SỞ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ NGHỆ AN
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phát triển mô hình dự báo giá cafe Robusta
Nhóm sinh viên Trường Đại Học RMIT Việt Nam đã tiến hành một dự án nghiên cứu đáng chú ý về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phát triển mô hình dự báo giá cafe Robusta. Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng các nguồn dữ liệu như lịch sử giá cafe, giá xăng dầu, thông tin về thời tiết và lượng mưa để xây dựng một hệ thống dự đoán chính xác.
Việt Nam, với vị thế là quốc gia xuất khẩu cafe lớn thứ hai trên thế giới, góp phần quan trọng vào nguồn cung cấp Robusta toàn cầu. Tuy nhiên, biến động giá cả của các mặt hàng nông sản, đặc biệt là hạt cafe, thường xuyên ảnh hưởng đến thu nhập của nông dân và gây thiệt hại cho nền kinh tế. Do đó, việc phát triển một mô hình dự báo giá cafe Robusta là một lĩnh vực mà nhóm sinh viên RMIT quan tâm.
Theo Nguyễn Hải Minh Trang, thành viên của nhóm nghiên cứu, mô hình Random Forest (RF) đã cho thấy hiệu suất tốt nhất trong số sáu mô hình được đánh giá. Điều này được giải thích bởi khả năng của RF trong việc kết hợp một lượng lớn dữ liệu và xử lý hiệu quả mối quan hệ phi tuyến. Đặc biệt, giá nhiên liệu được xác định là yếu tố quan trọng nhất và vượt trội so với các yếu tố khác.
Nhóm nghiên cứu tin rằng mô hình của họ có tiềm năng tiếp tục được cải thiện thông qua việc nghiên cứu và tích hợp thêm các yếu tố như năng suất cây trồng, xu hướng thị trường và các sự kiện địa chính trị. Kết quả của 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 (BCD 2023) tại TP Hồ Chí Minh. Nhóm đang nâng cao độ chính xác và khả năng áp dụng của mô hình, cũng như mở rộng nghiên cứu sâu hơn vào các kỹ thuật tiên tiến và phương pháp mới.
Ứng dụng AI trong dự báo giá cà phê mang lại nhiều lợi ích, từ việc cải thiện độ chính xác của dự báo đến việc hỗ trợ người nông dân và doanh nghiệp trong quản lý rủi ro và quyết định chiến lược. Dưới đây là một số cách mà AI có thể được tích hợp vào quá trình dự báo giá cà phê: Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data); Mô hình Học máy (Machine Learning); Dự báo thời tiết và thị trường; Tối ưu hóa kế hoạch nông nghiệp; Đánh giá rủi ro và quản lý chiến lược; Tích hợp dữ liệu đa nguồn
Các mô hình AI có thể được cập nhật liên tục dựa trên dữ liệu mới và phản hồi từ thị trường, giúp nâng cao khả năng dự đoán theo thời gian. Sự tích hợp chặt chẽ của AI vào quá trình dự báo giá cà phê không chỉ mang lại những kết quả chính xác hơn mà còn tạo ra cơ hội quản lý rủi ro và tối ưu hóa quyết định kinh doanh trong ngành nông nghiệp cà phê./.
Quang Khải (TH)
Việt Nam, với vị thế là quốc gia xuất khẩu cafe lớn thứ hai trên thế giới, góp phần quan trọng vào nguồn cung cấp Robusta toàn cầu. Tuy nhiên, biến động giá cả của các mặt hàng nông sản, đặc biệt là hạt cafe, thường xuyên ảnh hưởng đến thu nhập của nông dân và gây thiệt hại cho nền kinh tế. Do đó, việc phát triển một mô hình dự báo giá cafe Robusta là một lĩnh vực mà nhóm sinh viên RMIT quan tâm.
Theo Nguyễn Hải Minh Trang, thành viên của nhóm nghiên cứu, mô hình Random Forest (RF) đã cho thấy hiệu suất tốt nhất trong số sáu mô hình được đánh giá. Điều này được giải thích bởi khả năng của RF trong việc kết hợp một lượng lớn dữ liệu và xử lý hiệu quả mối quan hệ phi tuyến. Đặc biệt, giá nhiên liệu được xác định là yếu tố quan trọng nhất và vượt trội so với các yếu tố khác.
Nhóm nghiên cứu tin rằng mô hình của họ có tiềm năng tiếp tục được cải thiện thông qua việc nghiên cứu và tích hợp thêm các yếu tố như năng suất cây trồng, xu hướng thị trường và các sự kiện địa chính trị. Kết quả của 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 (BCD 2023) tại TP Hồ Chí Minh. Nhóm đang nâng cao độ chính xác và khả năng áp dụng của mô hình, cũng như mở rộng nghiên cứu sâu hơn vào các kỹ thuật tiên tiến và phương pháp mới.
Ứng dụng AI trong dự báo giá cà phê mang lại nhiều lợi ích, từ việc cải thiện độ chính xác của dự báo đến việc hỗ trợ người nông dân và doanh nghiệp trong quản lý rủi ro và quyết định chiến lược. Dưới đây là một số cách mà AI có thể được tích hợp vào quá trình dự báo giá cà phê: Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data); Mô hình Học máy (Machine Learning); Dự báo thời tiết và thị trường; Tối ưu hóa kế hoạch nông nghiệp; Đánh giá rủi ro và quản lý chiến lược; Tích hợp dữ liệu đa nguồn
Các mô hình AI có thể được cập nhật liên tục dựa trên dữ liệu mới và phản hồi từ thị trường, giúp nâng cao khả năng dự đoán theo thời gian. Sự tích hợp chặt chẽ của AI vào quá trình dự báo giá cà phê không chỉ mang lại những kết quả chính xác hơn mà còn tạo ra cơ hội quản lý rủi ro và tối ưu hóa quyết định kinh doanh trong ngành nông nghiệp cà phê./.
Quang Khải (TH)
Ý kiến bạn đọc
Bạn cần đăng nhập với tư cách là Thành viên chính thức để có thể bình luận
Thống kê truy cập
- Đang truy cập1092
- Hôm nay17,568
- Tháng hiện tại119,998
