Birlashgan Millatlar Tashkilotining 2030 yilgi kun tartibi: Oziq-ovqat inqirozini bashorat qilish bo'yicha yangi tadqiqot

Nyu-York universiteti tomonidan olib borilgan tadqiqot shuni ko'rsatdiki, oziq-ovqat inqirozi epidemiyalarini kutish favqulodda yordamni samarali taqsimlash va inson azobini kamaytirish uchun mumkin va asosiy hisoblanadi. (Midjourney bilan yaratilgan tasvir)

Ushbu inqirozlarni oldindan bilish uchun siz i dan foydalanishingiz mumkin bashoratli modellar lekin ular ko'pincha kechiktirilgan, eskirgan yoki to'liq bo'lmagan xavf choralariga asoslanadi. Nyu-York universiteti tadqiqoti bashoratli algoritmlardan qanday qilib optimal tarzda foydalanishni tushunishga harakat qildi.

Tadqiqot shuni ko'rsatdiki, 11,2 va 1980 yillar oralig'ida chop etilgan oziq-ovqat xavfsizligi ta'minlanmagan mamlakatlarga oid 2020 million maqola matni va so'nggi yutuqlardan foydalangan holda. deep learning: tasalli beruvchi natijalarga erishish mumkin. Qayta ishlash oziq-ovqat inqirozining yuqori chastotali prekursorlarini olish imkonini berdi, ular ham talqin qilinadigan, ham an'anaviy xavf ko'rsatkichlari bilan tasdiqlangan.

Algoritm deep learning 2009-yil iyulidan 2020-yil iyuligacha boʻlgan davrda inqiroz koʻrsatkichlari oziq-ovqat xavfsizligi taʼminlanmagan 21 ta davlatda prognozlarni sezilarli darajada yaxshilaganini taʼkidladi, bu matnli maʼlumotlarni oʻz ichiga olmaydi.

Tadqiqot oziq-ovqat xavfsizligini bashorat qilishning Integral Fazali Tasnifiga (IPC) qaratilgan. Ochlik haqida erta ogohlantirish tizimlari tarmog'i (FEWS NET). Ushbu tasnif Afrika, Osiyo va Lotin Amerikasidagi oziq-ovqat bilan ta'minlanmagan 37 ta davlatda tuman darajasida mavjud bo'lib, 2009 va 2015 yillar orasida yiliga to'rt marta va undan keyin yiliga uch marta xabar qilingan. 

Oziq-ovqat xavfsizligi besh bosqichdan iborat tartibli shkala bo'yicha tasniflanadi: past, stress, inqiroz, favqulodda va ochlik. 

BlogInnovazione.it