RMIT 学生の機械学習モデルが農家に力を与える

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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、そのうちロブスタが95%以上を占める。

国際コーヒー機関の2021/2022年度年次報告では、ベトナムはコーヒー栽培の生産性において2.4トン/ヘクタールで第1位となった。ベトナムのコーヒー生産は、ロブスタ、アラビカ、チェリー、モカ、クリ豆で構成されており、これらはベトナムで栽培される最も人気のあるコーヒー豆です。

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ことがあり、農家の収入に大きな影響を与え、経済に損害を与えることがあります。

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 1. — 左から右へ：RMIT理工学部の学生：Lam Tin Dieu、Nguyen Hai Minh Trang、Nguyen Phuong Nam（上段）、Le Ngoc Nguyen Thuan、Doan Chanh Thong（下段）

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 2. — 左から右へ：RMIT理工学部の学生：Lam Tin Dieu、Nguyen Hai Minh Trang、Nguyen Phuong Nam（上段）、Le Ngoc Nguyen Thuan、Doan Chanh Thong（下段）

この問題の解決策を研究するため、理工学技術学部情報技術科の最終学年の学生グループ（Nguyen Hai Minh Trang、Doan Chanh Thong、Le Ngoc Nguyen Thuan、Nguyen Phuong Nam、Lam Tin Dieu など）は 4 か月かけて、コーヒー価格を予測する 6 つの機械学習 (ML) モデルをトレーニングして評価しました。このモデルは、ベトナムの農家が作物について十分な情報に基づいた決定を下し、それに応じて計画を立て、利益を最適化し、損失を最小限に抑えるのに役立ちます。

「ラムドン省のロブスタコーヒーの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、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りました」とトラン氏は述べた。

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 3. — 6 つの機械学習モデルのうち、データセット全体を使用する RF モデルが最良の結果を生成しました。

「RFはより豊富なデータセットを統合し、非線形関係を扱うことができます。さらに、燃料価格は重要な予測因子であることが証明され、テストされた他のすべての機能を合わせたよりも優れた性能を示しました。」

研究チームは、農作物の収穫量、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、取り入れることで、このモデルがさらに改善される可能性があることを強調した。

各チームメンバーは、さまざまな ML モデルに対する深い理解の欠如、AI ドメインに対する作業の複雑さを効果的に伝えること、リモートで作業する際の時間とコミュニケーションの管理など、プロジェクト中にさまざまな課題に直面します。ただし、研究に多大な時間を費やし、AI および ML 関連の研究論文を詳しく調べ、技術スキルとコラボレーションスキルを向上させることで、現実世界の問題に対する AI 研究スキルが向上し、チームの研究を現実世界の製品に発展させることができます。

「私たちにとっての主な課題は、データの収集と統合でした」とトゥアン氏は語ります。

モデルの開発自体は比較的容易でしたが、データの収集と統合に要した膨大な時間は、私たちにとって大きな課題でした。チームメンバーは皆、綿密な調査からイノベーションの推進、そして新たなソリューションの創出に至るまで、技術面とプロジェクトコーディネーションの両面で、着実にスキルを磨き、成長していきました。

調査当時、ナムさんはハノイでフルタイムで働いていた。遅延や混乱の可能性を防ぐため、チームは毎週会議を開き、定期的にコミュニケーションをとり、お互いを励ましながら、割り当てられた作業量をうまく完了できるようにしたとナム氏は語った。

チームの最終プロジェクトは、RMIT ベトナム校の理学・工学・技術学部の講師らによって綿密に指導されました。プロジェクトの成果は最近、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、データサイエンス分野の研究者、科学者、エンジニア、専門家とともに、権威ある国際イベントである第8回IEEE/ACIS国際ビッグデータ、クラウドコンピューティング、データサイエンスエンジニアリング会議（BCD 2023）で発表されました。