Mr.Tank
Senior Member
(Dân trí) - Các mô hình máy học (ML) do sinh viên RMIT Việt Nam phát triển có thể dự báo giá cà phê Robusta bằng cách tận dụng dữ liệu lịch sử giá cà phê, giá xăng dầu, nhiệt độ và lượng mưa.
Việt Nam là nước xuất khẩu cà phê lớn thứ hai thế giới và đóng góp hơn một nửa nguồn cung Robusta toàn cầu. Sản lượng cà phê niên vụ 2022/23 đạt 29,75 triệu bao, trong đó Robusta chiếm hơn 95%.
Trong đánh giá thường niên 2021/2022 của Tổ chức Cà phê quốc tế, Việt Nam đứng đầu về năng suất canh tác cà phê với 2,4 tấn/ha. Sản lượng cà phê ở Việt Nam được tạo thành từ hạt Robusta, Arabica, Cherri, Moka và Culi, là những hạt cà phê phổ biến nhất được trồng ở Việt Nam.
Tuy nhiên, giá cả các mặt hàng nông sản nói chung và giá hạt cà phê nói riêng thường không ổn định và có thể biến động mạnh vào thời điểm bội thu, khiến thu nhập của nông dân bị tác động đáng kể và gây thiệt hại cho nền kinh tế.
Sinh viên Khoa Khoa học, Kỹ thuật và Công nghệ RMIT: Lâm Tín Diệu, Nguyễn Hải Minh Trang, Nguyễn Phương Nam (hàng trên), Lê Ngọc Nguyên Thuần, Đoàn Chánh Thống (hàng dưới) tính từ trái sang phải.
Nhằm nghiên cứu giải pháp cho vấn đề này, trong 4 tháng, một nhóm sinh viên năm cuối ngành Cử nhân Công nghệ Thông tin, Khoa Khoa học, Kỹ thuật và Công nghệ, gồm Nguyễn Hải Minh Trang, Đoàn Chánh Thống, Lê Ngọc Nguyên Thuần, Nguyễn Phương Nam và Lâm Tín Diệu, đã huấn luyện và đánh giá 6 mô hình ML để dự đoán giá cà phê, có thể hỗ trợ nông dân Việt Nam đưa ra quyết định sáng suốt về mùa vụ và lập kế hoạch phù hợp, tối ưu lợi nhuận và giảm thiểu tổn thất.
"Chúng tôi đã phát triển sáu mô hình ML, cụ thể là LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM và RF, dựa trên lịch sử giá cà phê, giá xăng dầu, nhiệt độ và lượng mưa, để dự đoán giá cà phê Robusta ở tỉnh Lâm Đồng và nhận thấy mô hình RF, sử dụng toàn bộ bộ dữ liệu, là hiệu quả nhất", Trang nói.
RF có thể kết hợp bộ dữ liệu phong phú hơn và xử lý được mối quan hệ phi tuyến. Ngoài ra, giá nhiên liệu cho thấy là một yếu tố dự báo quan trọng và vượt trội so với tất cả các tính năng được thử nghiệm khác kết hợp lại.
Nhóm nhấn mạnh rằng mô hình này có tiềm năng tiếp tục cải tiến bằng cách nghiên cứu và bổ sung thêm tác động của năng suất cây trồng, xu hướng thị trường và các sự kiện địa chính trị đến giá cả của nông sản.
Mỗi thành viên trong nhóm phải đối mặt với những thách thức khác nhau trong quá trình thực hiện dự án, chẳng hạn như thiếu hiểu biết chuyên sâu về các mô hình ML khác nhau, truyền đạt hiệu quả độ phức tạp của những gì các bạn thực hiện sang trang miền AI, hoặc quản lý thời gian và sự trao đổi khi làm việc từ xa.
Tuy nhiên, bằng cách đầu tư thời gian đáng kể vào nghiên cứu, đào sâu vào các bài báo nghiên cứu liên quan đến AI và ML, đồng thời nâng cao kỹ năng kỹ thuật và cộng tác, các bạn đã cải thiện kỹ năng nghiên cứu AI cho các vấn đề trong thế giới thực và có khả năng phát triển nghiên cứu của nhóm thành sản phẩm thực tế.
Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân
(Dân trí) - Các mô hình máy học (ML) do sinh viên RMIT Việt Nam phát triển có thể dự báo giá cà phê Robusta bằng cách tận dụng dữ liệu lịch sử giá cà phê, giá xăng dầu, nhiệt độ và lượng mưa.
Dự đoán được giá tương lai thật thì publish làm đ gì, im im mà xài rồi
