ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂອງນັກຮຽນ RMIT ຊ່ວຍໃຫ້ຊາວກະສິກອນ

ຫວຽດນາມ ແມ່ນປະເທດສົ່ງອອກກາເຟໃຫຍ່ອັນດັບສອງ ຂອງໂລກ ແລະ ກວມກວ່າເຄິ່ງໜຶ່ງຂອງການສະໜອງ Robusta ໃນທົ່ວໂລກ. ການຜະລິດກາເຟໃນປີ 2022/23 ຄາດວ່າຈະບັນລຸ 29,75 ລ້ານຖົງ, ໃນນັ້ນ Robusta ກວມເອົາຫຼາຍກວ່າ 95%.

ໃນບົດລາຍງານປະຈຳປີ 2021/2022 ຂອງອົງການກາເຟສາກົນ, ຫວຽດນາມ ຢືນອັນດັບທີ 1 ໃນສະພາບຜະລິດຕະພັນການປູກກາເຟ ດ້ວຍ 2,4 ໂຕນ/ເຮັກຕາ. ການຜະລິດກາເຟຂອງຫວຽດນາມ ແມ່ນປະກອບດ້ວຍໝາກຖົ່ວ Robusta, Arabica, Cherri, Moka ແລະ Culi ເຊິ່ງເປັນແກ່ນກາເຟທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດທີ່ປູກຢູ່ໃນຫວຽດນາມ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ, ລາຄາຜະລິດຕະພັນກະເສດໂດຍທົ່ວໄປ ແລະ ລາຄາຖົ່ວກາເຟແມ່ນມັກຈະບໍ່ໝັ້ນຄົງ ແລະ ສາມາດເໜັງຕີງຢ່າງແຮງໃນຊ່ວງລະດູເກັບກ່ຽວ, ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ລາຍໄດ້ຂອງຊາວກະສິກອນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ສ້າງຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ ເສດຖະກິດ .

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 1. — ຈາກຊ້າຍໄປຂວາ: ນັກສຶກສາຂອງ RMIT ຄະນະ ວິທະຍາສາດ , ວິສະວະກໍາ ແລະເຕັກໂນໂລຊີ: Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam (ແຖວເທິງ), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong (ແຖວລຸ່ມ)

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 2. — ຈາກຊ້າຍໄປຂວາ: ນັກສຶກສາຂອງ RMIT ຄະນະວິທະຍາສາດ, ວິສະວະກໍາ ແລະເຕັກໂນໂລຊີ: Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam (ແຖວເທິງ), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong (ແຖວລຸ່ມ)

ເພື່ອຄົ້ນຄ້ວາແກ້ໄຂບັນຫາດັ່ງກ່າວ, ໃນໄລຍະ 4 ເດືອນ, ຄະນະນັກສຶກສາປີຈົບປະລິນຍາຕີເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ຄະນະວິທະຍາສາດ, ວິສະວະກຳ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ, ໃນນັ້ນມີ ຫງວຽນຫາຍມິນຈ່າງ, ດ່ານຈ່າງທອງ, ເລງອກຫງວຽນທ້ວນ, ຫງວຽນເຟືອງນາມ ແລະ ລຳຕິງເຢືອງ ໄດ້ຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຕີລາຄາເຄື່ອງຈັກ (ML) 6 ແບບ ເພື່ອຄາດຄະເນລາຄາກາເຟ ເຊິ່ງສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຊາວກະສິກອນຫວຽດນາມ ໄດ້ຮັບຜົນກຳໄລ ແລະ ການຕັດສິນໃຈຂອງແຜນການ.

"ພວກເຮົາໄດ້ພັດທະນາ 6 ແບບ ML, ຄື LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM ແລະ RF, ອີງຕາມປະຫວັດຂອງລາຄາກາເຟ, ລາຄານໍ້າມັນ, ອຸນຫະພູມແລະນໍ້າຝົນ, ເພື່ອຄາດຄະເນລາຄາກາເຟ Robusta ໃນແຂວງ Lam Dong ແລະພົບວ່າຮູບແບບ RF, ການນໍາໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນທັງຫມົດແມ່ນມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດ, "Trang ເວົ້າ.

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 3. — ໃນບັນດາ 6 ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຮູບແບບ RF, ເຊິ່ງໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນທັງຫມົດ, ໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດ.

"RF ສາມາດລວມເອົາຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ອຸດົມສົມບູນກວ່າແລະຈັດການກັບຄວາມສໍາພັນທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ລາຄານໍ້າມັນໄດ້ຖືກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນຕົວຊີ້ບອກທີ່ສໍາຄັນແລະປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າລັກສະນະການທົດສອບອື່ນໆລວມທັງຫມົດ."

ທີມງານເນັ້ນຫນັກວ່າຮູບແບບດັ່ງກ່າວມີທ່າແຮງໃນການປັບປຸງຕື່ມອີກໂດຍການສຶກສາແລະລວມເອົາຜົນກະທົບຂອງຜົນຜະລິດພືດ, ທ່າອ່ຽງຂອງຕະຫຼາດແລະເຫດການທາງພູມສາດທາງດ້ານການເມືອງຕໍ່ລາຄາກະສິກໍາ.

