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、そのうちロブスタ種が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が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、クリの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、豊作の時期には急激に変動し、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 理工学技術学部の学生: 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 理工学技術学部の学生: 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、Nguyen Hai Minh Trang、Doan Chanh Thong、Le Ngoc Nguyen Thuan、Nguyen Phuong Nam、Lam Tin Dieu を含む理工学技術学部情報技術専攻の最終学年の学生グループは、4 か月にわたっ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った」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中で、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組み込み、非線形関係を処理できます。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の合計よりも優れた結果を示しました。」

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と強調した。

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の効果的な伝達、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。

「モデルの開発は比較的簡単でしたが、データの収集と統合に要する膨大な時間が私たちにとって大きな課題でした。各チームメンバーは学習曲線を経て、徹底的な調査からイノベーションの推進、新しいソリューションの考案まで、技術とプロジェクトの調整の両方のスキルを向上させました。」

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取り、お互いを励まし合いながら、割り当てられた作業量をうまく完了するように努めたとナム氏は語った。

チームの最終プロジェクトは、RMIT ベトナムの科学、工学、技術学部の講師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国際会議（BCD 2023）で発表されました。