Studenten gebruiken kunstmatige intelligentie om een ​​model voor het voorspellen van koffieprijzen te creëren

Een groep studenten van RMIT Vietnam heeft een model ontwikkeld waarmee de prijzen van Robusta-koffie kunnen worden voorspeld aan de hand van historische gegevens over koffieprijzen, benzineprijzen, temperatuur en regenval.

Vietnam is 's werelds op één na grootste koffie-exporteur en levert meer dan de helft van de wereldwijde Robusta-productie. De koffieproductie in het oogstjaar 2022/23 zal naar verwachting 29,75 miljoen zakken bedragen, waarvan Robusta meer dan 95% uitmaakt. De prijzen van landbouwproducten in het algemeen en koffiebonen in het bijzonder zijn echter vaak onstabiel en kunnen sterk fluctueren tijdens recordoogsten, wat de inkomens van boeren aanzienlijk beïnvloedt en de economie schade toebrengt.

Een groep laatstejaarsstudenten van de bacheloropleiding Informatietechnologie aan de faculteit Wetenschappen , Ingenieurswetenschappen en Technologie, waaronder Nguyen Hai Minh Trang, Doan Chanh Thong, Le Ngoc Nguyen Thuan, Nguyen Phuong Nam en Lam Tin Dieu, trainden en evalueerden samen met hun docenten zes machine learning (ML)-modellen om koffieprijzen te voorspellen. De modellen kunnen Vietnamese boeren ondersteunen bij het nemen van gewasbeslissingen en het plannen daarvan, waardoor de winst wordt geoptimaliseerd en verliezen worden geminimaliseerd.

Het RF-model geeft de beste resultaten. Foto: NVCC

Nguyen Hai Minh Trang, een onderzoeker, zei dat het team zes ML-modellen had ontwikkeld, namelijk LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM en RF, gebaseerd op de historische gegevens over koffieprijzen, benzine, temperatuur en regenval, om de Robusta-koffieprijzen in de provincie Lam Dong te voorspellen. Het RF-model, dat de volledige dataset gebruikt, bleek het meest effectief.

De reden hiervoor is dat RF rijkere datasets kan verwerken en niet-lineaire relaties kan verwerken. Bovendien blijkt de brandstofprijs een significante voorspeller te zijn en presteert deze beter dan alle andere geteste functies samen.

Volgens het onderzoeksteam kan het model verder worden verbeterd door de impact van oogstopbrengsten, markttrends en geopolitieke gebeurtenissen op landbouwprijzen te bestuderen en toe te voegen.

Leden van het onderzoeksteam. Foto: NVCC

De onderzoeksresultaten werden gepresenteerd tijdens de 8e IEEE/ACIS International Conference on Big Data, Cloud Computing and Data Science Techniques (BCD 2023), samen met onderzoekers, wetenschappers, ingenieurs en experts, die in december in Ho Chi Minhstad plaatsvond. Experts deden suggesties om de nauwkeurigheid en toepasbaarheid van de voorspellingen van het model te verbeteren. "We zijn van plan om ons verder te verdiepen in geavanceerde technieken en opkomende methoden op dit gebied om de onderzoeksresultaten van het team verder te versterken", aldus Thong.

Hai Minh

Bronlink: https://vnexpress.net/sinh-vien-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-lam-mo-hinh-du-bao-gia-cafe-4707689.html