Le Vietnam est le deuxième exportateur mondial de café et contribue à plus de la moitié de l'approvisionnement mondial en Robusta. La production de café au cours de la campagne 2022/23 devrait atteindre 29,75 millions de sacs, dont plus de 95 % de Robusta.
Dans l'examen annuel 2021/2022 de l'Organisation internationale du café, le Vietnam s'est classé premier en termes de productivité de la culture du café avec 2,4 tonnes/ha. La production de café au Vietnam est composée de grains Robusta, Arabica, Cherri, Moka et Culi, qui sont les grains de café les plus populaires cultivés au Vietnam.
Toutefois, les prix des produits agricoles en général et ceux des grains de café en particulier sont souvent instables et peuvent fluctuer fortement pendant les récoltes abondantes, ce qui affecte considérablement les revenus des agriculteurs et cause des dommages à l’économie.
De gauche à droite : Étudiants de la Faculté des sciences, de l'ingénierie et de la technologie du RMIT : Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam (rangée du haut), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong (rangée du bas)
De gauche à droite : Étudiants de la Faculté des sciences, de l'ingénierie et de la technologie du RMIT : Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam (rangée du haut), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong (rangée du bas)
Pour rechercher une solution à ce problème, sur une période de quatre mois, un groupe d'étudiants de dernière année en technologie de l'information, Faculté des sciences, de l'ingénierie et de la technologie, dont Nguyen Hai Minh Trang, Doan Chanh Thong, Le Ngoc Nguyen Thuan, Nguyen Phuong Nam et Lam Tin Dieu, ont formé et évalué six modèles d'apprentissage automatique (ML) pour prédire les prix du café, ce qui peut aider les agriculteurs vietnamiens à prendre des décisions éclairées sur leurs cultures et à planifier en conséquence, optimisant les profits et minimisant les pertes.
« Nous avons développé six modèles ML, à savoir LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM et RF, basés sur l'historique des prix du café, des prix de l'essence, de la température et des précipitations, pour prédire les prix du café Robusta dans la province de Lam Dong et nous avons constaté que le modèle RF, en utilisant l'ensemble des données, était le plus efficace », a déclaré Trang.
Parmi les 6 modèles d’apprentissage automatique, le modèle RF, utilisant l’ensemble des données, a produit les meilleurs résultats.
La RF peut intégrer des ensembles de données plus riches et gérer des relations non linéaires. De plus, le prix du carburant s'est avéré un indicateur prédictif significatif et a surpassé toutes les autres caractéristiques testées combinées.
L’équipe a souligné que le modèle avait le potentiel d’être encore amélioré en étudiant et en intégrant l’impact des rendements des cultures, des tendances du marché et des événements géopolitiques sur les prix agricoles.
Chaque membre de l'équipe est confronté à des défis différents au cours du projet, tels que le manque de compréhension approfondie des différents modèles ML, la communication efficace de la complexité de ce que vous faites dans le domaine de l'IA ou la gestion du temps et de la communication lorsque vous travaillez à distance. Cependant, en investissant beaucoup de temps dans la recherche, en approfondissant les articles de recherche liés à l'IA et au ML et en améliorant vos compétences techniques et de collaboration, vous améliorez vos compétences de recherche en IA pour des problèmes du monde réel et êtes en mesure de développer les recherches de votre équipe en produits du monde réel.
« Le principal défi pour nous concernait la collecte et l’intégration des données », a expliqué Thuan.
« Bien que le développement du modèle ait été relativement simple, le temps considérable requis pour collecter et combiner les données a représenté un énorme défi pour nous. Chaque membre de l’équipe a suivi une courbe d’apprentissage et a développé ses compétences en matière de coordination technique et de projet, de la recherche approfondie à la promotion de l’innovation et à la recherche de nouvelles solutions. »
Au moment de l’étude, Nam travaillait à Hanoi et était employé à temps plein. Pour éviter les retards et les perturbations potentielles, Nam a déclaré que l'équipe organisait des réunions hebdomadaires et maintenait une communication régulière, à la fois pour s'encourager mutuellement à rester sur la bonne voie et pour bien accomplir la charge de travail assignée.
Le projet de fin d'études de l'équipe a été étroitement supervisé par des professeurs de l'École des sciences, de l'ingénierie et de la technologie du RMIT Vietnam. Les résultats du projet ont été récemment présentés lors d'un événement international prestigieux - la 8e conférence internationale IEEE/ACIS sur le Big Data, le Cloud Computing et l'ingénierie des données (BCD 2023) - en présence de chercheurs, de scientifiques, d'ingénieurs et d'experts dans les domaines du Big Data, du Cloud Computing et des données scientifiques.
L'étudiant Nguyen Phuong Nam montre comment fonctionne le site Web de simulation du prix du café
L’équipe prévoit d’affiner les modèles en fonction des commentaires issus des présentations de la conférence et d’explorer également d’autres approches pour améliorer la précision et l’applicabilité de leurs prédictions.
« Nous prévoyons d’approfondir les techniques de pointe et les méthodes émergentes dans le domaine pour renforcer davantage les résultats de recherche obtenus par l’équipe », a déclaré Thong.
« En outre, nous prévoyons de collaborer avec d’autres experts du domaine et d’explorer des partenariats potentiels pour élargir la portée et l’impact des résultats de recherche du groupe. »
L'équipe prévoit de continuer à itérer et à mettre à niveau la recherche afin qu'elle puisse apporter des contributions pratiques au domaine en constante évolution du Big Data et de l'IA à partir de vos recherches spécifiques.
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