Agenda PBB 2030: Studi inovatif tentang cara memprediksi krisis pangan

Sebuah studi oleh Universitas New York telah menunjukkan bahwa mengantisipasi epidemi krisis pangan adalah mungkin dan mendasar, untuk mengalokasikan bantuan darurat secara efisien dan mengurangi penderitaan manusia. (gambar diproduksi dengan Midjourney)

Untuk mengantisipasi krisis tersebut, Anda dapat menggunakan i model prediksi tetapi didasarkan pada ukuran risiko yang sering tertunda, usang, atau tidak lengkap. Studi Universitas New York mencoba memahami cara mengeksploitasi algoritme prediktif secara optimal.

Studi tersebut menunjukkan bahwa dengan menyusun teks dari 11,2 juta artikel tentang negara rawan pangan yang diterbitkan antara tahun 1980 dan 2020, dan memanfaatkan kemajuan terbaru dalam deep learning: hasil yang menghibur dapat diperoleh. Pemrosesan memungkinkan ekstraksi prekursor krisis pangan frekuensi tinggi yang dapat ditafsirkan dan divalidasi oleh indikator risiko tradisional.

Algoritma deep learning menyoroti bahwa selama periode dari Juli 2009 hingga Juli 2020, indikator krisis secara substansial meningkatkan prakiraan di 21 negara rawan pangan, hingga 12 bulan lebih awal dari model dasar yang tidak menyertakan informasi tekstual.

Kajian ini berfokus pada prediksi Integrated Phase Classification (IPC) kerawanan pangan yang diterbitkan oleh The Jaringan Sistem Peringatan Dini Kelaparan (BERSIH BERSIH). Klasifikasi ini tersedia di tingkat kabupaten di 37 negara rawan pangan di Afrika, Asia dan Amerika Latin dan dilaporkan empat kali setahun antara 2009 dan 2015 dan tiga kali setahun sesudahnya. 

Kerawanan pangan diklasifikasikan menurut skala ordinal yang terdiri dari lima tahap: rendah, stres, krisis, darurat dan kelaparan. 

BlogInnovazione.it