نموذج التعلم الآلي لطلاب RMIT يمكّن المزارعين

[إعلان 1]

فيتنام هي ثاني أكبر مُصدّر للقهوة في العالم ، وتستحوذ على أكثر من نصف إمدادات روبوستا العالمية. ومن المتوقع أن يصل إنتاج القهوة في موسم 2022/2023 إلى 29.75 مليون كيس، تُشكّل روبوستا منها أكثر من 95%.

في التقرير السنوي لمنظمة البن الدولية لعامي 2021/2022، احتلت فيتنام المرتبة الأولى في إنتاجية زراعة البن بمعدل 2.4 طن للهكتار. يتكون إنتاج البن في فيتنام من حبوب روبوستا، وأرابيكا، وشيري، وموكا، وكولي، وهي أشهر أنواع البن المزروعة في فيتنام.

ومع ذلك، فإن أسعار المنتجات الزراعية بشكل عام وأسعار حبوب البن بشكل خاص غالبا ما تكون غير مستقرة ويمكن أن تتقلب بشكل حاد خلال مواسم الحصاد الوفيرة، مما يؤثر بشكل كبير على دخل المزارعين ويسبب ضررا للاقتصاد .

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 1. — من اليسار إلى اليمين: طلاب كلية العلوم والهندسة والتكنولوجيا في RMIT: لام تين ديو، نجوين هاي مينه ترانج، نجوين فونج نام (الصف العلوي)، لو نجوك نجوين ثوان، دوان تشانه ثونج (الصف السفلي)

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 2. — من اليسار إلى اليمين: طلاب كلية العلوم والهندسة والتكنولوجيا في RMIT: لام تين ديو، نجوين هاي مينه ترانج، نجوين فونج نام (الصف العلوي)، لو نجوك نجوين ثوان، دوان تشانه ثونج (الصف السفلي)

ولإيجاد حل لهذه المشكلة، قامت مجموعة من طلاب السنة النهائية المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات بكلية العلوم والهندسة والتكنولوجيا، بما في ذلك نجوين هاي مينه ترانج، ودوآن تشانه ثونج، ولي نجوك نجوين ثوان، ونجوين فونج نام، ولام تين ديو، على مدى أربعة أشهر، بتدريب وتقييم ستة نماذج للتعلم الآلي للتنبؤ بأسعار القهوة، والتي يمكن أن تساعد المزارعين الفيتناميين على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن محاصيلهم والتخطيط وفقًا لذلك، مما يؤدي إلى تحسين الأرباح وتقليل الخسائر.

وقال ترانج: "لقد قمنا بتطوير ستة نماذج تعلم آلي، وهي LSTM وGRU وARIMA وSARIMA وSVM وRF، استنادًا إلى تاريخ أسعار القهوة وأسعار البنزين ودرجة الحرارة وهطول الأمطار، للتنبؤ بأسعار قهوة روبوستا في مقاطعة لام دونج ووجدنا أن نموذج RF، باستخدام مجموعة البيانات بأكملها، كان الأكثر فعالية".

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 3. — من بين نماذج التعلم الآلي الستة، أنتج نموذج RF، الذي يستخدم مجموعة البيانات بأكملها، أفضل النتائج.

يمكن لـ RF دمج مجموعات بيانات أكثر ثراءً ومعالجة علاقات غير خطية. بالإضافة إلى ذلك، أثبت سعر الوقود أنه مؤشر مهم، وتفوق على جميع الميزات الأخرى المختبرة مجتمعة.

وأكد الفريق أن النموذج لديه القدرة على التحسين بشكل أكبر من خلال دراسة ودمج تأثير غلة المحاصيل واتجاهات السوق والأحداث الجيوسياسية على أسعار المنتجات الزراعية.

واجه كل عضو في الفريق تحديات مختلفة خلال المشروع، مثل عدم فهم عميق لنماذج التعلم الآلي المختلفة، أو عدم القدرة على توصيل تعقيدات عملهم بفعالية إلى مجال الذكاء الاصطناعي، أو إدارة الوقت والتواصل أثناء العمل عن بُعد. ومع ذلك، من خلال استثمار وقت كبير في البحث، والتعمق في الأبحاث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وتحسين مهاراتهم التقنية والتعاونية، حسّنوا مهاراتهم البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي لمعالجة مشاكل واقعية، وتمكنوا من تطوير أبحاث فريقهم وتحويلها إلى منتجات عملية.

وقال ثوان: "كان التحدي الرئيسي بالنسبة لنا يدور حول جمع البيانات ودمجها".

رغم أن تطوير النموذج كان سهلاً نسبيًا، إلا أن الوقت الطويل اللازم لجمع البيانات ودمجها شكّل تحديًا كبيرًا لنا. خاض كل عضو في الفريق تجربة تعليمية متعمقة، وطوّر مهاراته في التنسيق التقني وتنسيق المشاريع، بدءًا من البحث المتعمق، وصولًا إلى تعزيز الابتكار وابتكار حلول جديدة.

وقت إجراء الدراسة، كان نام يعمل من هانوي وكان لديه وظيفة بدوام كامل. ولمنع أي تأخير أو انقطاع محتمل، قال نام إن الفريق عقد اجتماعات أسبوعية وحافظ على تواصل منتظم، لتحفيز بعضهم البعض على الالتزام بالمسار الصحيح وإكمال العمل الموكل إليهم.

أشرف أعضاء هيئة التدريس من كلية العلوم والهندسة والتكنولوجيا في معهد RMIT بفيتنام على مشروع التتويج للفريق. وعُرضت نتائج المشروع مؤخرًا في فعالية دولية مرموقة، وهي المؤتمر الدولي الثامن لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE/ACIS) حول البيانات الضخمة والحوسبة السحابية وهندسة علوم البيانات (BCD 2023)، بحضور باحثين وعلماء ومهندسين وخبراء في مجالات البيانات الضخمة والحوسبة السحابية وعلوم البيانات.

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân- Ảnh 4. — يوضح الطالب نجوين فونج نام كيفية عمل موقع محاكاة أسعار القهوة

ويخطط الفريق لتحسين النماذج استنادًا إلى ردود الفعل من العروض التقديمية للمؤتمر، واستكشاف طرق أخرى لتحسين دقة وقابلية تطبيق توقعاتهم.

وقال ثونغ "نخطط للتعمق أكثر في التقنيات المتطورة والأساليب الناشئة في هذا المجال لتعزيز نتائج البحث التي حققها الفريق".

"وعلاوة على ذلك، نخطط للتعاون مع خبراء آخرين في هذا المجال واستكشاف الشراكات المحتملة لتوسيع نطاق وتأثير نتائج أبحاث المجموعة."

يخطط الفريق لمواصلة تكرار البحث وترقيته حتى يتمكن من تقديم مساهمات عملية في مجال البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي المتطور باستمرار من خلال بحثك المحدد.

[إعلان 2]
رابط المصدر