RMIT 학생의 머신러닝 모델이 농부들에게 힘을 실어주다

베트남은 세계에서 두 번째로 큰 커피 수출국이며, 전 세계 로부스타 공급량의 절반 이상을 공급합니다. 2022/23년 작황년도 커피 생산량은 2,975만 봉지에 이를 것으로 예상되며, 이 중 로부스타가 95% 이상을 차지합니다.

국제커피기구의 2021/2022 연례 보고서에 따르면 베트남은 헥타르당 2.4톤의 커피 재배 생산성으로 1위를 차지했습니다. 베트남의 커피 생산은 로부스타, 아라비카, 체리, 모카, 쿨리 원두로 구성되며, 이는 베트남에서 재배되는 가장 인기 있는 커피 원두입니다.

그러나 농산물 전체의 가격, 특히 커피콩 가격은 불안정한 경우가 많고 풍년기에 급격하게 변동하여 농가의 소득에 상당한 영향을 미치고 경제에 피해를 입힙니다.

왼쪽부터: RMIT 과학, 공학 및 기술 학부 학생: Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam(윗줄), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong(아래줄)

왼쪽부터: RMIT 과학, 공학 및 기술 학부 학생: Lam Tin Dieu, Nguyen Hai Minh Trang, Nguyen Phuong Nam(윗줄), Le Ngoc Nguyen Thuan, Doan Chanh Thong(아래줄)

이 문제에 대한 해결책을 연구하기 위해 4개월에 걸쳐 과학, 공학, 기술 학부 정보기술 전공의 최종 학년 학생 그룹인 응웬 하이 민 짱, 도안 찬 통, 레 응옥 응웬 투안, 응웬 푸옹 남, 람 틴 디에우가 커피 가격을 예측하는 6개의 머신 러닝(ML) 모델을 훈련하고 평가했습니다. 이 모델은 베트남 농부들이 작물에 대한 정보에 입각한 결정을 내리고 이에 따라 계획을 세워 수익을 최적화하고 손실을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Trang은 "우리는 커피 가격, 휘발유 가격, 기온, 강우량의 역사를 기반으로 람동성의 로부스타 커피 가격을 예측하기 위해 LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM, RF라는 6개의 ML 모델을 개발했고, 전체 데이터 세트를 사용하는 RF 모델이 가장 효과적임을 발견했습니다."라고 말했습니다.

6개의 머신 러닝 모델 중 전체 데이터 세트를 사용하는 RF 모델이 가장 좋은 결과를 보였습니다.

"RF는 더욱 풍부한 데이터 세트를 통합하고 비선형 관계를 처리할 수 있습니다. 또한, 연료 가격은 중요한 예측 변수로 입증되었으며, 테스트된 다른 모든 변수의 성능을 합친 것보다 우수했습니다."

연구팀은 작물 수확량, 시장 동향, 지정학적 사건이 농산물 가격에 미치는 영향을 연구하고 통합함으로써 이 모델을 더욱 개선할 수 있는 잠재력이 있다고 강조했습니다.

각 팀원은 프로젝트를 진행하는 동안 서로 다른 과제에 직면합니다. 예를 들어, 다양한 ML 모델에 대한 심층적인 이해 부족, AI 도메인에 수행하는 작업의 복잡성을 효과적으로 전달하는 것, 원격으로 작업할 때 시간과 의사소통을 관리하는 것 등이 있습니다. 하지만 연구에 상당한 시간을 투자하고, AI와 ML 관련 연구 논문을 탐구하고, 기술 및 협업 능력을 향상시키면 실제 문제에 대한 AI 연구 기술이 향상되고 팀의 연구를 실제 제품으로 개발할 수 있습니다.

Thuan은 "우리가 직면한 가장 큰 과제는 데이터 수집과 통합이었습니다."라고 말했습니다.

모델 개발은 비교적 간단했지만, 데이터 수집 및 통합에 필요한 상당한 시간이 저희에게는 큰 도전이었습니다. 각 팀원은 심층적인 연구부터 혁신 추진, 새로운 솔루션 도출에 이르기까지 기술 및 프로젝트 조율 측면에서 학습 곡선을 거치며 역량을 향상시켰습니다.

연구 당시 남은 하노이에서 일하고 있었고 정규직으로 일하고 있었습니다. 남은 지연과 잠재적인 중단을 방지하기 위해 팀이 매주 회의를 하고 정기적으로 소통하며, 서로 격려하고 정해진 업무를 잘 완수하도록 했다고 말했습니다.

이 팀의 캡스톤 프로젝트는 RMIT 베트남의 과학, 공학, 기술 대학의 강사들의 면밀한 지도를 받았습니다. 프로젝트 결과는 최근 권위 있는 국제 행사인 제8회 IEEE/ACIS 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 과학 엔지니어링 국제 학술대회(BCD 2023)에서 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 과학 분야의 연구자, 과학자, 엔지니어 및 전문가들과 함께 발표되었습니다.

학생 Nguyen Phuong Nam이 커피 가격 시뮬레이션 웹사이트의 작동 방식을 시연하고 있습니다.

연구팀은 컨퍼런스 발표에서 얻은 피드백을 바탕으로 모델을 개선하고, 예측의 정확도와 적용성을 개선하기 위한 다른 접근 방식도 모색할 계획입니다.

통 박사는 "우리는 연구팀이 이룬 연구 결과를 더욱 강화하기 위해 해당 분야의 최첨단 기술과 새로운 방법을 더욱 심층적으로 탐구할 계획입니다."라고 말했습니다.

"또한, 우리는 해당 분야의 다른 전문가들과 협력하고 잠재적인 파트너십을 모색하여 그룹의 연구 결과 범위와 영향력을 확대할 계획입니다."

이 팀은 여러분의 특정 연구를 통해 끊임없이 진화하는 빅데이터와 AI 분야에 실질적인 기여를 할 수 있도록 연구를 지속적으로 반복하고 업그레이드할 계획입니다.

소스 링크: https://thanhnien.vn/mo-hinh-may-hoc-cua-sinh-vien-rmit-tiep-them-suc-manh-cho-nong-dan-185240201181300139.htm