ສະມາຊິກທີມງານແຕ່ລະຄົນປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນລະຫວ່າງໂຄງການ, ເຊັ່ນ: ການຂາດຄວາມເຂົ້າໃຈໃນຄວາມເລິກຂອງແບບຈໍາລອງ ML ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ປະສິດທິຜົນການສື່ສານຄວາມສັບສົນຂອງສິ່ງທີ່ພວກເຂົາເຮັດກັບໂດເມນ AI, ຫຼືການຄຸ້ມຄອງເວລາແລະການສື່ສານໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກຫ່າງໄກສອກຫຼີກ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໂດຍການລົງທຶນເວລາທີ່ສໍາຄັນໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ເຂົ້າໄປໃນເອກະສານການຄົ້ນຄວ້າທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ແລະ ML, ແລະການປັບປຸງທັກສະດ້ານວິຊາການແລະການຮ່ວມມື, ພວກເຂົາປັບປຸງທັກສະການຄົ້ນຄວ້າ AI ຂອງພວກເຂົາສໍາລັບບັນຫາທີ່ແທ້ຈິງແລະສາມາດພັດທະນາການຄົ້ນຄວ້າຂອງທີມງານຂອງພວກເຂົາໄປສູ່ຜະລິດຕະພັນທີ່ແທ້ຈິງ.

ທ່ານ Thuan ແບ່ງປັນວ່າ "ສິ່ງທ້າທາຍຕົ້ນຕໍຂອງພວກເຮົາແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບການລວບລວມຂໍ້ມູນແລະການເຊື່ອມໂຍງ."

"ໃນຂະນະທີ່ການພັດທະນາແບບຈໍາລອງແມ່ນກົງໄປກົງມາ, ການລົງທຶນທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ສໍາຄັນທີ່ຕ້ອງການໃນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະການເຊື່ອມໂຍງກໍ່ເປັນສິ່ງທ້າທາຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງສໍາລັບພວກເຮົາ. ສະມາຊິກທີມງານແຕ່ລະຄົນໄດ້ຜ່ານການຮຽນຮູ້ແລະຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານທັກສະດ້ານວິຊາການແລະການປະສານງານໂຄງການຂອງພວກເຂົາ, ຈາກການຄົ້ນຄວ້າໃນຄວາມເລິກ, ເພື່ອຊຸກຍູ້ການປະດິດສ້າງແລະການແກ້ໄຂໃຫມ່."

ໃນເວລາຮຽນ, ນາມໄດ້ຕັ້ງຢູ່ຮ່າໂນ້ຍ ແລະ ມີວຽກເຮັດງານທຳເຕັມເວລາ. ເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມລ່າຊ້າ ແລະ ປະກົດການຫຍໍ້ທໍ້ທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ, ທ່ານ ນາມ ກ່າວວ່າ ທີມງານໄດ້ຈັດຕັ້ງກອງປະຊຸມປະຈຳອາທິດ ແລະ ຮັກສາການຕິດຕໍ່ສື່ສານເປັນປະຈຳ, ທັງເປັນການຊຸກຍູ້ເຊິ່ງກັນ ແລະ ກັນ ສືບຕໍ່ຕິດຕາມ ແລະ ປະຕິບັດໜ້າທີ່ທີ່ໄດ້ຮັບມອບໝາຍໃຫ້ສຳເລັດ.

ໂຄງການ capstone ຂອງທີມໄດ້ຮັບການຊີ້ນໍາຢ່າງໃກ້ຊິດໂດຍບັນດາຄະນະວິຊາການຈາກໂຮງຮຽນວິທະຍາສາດ, ວິສະວະກໍາແລະເຕັກໂນໂລຊີ RMIT Vietnam. ບໍ່ດົນມານີ້, ຜົນໄດ້ຮັບຂອງໂຄງການໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີຢູ່ໃນເຫດການສາກົນທີ່ມີຊື່ສຽງ - ກອງປະຊຸມສາກົນ IEEE / ACIS ຄັ້ງທີ 8 ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ຄອມພິວເຕີ້ຟັງແລະວິສະວະກໍາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ (BCD 2023) - ກັບນັກຄົ້ນຄວ້າ, ນັກວິທະຍາສາດ, ວິສະວະກອນ, ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນຂະແຫນງຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ຄອມພິວເຕີ້ຟັງແລະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 4. — ນັກສຶກສາ ຫງວຽນເຟືອງນາມ ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການເຄື່ອນໄຫວເວັບໄຊຈຳລອງລາຄາກາເຟ

ທີມງານວາງແຜນທີ່ຈະປັບປຸງແບບຈໍາລອງໂດຍອີງໃສ່ຄໍາຕິຊົມຈາກການນໍາສະເຫນີກອງປະຊຸມ, ແລະຍັງຄົ້ນຫາວິທີການອື່ນໆເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະການປະຕິບັດຂອງການຄາດຄະເນຂອງພວກເຂົາ.

"ພວກເຮົາວາງແຜນທີ່ຈະເຈາະເລິກຕື່ມອີກໃນເຕັກນິກທີ່ທັນສະ ໄໝ ແລະວິທີການທີ່ພົ້ນເດັ່ນໃນດ້ານນີ້ເພື່ອສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ຜົນການຄົ້ນຄວ້າທີ່ທີມງານບັນລຸໄດ້," ທ່ານທອງເວົ້າ.

"ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາວາງແຜນທີ່ຈະຮ່ວມມືກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານອື່ນໆໃນພາກສະຫນາມແລະຄົ້ນຫາຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ມີທ່າແຮງເພື່ອຂະຫຍາຍຂອບເຂດແລະຜົນກະທົບຂອງຜົນການຄົ້ນຄວ້າຂອງກຸ່ມ."

ທີມງານວາງແຜນທີ່ຈະສືບຕໍ່ iterate ແລະຍົກລະດັບການຄົ້ນຄວ້າເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດປະກອບສ່ວນປະຕິບັດກັບພາກສະຫນາມທີ່ເຄີຍມີການພັດທະນາຂອງ Big Data ແລະ AI ຈາກການຄົ້ນຄວ້າສະເພາະຂອງທ່ານ.

ແຫຼ່ງທີ່ມາ