Araştırmacılar, gıda kıtlığını tahmin etmek için ML modelleri oluşturuyor

Uluslararası bir araştırma ekibi, yakın gelecekte küresel gıda kıtlıklarını tahmin etmeye yardımcı olabileceğini söyledikleri bir dizi makine öğrenimi modeli oluşturdu ve hükümetlerin ve uluslararası kuruluşların en iyi nerede yardımcı olabileceklerini anlamalarına yardımcı oldu.

Scientists from the World Food Programme, University of London Mathematics Department and Central European University Department of Network and Data Science, made use of a "unique global dataset" to build machine learning models that can explain up to 81 percent of the variation in insufficient food consumption.

The study claims the machine learning models draw from indirect data sources in areas such as food prices, macro-economic indicators (including GDP), weather, conflict, prevalence of undernourishment, population density, and previous food insecurity trends. The aim is to create near-term forecasts, or "nowcasts."

"We show that the proposed models can nowcast the food security situation in near real-time and propose a method to identify which variables are driving the changes observed in predicted trends — which is key to make predictions serviceable to decision-makers," the research paper Nature Food'da bu hafta yayınlandı dedim.

ML modellerinin çıktıları, kısa vadeli gıda güvensizliği tahminlerini içeren bir dünya haritası oluşturmak için kullanılmıştır. Açlık Haritası.

In 2019, the number of undernourished people was estimated to be 650 million, with 135 million in 55 countries and territories reported to be acutely "food-insecure." Food insecure is defined as lacking consistent access to enough food so you can lead an active, healthy life. Following the global COVID-19 pandemic, these numbers shot up. At least 280 million people were reported to be acutely food insecure in 2020, more than doubling the number from the previous year.

Governments and international organizations such as the World Food Programme (WFP), the Food and Agriculture Organization (FAO) and the World Bank measure food security with face-to-face surveys or remote mobile phone surveys. But these can be costly, while accuracy can be a problem. "Food insecurity is a more dynamic and unstable phenomenon than poverty, with a seasonal component related to agricultural production calendars and subject to swift changes when external shocks hit, therefore requiring more frequent and rapid assessments," the paper said.

"This opens the door to food security near-real time nowcasting on a global scale, allowing decision-makers to make more timely and informed decisions on policies and programmes oriented towards the fight against hunger," the authors said.

Araştırmacılar, uzun vadede gıda güvensizliğini tahmin etmek için ikincil verileri de kullandılar. Bitkisel üretim değişiklikleri hakkında 2030 yılına kadar projeksiyon yapmak için tarımsal üretim, istatistiksel ürün modelleri ve iklim modellemesi kullanılmıştır. Bu arada, anonimleştirilmiş ve toplu cep telefonu verileri Senegal'de insanların mevsimlere göre daha geniş hareketlerine bakmak için kullanıldı ve gıda güvenliğini karakterize etmek için tarımsal takvimler ve yağış kayıtları ile birleştirildi.

The current study did not use mobile phone data because it is typically obtained through national mobile phone operators. "Therefore, it is not a type of data that is easily scalable, and this is why it was not a suitable data source for our global approach," lead author Elisa Omodei, assistant professor at the Central European University told Kayıt.

Yazarlar, modelleri gıda güvencesi olmayan insanların yaygınlığındaki artışları öngördüğünde, Dünya Gıda Programı'nın yüz yüze veya uzaktan anketler yoluyla hızlı değerlendirmeleri tetikleyeceğini ve durumu daha iyi anlamak için ülke içi analistleri harekete geçireceğini öne sürüyorlar.

"The development of these models is motivated by a specific need of WFP to fill a gap that currently exists because of limited resources and inaccessibility, that is, to provide regular information for less reachable places, where food security assessments are carried out only once or twice per year but that nevertheless require a constant flow of information to inform humanitarian operations," the paper said. ®