ویتنام دنیا کا دوسرا سب سے بڑا کافی برآمد کنندہ ہے اور عالمی روبسٹا کی نصف سے زیادہ سپلائی کرتا ہے۔ 2022/23 فصلی سال میں کافی کی پیداوار 29.75 ملین بیگ تک پہنچنے کی توقع ہے، جس میں روبسٹا کا حصہ 95% سے زیادہ ہے۔
بین الاقوامی کافی آرگنائزیشن کے 2021/2022 کے سالانہ جائزے میں، ویتنام 2.4 ٹن فی ہیکٹر کے ساتھ کافی کی کاشت کی پیداواری صلاحیت میں پہلے نمبر پر ہے۔ ویتنام میں کافی کی پیداوار Robusta، Arabica، Cherri، Moka اور Culi beans سے بنتی ہے، جو ویتنام میں اگائی جانے والی سب سے زیادہ مقبول کافی پھلیاں ہیں۔
تاہم، عام طور پر زرعی مصنوعات کی قیمتیں اور خاص طور پر کافی بین کی قیمتیں اکثر غیر مستحکم ہوتی ہیں اور فصل کی بھرمار کے دوران سخت اتار چڑھاؤ آ سکتی ہیں، جس سے کاشتکاروں کی آمدنی نمایاں طور پر متاثر ہوتی ہے اور معیشت کو نقصان پہنچتا ہے۔
بائیں سے دائیں: RMIT فیکلٹی آف سائنس ، انجینئرنگ اور ٹیکنالوجی کے طلباء: Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam (اوپر کی قطار), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong (نیچے کی قطار)
بائیں سے دائیں: RMIT فیکلٹی آف سائنس، انجینئرنگ اور ٹیکنالوجی کے طلباء: Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam (اوپر کی قطار), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong (نیچے کی قطار)
اس مسئلے کے حل پر تحقیق کرنے کے لیے، چار ماہ کے عرصے میں، بیچلر آف انفارمیشن ٹیکنالوجی، فیکلٹی آف سائنس، انجینئرنگ اینڈ ٹیکنالوجی کے آخری سال کے طلباء کا ایک گروپ، جس میں Nguyen Hai Minh Trang، Doan Chanh Thong، Le Ngoc Nguyen Thuan، Nguyen Phuong Nam اور Lam Tin Dieu شامل ہیں، تربیت یافتہ اور جانچنے والی چھ مشینوں کی مدد کر سکتے ہیں۔ ویتنام کے کسان اپنی فصلوں کے بارے میں باخبر فیصلے کرتے ہیں اور اس کے مطابق منصوبہ بندی کرتے ہیں، منافع کو بہتر بناتے ہوئے اور نقصان کو کم کرتے ہیں۔
"ہم نے لیم ڈونگ صوبے میں روبسٹا کافی کی قیمتوں کی پیش گوئی کرنے کے لیے کافی کی قیمتوں، پٹرول کی قیمتوں، درجہ حرارت اور بارش کی تاریخ کی بنیاد پر، LSTM، GRU، ARIMA، SARIMA، SVM اور RF نام کے چھ ایم ایل ماڈلز تیار کیے اور پایا کہ RF ماڈل، پورے ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے، سب سے زیادہ موثر تھا،" Trang نے کہا۔
مشین لرننگ کے 6 ماڈلز میں سے، RF ماڈل، جو پورے ڈیٹاسیٹ کو استعمال کرتا ہے، بہترین نتائج دیتا ہے۔
"RF امیر ڈیٹاسیٹس کو شامل کر سکتا ہے اور نان لائنر تعلقات کو سنبھال سکتا ہے۔ مزید برآں، ایندھن کی قیمت ایک اہم پیش گو کے طور پر دکھائی گئی ہے اور یہ دیگر تمام آزمائشی خصوصیات کو ملا کر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے۔"
ٹیم نے اس بات پر زور دیا کہ ماڈل میں فصلوں کی پیداوار، مارکیٹ کے رجحانات اور زرعی قیمتوں پر جغرافیائی سیاسی واقعات کے اثرات کا مطالعہ اور ان کو شامل کرکے مزید بہتری کی صلاحیت موجود ہے۔
