นักศึกษานำปัญญาประดิษฐ์มาใช้สร้างแบบจำลองพยากรณ์ราคาเมล็ดกาแฟ

กลุ่มนักศึกษา RMIT เวียดนามพัฒนาแบบจำลองที่สามารถคาดการณ์ราคาของกาแฟโรบัสต้าโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับราคาของกาแฟ ราคาน้ำมัน อุณหภูมิ และปริมาณน้ำฝน

เวียดนามเป็นผู้ส่งออกกาแฟรายใหญ่เป็นอันดับสองของโลกและคิดเป็นมากกว่าครึ่งหนึ่งของอุปทานกาแฟโรบัสต้าทั่วโลก คาดว่าผลผลิตกาแฟในปีเพาะปลูก 2022/23 จะสูงถึง 29.75 ล้านกระสอบ ซึ่งกาแฟโรบัสต้าคิดเป็นมากกว่า 95% อย่างไรก็ตาม ราคาของผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรโดยทั่วไปและโดยเฉพาะเมล็ดกาแฟมักจะไม่แน่นอนและอาจผันผวนอย่างรวดเร็วในช่วงที่มีการเก็บเกี่ยวผลผลิต ทำให้รายได้ของเกษตรกรได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญและก่อให้เกิดความเสียหายต่อ เศรษฐกิจ

กลุ่มนักศึกษาชั้นปีสุดท้ายจากหลักสูตรวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะ วิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ และเทคโนโลยี ได้แก่ Nguyen Hai Minh Trang, Doan Chanh Thong, Le Ngoc Nguyen Thuan, Nguyen Phuong Nam และ Lam Tin Dieu พร้อมด้วยอาจารย์ผู้สอน ได้ฝึกอบรมและประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) จำนวน 6 โมเดลเพื่อคาดการณ์ราคาเมล็ดกาแฟ โมเดลเหล่านี้สามารถช่วยให้เกษตรกรชาวเวียดนามตัดสินใจและวางแผนการเพาะปลูกได้อย่างเหมาะสม เพิ่มผลกำไรและลดการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด

โมเดล RF ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ภาพ: NVCC — โมเดล RF ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ภาพ: *NVCC*

เหงียน ไฮ มินห์ ตรัง นักวิจัย กล่าวว่า ทีมได้พัฒนาโมเดล ML จำนวน 6 โมเดล ได้แก่ LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM และ RF โดยอิงจากประวัติราคากาแฟ น้ำมัน อุณหภูมิ และปริมาณน้ำฝน เพื่อคาดการณ์ราคากาแฟโรบัสต้าในจังหวัด ลัมดง พบว่าโมเดล RF ซึ่งใช้ชุดข้อมูลทั้งหมดนั้นมีประสิทธิผลมากที่สุด

เหตุผลก็คือ RF สามารถรวมชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นและจัดการความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นได้ นอกจากนี้ ราคาน้ำมันยังแสดงให้เห็นว่าเป็นตัวทำนายที่สำคัญและมีประสิทธิภาพเหนือกว่าคุณสมบัติอื่นๆ ที่ทดสอบรวมกันทั้งหมด

ตามที่ทีมวิจัยได้กล่าวไว้ โมเดลดังกล่าวมีศักยภาพที่จะได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติมได้โดยการศึกษาและเพิ่มผลกระทบของผลผลิตพืชผล แนวโน้มตลาด และเหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์ต่อราคาสินค้าเกษตร

สมาชิกทีมวิจัย ภาพ: NVCC — สมาชิกทีมวิจัย ภาพ: *NVCC*

ผลการวิจัยได้รับการนำเสนอในงานประชุมนานาชาติ IEEE/ACIS ครั้งที่ 8 เกี่ยวกับ Big Data, Cloud Computing และ Data Science Techniques (BCD 2023) ร่วมกับนักวิจัย นักวิทยาศาสตร์ วิศวกร และผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งจัดขึ้นในเดือนธันวาคมที่นครโฮจิมินห์ โดยผู้เชี่ยวชาญได้เสนอแนะแนวทางเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความสามารถในการนำไปใช้ของการคาดการณ์ของโมเดล "เราวางแผนที่จะเจาะลึกเทคนิคขั้นสูงและวิธีการใหม่ๆ ในสาขานี้มากขึ้น เพื่อเสริมสร้างผลการวิจัยที่ทีมงานได้ทำไป" ทองกล่าว

ไฮ มินห์

ลิงค์ที่มา