学生たちは人工知能を応用してコーヒー価格予測モデルを作成

[広告1]

RMITベトナムの学生グループは、コーヒー価格、ガソリン価格、気温、降雨量の履歴データを活用してロブスタコーヒーの価格を予測できるモデルを開発した。

ベトナムは世界第2位のコーヒー輸出国であり、世界のロブスタ種供給量の半分以上を占めています。2022/23年度のコーヒー生産量は2,975万袋に達すると予想されており、そのうちロブスタ種が95%以上を占めています。しかし、農産物全般、特にコーヒー豆の価格は不安定なことが多く、豊作時には急激に変動する可能性があり、農家の収入に深刻な影響を与え、経済に打撃を与えています。

理工学技術学部情報技術学士課程の最終学年の学生グループ（Nguyen Hai Minh Trang氏、Doan Chanh Thong氏、Le Ngoc Nguyen Thuan氏、Nguyen Phuong Nam氏、Lam Tin Dieu氏）は、指導教員と共に、コーヒー価格を予測する6つの機械学習（ML）モデルを訓練し、評価しました。これらのモデルは、ベトナムの農家が作物の栽培に関する意思決定とそれに応じた計画を立て、利益を最適化し、損失を最小限に抑えるのに役立ちます。

RFモデルが最良の結果をもたらす。写真：NVCC — RFモデルが最良の結果をもたらす。写真： *NVCC*

研究メンバーのグエン・ハイ・ミン・トラン氏は、ラムドン省のロブスタコーヒー価格を予測するために、コーヒー価格、ガソリン価格、気温、降雨量の履歴に基づいて、LSTM、GRU、ARIMA、SARIMA、SVM、RFの6つのMLモデルを開発したと述べた。データセット全体を使用するRFモデルが最も効果的であることがわかった。

その理由は、RFはより豊富なデータセットを組み込み、非線形関係を処理できるためです。さらに、燃料価格は重要な予測因子であることが示されており、テストされた他のすべての特徴量を合わせたよりも優れた性能を示しています。

研究チームによれば、このモデルは、作物の収穫量、市場動向、地政学的出来事が農産物価格に与える影響を研究し、追加することでさらに改善される可能性があるという。

研究チームのメンバー。写真：NVCC — 研究チームのメンバー。写真： *NVCC*

研究成果は、12月にホーチミン市で開催された第8回IEEE/ACISビッグデータ、クラウドコンピューティング、データサイエンス技術に関する国際会議（BCD 2023）で、研究者、科学者、エンジニア、専門家らと共に発表されました。この会議では、専門家らからモデルの予測精度と適用性を向上させるための提案が示されました。「私たちは、この分野における先進技術と新たな手法をさらに深く掘り下げ、チームがこれまでに達成した研究成果をさらに強化していく予定です」とトン氏は述べています。

ハイミン

[広告2]
ソースリンク