HỘI ĐỒNG BIÊN TẬP

Cổng Thông tin khoa học công nghệ Nghệ An


BẢN BIÊN TẬP


Người biên tập:
Tên bài: Sinh viên RMIT phát triển mô hình dự báo giá café bằng trí tuệ nhân tạo
Nội dung:
Nhóm sinh viên của Trường Đại học RMIT Việt Nam đã thành công trong việc phát triển một mô hình máy học (ML) sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo giá cafe Robusta. Đây là bước tiến quan trọng giúp nông dân Việt Nam tối ưu hóa quản lý mùa vụ và giảm thiểu rủi ro tài chính.
Việt Nam, với vị thế là nước xuất khẩu cafe lớn thứ hai thế giới, đối diện với thách thức lớn là giá cả thường biến động mạnh và không ổn định, ảnh hưởng đáng kể đến thu nhập của nông dân và nền kinh tế quốc gia. Nhóm sinh viên đã đặt ra mục tiêu sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra một công cụ dự báo giá chính xác.
Nhóm nghiên cứu gồm các sinh viên năm cuối ngành Cử nhân Công nghệ thông tin tại Khoa Khoa học, Kỹ thuật và Công nghệ của RMIT Việt Nam. Bằng cách sử dụng sáu mô hình máy học, nhóm đã tận dụng dữ liệu lịch sử giá cafe, giá xăng dầu, nhiệt độ và lượng mưa để dự đoán giá cafe Robusta tại tỉnh Lâm Đồng.
Kết quả cho thấy mô hình Random Forest (RF) là hiệu quả nhất, với khả năng kết hợp dữ liệu đa dạng và xử lý được mối quan hệ phi tuyến. Đặc biệt, giá nhiên liệu được xác định là yếu tố quan trọng nhất trong việc dự đoán giá cà phê, vượt trội so với các yếu tố khác.
Nguyễn Hải Minh Trang, thành viên nghiên cứu, cho biết mô hình này có tiềm năng tiếp tục cải tiến thông qua việc nghiên cứu và bổ sung thêm yếu tố như năng suất cây trồng, xu hướng thị trường và các sự kiện địa chính trị. Các kết quả nghiên cứu đã được trình bày tại Hội nghị quốc tế IEEE/ACIS về Dữ liệu lớn, Điện toán đám mây và Kỹ thuật khoa học dữ liệu lần thứ 8 (BCD 2023) tại TP HCM, nơi nhóm nhận được phản hồi tích cực từ cộng đồng chuyên gia.
Nhóm sinh viên dự định tiếp tục nghiên cứu và phát triển mô hình để tối ưu hóa độ chính xác và áp dụng rộng rãi trong thực tế. Điều này đồng thời cũng phản ánh cam kết của RMIT Việt Nam trong việc đào tạo và khuyến khích sự sáng tạo trong cộng đồng sinh viên./.
Hải Minh (TH)



NHUẬN BÚT


Tác giả:
Tiêu đề: Sinh viên RMIT phát triển mô hình dự báo giá café bằng trí tuệ nhân tạo
Ngày xuất bản: Thứ hai - 05/02/2024 04:30
Nội dung:
Nhóm sinh viên của Trường Đại học RMIT Việt Nam đã thành công trong việc phát triển một mô hình máy học (ML) sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo giá cafe Robusta. Đây là bước tiến quan trọng giúp nông dân Việt Nam tối ưu hóa quản lý mùa vụ và giảm thiểu rủi ro tài chính.
Việt Nam, với vị thế là nước xuất khẩu cafe lớn thứ hai thế giới, đối diện với thách thức lớn là giá cả thường biến động mạnh và không ổn định, ảnh hưởng đáng kể đến thu nhập của nông dân và nền kinh tế quốc gia. Nhóm sinh viên đã đặt ra mục tiêu sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra một công cụ dự báo giá chính xác.
Nhóm nghiên cứu gồm các sinh viên năm cuối ngành Cử nhân Công nghệ thông tin tại Khoa Khoa học, Kỹ thuật và Công nghệ của RMIT Việt Nam. Bằng cách sử dụng sáu mô hình máy học, nhóm đã tận dụng dữ liệu lịch sử giá cafe, giá xăng dầu, nhiệt độ và lượng mưa để dự đoán giá cafe Robusta tại tỉnh Lâm Đồng.
Kết quả cho thấy mô hình Random Forest (RF) là hiệu quả nhất, với khả năng kết hợp dữ liệu đa dạng và xử lý được mối quan hệ phi tuyến. Đặc biệt, giá nhiên liệu được xác định là yếu tố quan trọng nhất trong việc dự đoán giá cà phê, vượt trội so với các yếu tố khác.
Nguyễn Hải Minh Trang, thành viên nghiên cứu, cho biết mô hình này có tiềm năng tiếp tục cải tiến thông qua việc nghiên cứu và bổ sung thêm yếu tố như năng suất cây trồng, xu hướng thị trường và các sự kiện địa chính trị. Các kết quả nghiên cứu đã được trình bày tại Hội nghị quốc tế IEEE/ACIS về Dữ liệu lớn, Điện toán đám mây và Kỹ thuật khoa học dữ liệu lần thứ 8 (BCD 2023) tại TP HCM, nơi nhóm nhận được phản hồi tích cực từ cộng đồng chuyên gia.
Nhóm sinh viên dự định tiếp tục nghiên cứu và phát triển mô hình để tối ưu hóa độ chính xác và áp dụng rộng rãi trong thực tế. Điều này đồng thời cũng phản ánh cam kết của RMIT Việt Nam trong việc đào tạo và khuyến khích sự sáng tạo trong cộng đồng sinh viên./.
Hải Minh (TH)



Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây