BMT-nin gündəliyi 2030: Ərzaq böhranlarının necə proqnozlaşdırılacağına dair əsaslı tədqiqat

Nyu-York Universiteti tərəfindən aparılan bir araşdırma göstərdi ki, qida böhranı epidemiyalarını gözləmək fövqəladə yardımı səmərəli şəkildə ayırmaq və insanların əzabını azaltmaq üçün mümkün və əsasdır. (Midjourney ilə hazırlanmış şəkil)

Bu böhranları təxmin etmək üçün i-dən istifadə edə bilərsiniz proqnozlaşdırıcı modellər lakin onlar tez-tez gecikmiş, köhnəlmiş və ya natamam olan risk tədbirlərinə əsaslanır. Nyu-York Universitetinin tədqiqatı proqnozlaşdırıcı alqoritmlərdən optimal şəkildə necə istifadə olunacağını anlamağa çalışdı.

Tədqiqat göstərdi ki, 11,2-1980-ci illər arasında qida təhlükəsizliyinin təmin olunmadığı ölkələr haqqında dərc edilmiş 2020 milyon məqalənin mətnini tərtib etməklə və son nailiyyətlərdən istifadə etməklə deep learning: rahatlaşdırıcı nəticələr əldə edilə bilər. Hazırlanma həm şərh edilə bilən, həm də ənənəvi risk göstəriciləri ilə təsdiqlənən qida böhranlarının yüksək tezlikli prekursorlarını çıxarmağa imkan verdi.

Alqoritm deep learning vurğuladı ki, 2009-cu ilin iyulundan 2020-ci ilin iyuluna qədər olan dövr ərzində böhran göstəriciləri qida təhlükəsizliyinin təmin olunmadığı 21 ölkədə proqnozları əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırır, mətn məlumatı olmayan baza modellərindən 12 aya qədər tezdir.

Tədqiqat ABŞ tərəfindən nəşr olunan qida təhlükəsizliyinin İnteqrasiya edilmiş Faza Təsnifatı (IPC) proqnozuna yönəlib. Aclığa qarşı erkən xəbərdarlıq sistemləri şəbəkəsi (FEWS NET). Bu təsnifat Afrika, Asiya və Latın Amerikasının ərzaq təhlükəsizliyinin təmin olunmadığı 37 ölkədə rayon səviyyəsində mövcuddur və 2009-2015-ci illər arasında ildə dörd dəfə və bundan sonra ildə üç dəfə məlumat verilmişdir. 

Ərzaq təhlükəsizliyi beş mərhələdən ibarət ordinal miqyasda təsnif edilir: aşağı, stress, böhran, fövqəladə vəziyyət və aclıq. 

BlogInnovazione.it