پراجیکٹ کے دوران ٹیم کے ہر رکن کو مختلف چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑا، جیسے کہ مختلف ML ماڈلز کی گہرائی سے فہم کی کمی، AI ڈومین کے لیے وہ کیا کر رہے تھے اس کی پیچیدگی کو مؤثر طریقے سے بتانا، یا دور سے کام کرتے وقت وقت اور مواصلات کا انتظام کرنا۔ تاہم، تحقیق میں اہم وقت لگا کر، AI اور ML سے متعلقہ تحقیقی مقالوں کو تلاش کر کے، اور اپنی تکنیکی اور تعاون کی مہارتوں کو بہتر بنا کر، انہوں نے حقیقی دنیا کے مسائل کے لیے اپنی AI تحقیق کی مہارت کو بہتر بنایا اور اپنی ٹیم کی تحقیق کو حقیقی دنیا کی مصنوعات میں تیار کرنے کے قابل ہوئے۔
"ہمارے لیے بنیادی چیلنج ڈیٹا اکٹھا کرنے اور انضمام کے گرد گھومتا ہے،" تھوان نے شیئر کیا۔
"جب کہ ماڈل کی ترقی کافی سیدھی تھی، ڈیٹا اکٹھا کرنے اور انضمام میں درکار اہم وقت کی سرمایہ کاری ہمارے لیے ایک بہت بڑا چیلنج تھا۔ ٹیم کے ہر رکن نے اپنی تکنیکی مہارتوں اور پروجیکٹ کوآرڈینیشن دونوں میں سیکھنے اور پیشرفت کے سلسلے سے گزرا، گہرائی سے تحقیق سے لے کر جدت کو آگے بڑھانے اور نئے حل کے ساتھ آنے تک۔"
مطالعہ کے وقت، نام ہنوئی میں مقیم تھا اور اس کی کل وقتی ملازمت تھی۔ تاخیر اور ممکنہ رکاوٹوں کو روکنے کے لیے، Nam نے کہا کہ ٹیم نے ہفتہ وار میٹنگیں قائم کیں اور باقاعدہ رابطے کو برقرار رکھا، دونوں ایک دوسرے کو ٹریک پر رہنے اور تفویض کردہ کام کے بوجھ کو مکمل کرنے کے لیے ترغیب دینے کے لیے۔
ٹیم کے کیپ اسٹون پروجیکٹ کی نگرانی اسکول آف سائنس، انجینئرنگ اینڈ ٹیکنالوجی، RMIT ویتنام کے فیکلٹی ممبران نے کی تھی۔ پروجیکٹ کے نتائج حال ہی میں ایک باوقار بین الاقوامی تقریب میں پیش کیے گئے - بگ ڈیٹا، کلاؤڈ کمپیوٹنگ اور ڈیٹا سائنس انجینئرنگ (BCD 2023) پر 8ویں IEEE/ACIS بین الاقوامی کانفرنس - بگ ڈیٹا، کلاؤڈ کمپیوٹنگ اور ڈیٹا سائنس کے شعبوں میں محققین، سائنسدانوں، انجینئرز اور ماہرین کے ساتھ۔
طالب علم Nguyen Phuong Nam ظاہر کرتا ہے کہ کافی کی قیمت کی نقلی ویب سائٹ کیسے کام کرتی ہے۔
ٹیم کانفرنس پریزنٹیشنز کے تاثرات کی بنیاد پر ماڈلز کو بہتر بنانے کا ارادہ رکھتی ہے، اور ان کی پیشین گوئیوں کی درستگی اور قابل اطلاق کو بہتر بنانے کے لیے دیگر طریقوں کو بھی تلاش کرتی ہے۔
تھونگ نے کہا، "ہم اس شعبے میں جدید ترین تکنیکوں اور ابھرتے ہوئے طریقوں کو مزید جاننے کا ارادہ رکھتے ہیں تاکہ ٹیم کے حاصل کردہ تحقیقی نتائج کو مزید مضبوط کیا جا سکے۔"
"اس کے علاوہ، ہم میدان میں دیگر ماہرین کے ساتھ تعاون کرنے اور گروپ کے تحقیقی نتائج کے دائرہ کار اور اثرات کو بڑھانے کے لیے ممکنہ شراکتیں تلاش کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔"
ٹیم تحقیق کو دہرانے اور اپ گریڈ کرنے کا ارادہ رکھتی ہے تاکہ یہ آپ کی مخصوص تحقیق سے بگ ڈیٹا اور AI کے ہمیشہ سے ابھرتے ہوئے فیلڈ میں عملی شراکت کر سکے۔
ماخذ لنک






تبصرہ (0)