Các nhà nghiên cứu xây dựng mô hình ML để dự báo tình trạng thiếu lương thực

Một nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế đã xây dựng một tập hợp các mô hình học máy mà họ cho rằng có thể giúp dự đoán tình trạng thiếu lương thực toàn cầu trong tương lai gần, giúp chính phủ và các cơ quan quốc tế hiểu được nơi họ có thể trợ giúp tốt nhất.

Các nhà khoa học từ Chương trình Lương thực Thế giới, Khoa Toán của Đại học London và Khoa Khoa học Dữ liệu và Mạng của Đại học Trung Âu, đã sử dụng “bộ dữ liệu toàn cầu duy nhất” để xây dựng các mô hình học máy có thể giải thích tới 81% sự biến đổi của tình trạng thiếu lương thực sự tiêu thụ.

Nghiên cứu khẳng định các mô hình học máy rút ra từ các nguồn dữ liệu gián tiếp trong các lĩnh vực như giá lương thực, các chỉ số kinh tế vĩ mô (bao gồm GDP), thời tiết, xung đột, tỷ lệ suy dinh dưỡng, mật độ dân số và các xu hướng mất an ninh lương thực trước đây. Mục đích là tạo ra các dự báo ngắn hạn hay còn gọi là "nowcasts".

Nghiên cứu cho thấy: “Chúng tôi cho thấy rằng các mô hình được đề xuất hiện có thể dự báo tình hình an ninh lương thực gần thời gian thực và đề xuất một phương pháp xác định những biến số nào đang thúc đẩy những thay đổi quan sát được trong các xu hướng dự đoán – đây là chìa khóa để đưa ra những dự đoán hữu ích cho những người ra quyết định”. giấy được xuất bản trên tạp chí Nature Food tuần này nói.

Kết quả đầu ra của các mô hình ML đã được sử dụng để tạo ra một bản đồ thế giới bao gồm các dự báo về tình trạng mất an ninh lương thực trong thời gian ngắn được gọi là ĐóiBản đồ.

Năm 2019, số người suy dinh dưỡng ước tính là 650 triệu người, trong đó 135 triệu người ở 55 quốc gia và vùng lãnh thổ được báo cáo là "mất an ninh lương thực" nghiêm trọng. Mất an ninh lương thực được định nghĩa là không có khả năng tiếp cận thường xuyên với đủ thực phẩm để bạn có thể có một cuộc sống năng động, lành mạnh. Sau đại dịch COVID-19 toàn cầu, những con số này tăng vọt. Ít nhất 280 triệu người được báo cáo là bị mất an ninh lương thực trầm trọng vào năm 2020, tăng hơn gấp đôi so với năm trước.

Các chính phủ và tổ chức quốc tế như Chương trình Lương thực Thế giới (WFP), Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp (FAO) và Ngân hàng Thế giới đo lường an ninh lương thực bằng các cuộc khảo sát trực tiếp hoặc khảo sát từ xa trên điện thoại di động. Nhưng những điều này có thể tốn kém, trong khi độ chính xác có thể là một vấn đề. Báo cáo cho biết: “Mất an ninh lương thực là một hiện tượng năng động và không ổn định hơn so với nghèo đói, với tính chất mùa vụ liên quan đến lịch sản xuất nông nghiệp và có thể thay đổi nhanh chóng khi có các cú sốc bên ngoài xảy ra, do đó cần phải đánh giá thường xuyên và nhanh chóng hơn”.

Các tác giả cho biết: “Điều này mở ra cơ hội phát sóng an ninh lương thực gần như theo thời gian thực trên quy mô toàn cầu, cho phép những người ra quyết định đưa ra quyết định kịp thời và sáng suốt hơn về các chính sách và chương trình hướng tới cuộc chiến chống đói”.

Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng dữ liệu thứ cấp để dự đoán tình trạng mất an ninh lương thực trong dài hạn. Sản xuất nông nghiệp, mô hình cây trồng thống kê và mô hình khí hậu đã được sử dụng để đưa ra dự báo đến năm 2030 về những thay đổi trong sản xuất cây trồng. Trong khi đó, dữ liệu điện thoại di động tổng hợp và ẩn danh đã được sử dụng ở Senegal để xem xét sự di chuyển rộng rãi hơn của người dân qua các mùa, và được kết hợp với lịch nông nghiệp và hồ sơ về lượng mưa để mô tả an ninh lương thực.

Nghiên cứu hiện tại không sử dụng dữ liệu điện thoại di động vì dữ liệu này thường được thu thập thông qua các nhà khai thác điện thoại di động quốc gia. Tác giả chính Elisa Omodei, trợ lý giáo sư tại Đại học Trung Âu cho biết: “Do đó, đây không phải là loại dữ liệu có thể mở rộng dễ dàng và đây là lý do tại sao nó không phải là nguồn dữ liệu phù hợp cho cách tiếp cận toàn cầu của chúng tôi”. Đăng ký.

Các tác giả đề xuất khi mô hình của họ dự đoán sự gia tăng tỷ lệ người không an toàn về thực phẩm, thì Chương trình Lương thực Thế giới sẽ kích hoạt các đánh giá nhanh thông qua các cuộc khảo sát trực tiếp hoặc từ xa và huy động các nhà phân tích trong nước để hiểu rõ hơn về tình hình.

"Sự phát triển của các mô hình này được thúc đẩy bởi nhu cầu cụ thể của WFP nhằm lấp đầy khoảng trống hiện đang tồn tại do nguồn lực hạn chế và không thể tiếp cận, nghĩa là cung cấp thông tin thường xuyên cho những nơi khó tiếp cận hơn, nơi việc đánh giá an ninh lương thực chỉ được thực hiện một lần hoặc hai lần mỗi năm nhưng điều đó vẫn đòi hỏi một luồng thông tin liên tục để cung cấp thông tin cho các hoạt động nhân đạo", tờ báo viết. ®