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el sistema de la Beneficio-predicción puede reducir regímenes del suicidio entre granjeros endeudados en la India

Los investigadores en el Estado de Penn están tomando medidas para dirigir el índice alarmante de suicidios entre granjeros endeudados en la India, desarrollando un algoritmo de profundo-aprendizaje pues el primer paso en un sistema del decisión-apoyo que podría predecir los valores de mercado futuros de cosechas.

Más de 11.000 granjeros indios comprometieron suicidio en 2016, según la oficina nacional de los archivos del crimen. Mientras que la alta tasa de fatalidades infligidas a sí mismo se podría atribuir a varias razones, la señal de socorro y la incapacidad financieras de vender las cosechas debido a la fluctuación dispersa en los precios de mercado de la producción del país está entre ellos, según Amulya Yadav, profesor adjunto de las ciencias de la información y de la tecnología e investigador principal en el proyecto.

“En la India, el gobierno ha fijado los precios de apoyo mínimos para las cosechas, pero no intenta forzar explícitamente estos precios sobre los compradores,” dijo a Yadav. “El precio real en el cual la cosecha vende en el mercado se basa en oferta y demanda.”

Yadav explicó que muchos granjeros indios sacan préstamos para comprar semillas, fertilizante y el equipo, y transportar su cosecha para comercializar. Pero si los granjeros no pueden vender sus cosechas en los precios de apoyo mínimos, no pueden restituir sus préstamos o lograr un beneficio para sostenerse -- el llevar a la señal de socorro financiera.

Los mercados de gobierno comprarán cosechas en los precios de apoyo mínimos, pero estos mercados son a veces lejos de los pueblos de los granjeros, que agrega el transporte y costes del combustible. Yadav también observa que hay a menudo largas colas en los mercados y que el gobierno comprará solamente una cuota limitada.

La gente restante tendrá que tan volver, y ella ha perdido mucho dinero. Ella termina hacia arriba la venta de sus cosechas a los vendedores de tercera persona que no garantizan precios de apoyo mínimos, y [los granjeros] no logre un beneficio.”

Amulya Yadav, profesor adjunto de las ciencias de la información y de la tecnología e investigador principal en el proyecto

Yadav está apuntando perfeccionar las vidas de granjeros ayudándoles predice precios de mercado futuro. El algoritmo que sus personas desarrolladas pueden exacto predecir precios de mercado futuro basó conectado últimas configuraciones de la tasación y del volumen.

“Este sistema asume que usted está intentando maximizar el beneficio de un único granjero,” dijo a Yadav. “Estamos intentando hacerle una predicción en cuanto a donde y cuando deben vender su cosecha.”

Él continuó, “en vez de vender sus cosechas en muy el día siguiente después de cosecha en el mercado local, este algoritmo podría potencialmente dar una recomendación que deben esperar cinco días y viajar 40 kilómetros a un diverso mercado, donde los precios se predicen para ser muy altos.”

Para crear el algoritmo, Yadav y sus personas analizaban archivos de datos de más de 1.300 mercados indios a partir de los últimos 11 años, que el máximo incluido y los precios mínimos de cada cosecha vendieron en cada mercado. Entonces, desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo para encontrar configuraciones útiles de eso los datos. Los estudios de las personas muestran que su modelo se realiza mejor que el patrón actual.

“Esto nos da esperanza que ahora vamos a continuar e intentar construir el sistema entero que prevemos,” dijo a Yadav. “Una vez que el sistema consigue construido, estamos esperanzados que puede ayudar a granjeros a maximizar los beneficios que ganan. Y esperanzadamente como ventaja indirecta lleve a menos suicidios del granjero en la India y en otros países en todo el mundo.”

Yadav trabajó con la aspérula de Alexander, el graduado 2019 del Estado de Penn en ciencias y tecnología de la información, y Hangzhi Guo, estudiante universitario en la universidad de Wenzhou Kean. Presentaron su investigación en la asociación para el adelanto de la conferencia de la inteligencia artificial sobre el AI a principios de este mes.

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