RMIT öğrencisinin makine öğrenimi modeli çiftçilere güç veriyor

Vietnam, dünyanın en büyük ikinci kahve ihracatçısıdır ve küresel Robusta arzının yarısından fazlasını karşılamaktadır. 2022/23 hasat yılında kahve üretiminin 29,75 milyon çuvala ulaşması ve bunun %95'inden fazlasının Robusta tarafından karşılanması beklenmektedir.

Uluslararası Kahve Örgütü'nün 2021/2022 Yıllık İncelemesinde, Vietnam 2,4 ton/ha ile kahve yetiştirme verimliliğinde ilk sırada yer aldı. Vietnam'daki kahve üretimi, Vietnam'da yetiştirilen en popüler kahve çekirdekleri olan Robusta, Arabica, Cherri, Moka ve Culi çekirdeklerinden oluşuyor.

Ancak genel olarak tarım ürünlerinin fiyatları ve özellikle kahve çekirdeği fiyatları çoğu zaman istikrarsızdır ve hasat zamanlarında büyük dalgalanmalar gösterebilir, bu da çiftçilerin gelirini önemli ölçüde etkileyerek ekonomiye zarar verir.

Soldan sağa: RMIT Fen , Mühendislik ve Teknoloji Fakültesi Öğrencileri: Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam (üst sıra), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong (alt sıra)

Soldan sağa: RMIT Bilim, Mühendislik ve Teknoloji Fakültesi Öğrencileri: Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam (üst sıra), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong (alt sıra)

Bu soruna bir çözüm araştırmak amacıyla, Nguyen Hai Minh Trang, Doan Chanh Thong, Le Ngoc Nguyen Thuan, Nguyen Phuong Nam ve Lam Tin Dieu'nun da aralarında bulunduğu Fen, Mühendislik ve Teknoloji Fakültesi, Bilgi Teknolojileri Lisans son sınıf öğrencilerinden oluşan bir grup, dört aylık bir süre boyunca, Vietnam çiftçilerinin ürünleri hakkında bilinçli kararlar almalarına ve buna göre planlama yapmalarına, kârlarını optimize etmelerine ve kayıplarını en aza indirmelerine yardımcı olabilecek kahve fiyatlarını tahmin etmek için altı makine öğrenimi (ML) modelini eğitti ve değerlendirdi.

Trang, "Lam Dong eyaletindeki Robusta kahve fiyatlarını tahmin etmek için kahve fiyatları, benzin fiyatları, sıcaklık ve yağış geçmişine dayalı olarak LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM ve RF olmak üzere altı ML modeli geliştirdik ve tüm veri setini kullanan RF modelinin en etkili model olduğunu bulduk" dedi.

6 makine öğrenmesi modeli arasında, tüm veri setini kullanan RF modeli en iyi sonuçları veriyor.

"RF, daha zengin veri kümelerini bir araya getirebilir ve doğrusal olmayan ilişkileri yönetebilir. Ayrıca, yakıt fiyatının önemli bir öngörücü olduğu ve test edilen diğer tüm özelliklerin toplamından daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir."

Ekip, ürün verimleri, piyasa eğilimleri ve jeopolitik olayların tarımsal fiyatlar üzerindeki etkisinin incelenmesi ve dahil edilmesiyle modelin daha da iyileştirilme potansiyeline sahip olduğunu vurguladı.

Her ekip üyesi, proje süresince farklı makine öğrenimi modellerini derinlemesine anlama, yapay zekâ alanında yaptıkları işin karmaşıklığını etkili bir şekilde iletme veya uzaktan çalışırken zaman ve iletişimi yönetme gibi farklı zorluklarla karşılaştı. Ancak, araştırmaya önemli miktarda zaman ayırarak, yapay zekâ ve makine öğrenimi ile ilgili araştırma makalelerini inceleyerek ve teknik ve iş birliği becerilerini geliştirerek, gerçek dünya sorunları için yapay zekâ araştırma becerilerini geliştirdiler ve ekiplerinin araştırmalarını gerçek dünya ürünlerine dönüştürebildiler.

Thuan, "Bizim için asıl zorluk veri toplama ve entegrasyonu etrafında dönüyordu" dedi.

"Model geliştirme oldukça basit olsa da, veri toplama ve entegrasyonu için gereken önemli zaman yatırımı bizim için büyük bir zorluk teşkil etti. Her ekip üyesi, derinlemesine araştırmadan inovasyonu ilerletmeye ve yeni çözümler üretmeye kadar hem teknik becerilerinde hem de proje koordinasyonunda bir dizi öğrenme ve ilerleme sürecinden geçti."

Çalışma sırasında Nam, Hanoi'de bulunuyordu ve tam zamanlı bir işte çalışıyordu. Gecikmeleri ve olası aksaklıkları önlemek için Nam, ekibin haftalık toplantılar düzenlediğini ve hem birbirlerini motive etmek hem de kendilerine verilen iş yükünü tamamlamak için düzenli iletişim kurduğunu söyledi.

Ekibin bitirme projesi, RMIT Vietnam Bilim, Mühendislik ve Teknoloji Fakültesi öğretim üyeleri tarafından yakından denetlendi. Proje sonuçları, yakın zamanda prestijli bir uluslararası etkinlikte - 8. IEEE/ACIS Uluslararası Büyük Veri, Bulut Bilişim ve Veri Bilimi Mühendisliği Konferansı'nda (BCD 2023) - Büyük Veri, Bulut Bilişim ve Veri Bilimi alanlarındaki araştırmacılar, bilim insanları, mühendisler ve uzmanların katılımıyla sunuldu.

Öğrenci Nguyen Phuong Nam, kahve fiyat simülasyon web sitesinin nasıl çalıştığını gösteriyor

Ekip, konferans sunumlarından gelen geri bildirimlere dayanarak modelleri geliştirmeyi ve ayrıca tahminlerinin doğruluğunu ve uygulanabilirliğini artırmak için diğer yaklaşımları keşfetmeyi planlıyor.

Thong, "Ekibin elde ettiği araştırma sonuçlarını daha da güçlendirmek için bu alandaki en son teknikleri ve ortaya çıkan yöntemleri daha fazla araştırmayı planlıyoruz" dedi.

“Ayrıca, alandaki diğer uzmanlarla iş birliği yapmayı ve grubun araştırma bulgularının kapsamını ve etkisini genişletmek için potansiyel ortaklıkları keşfetmeyi planlıyoruz.”

Ekip, sürekli gelişen Büyük Veri ve Yapay Zeka alanına sizin özel araştırmalarınızdan pratik katkılar sağlayabilmek için araştırmayı yinelemeye ve geliştirmeye devam etmeyi planlıyor.

Kaynak bağlantısı: https://thanhnien.vn/mo-hinh-may-hoc-cua-sinh-vien-rmit-tiep-them-suc-manh-cho-nong-dan-185240201181300139.htm