科学家提出机器学习方法来解决世界粮食不安全问题

2022年9月16日,维也纳 -《黄金城网站登录首页》杂志最近发表的一篇论文的研究人员在没有原始数据的情况下,机器学习可以指导粮食安全工作——提出了一种方法,他们声称这种方法将使决策者能够更及时、更明智地就旨在与饥饿作斗争的政策和项目作出决定.

2021年,53个国家的1.93亿人严重粮食不安全. 由于2019冠状病毒病大流行,这一数字在过去几年中一直稳步增长. 要解决这一全球性问题,监测局势及其演变是关键.

各国政府和人道主义组织通过面对面和远程移动电话调查定期开展粮食安全评估. 然而, 这些方法在金钱和人力资源方面都有很高的成本, 因此,并非所有受影响地区都能获得有关粮食安全状况的基本数据. 然而,这些信息对政府和人道主义组织至关重要.

为了解决这个问题, 《黄金城网站登录首页》杂志的研究人员提出了一种机器学习方法,可以在无法获得最新的直接测量数据时预测食物消费不足的人数. “黄金城网站登录首页还提出了一种方法,以确定哪些变量正在推动预测趋势中观察到的变化, 使预测对决策者有用的关键是什么,” Elisa Omodei助理教授 (网络与数据科学系“,,欧洲经济大学,维也纳).    

提出的方法使用机器学习算法,根据粮食不安全的主要驱动因素——冲突——的数据,估计给定地区当前的粮食不安全状况, 极端天气和经济冲击. 结果表明,所提出的方法可以解释高达81%的食物消费不足的变化.

研究人员称,他们的方法为全球范围内的粮食安全近实时临近预测打开了大门, 使决策者能够就抗击饥饿的政策和项目做出更及时、更明智的决定, 努力实现2030年可持续发展议程的可持续发展目标2. 

 

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