクトコーディネーションの両面において、着実に学びと成長を重ねてきました。

調査当時、ナム氏はハノイを拠点とし、フルタイムの仕事に就いていました。遅延や混乱を防ぐため、チームは毎週ミーティングを開き、定期的にコミュニケーションを取り、お互いのモチベーションを高め、計画通りに作業を進め、割り当てられた作業量を完了できるようにしていたとナム氏は語ります。

チームのキャップストーンプロジェクトは、RMITベトナム校理工学技術学部の教員による綿密な指導を受けました。プロジェクトの成果は先日、権威ある国際会議である第8回IEEE/ACISビッグデータ、クラウドコンピューティング、データサイエンス工学国際会議（BCD 2023）で発表され、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、データサイエンス分野の研究者、科学者、エンジニア、専門家が参加しました。