論文の概要: Forecasting Trends in Food Security: a Reservoir Computing Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00626v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 14:42:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 14:21:40.573731
• Title: Forecasting Trends in Food Security: a Reservoir Computing Approach
• Title（参考訳）: 食品安全保障のトレンド予測--貯水池コンピューティングのアプローチ
• Authors: Joschka Herteux, Christoph R\"ath, Amine Baha, Giulia Martini, Duccio Piovani
• Abstract要約: 我々は、マリ、ナイジェリア、シリア、イエメンの4カ国で、60日間連続して食料消費の水準を予測するための新しい定量的方法論を提案する。 この手法は、World Food Programmeのグローバル飢餓監視システムから入手可能なデータに基づいて構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437187555622164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Early warning systems are an essential tool for effective humanitarian action. Advance warnings on impending disasters facilitate timely and targeted response which help save lives, livelihoods, and scarce financial resources. In this work we present a new quantitative methodology to forecast levels of food consumption for 60 consecutive days, at the sub-national level, in four countries: Mali, Nigeria, Syria, and Yemen. The methodology is built on publicly available data from the World Food Programme's integrated global hunger monitoring system which collects, processes, and displays daily updates on key food security metrics, conflict, weather events, and other drivers of food insecurity across 90 countries (https://hungermap.wfp.org/). In this study, we assessed the performance of various models including ARIMA, XGBoost, LSTMs, CNNs, and Reservoir Computing (RC), by comparing their Root Mean Squared Error (RMSE) metrics. This comprehensive analysis spanned classical statistical, machine learning, and deep learning approaches. Our findings highlight Reservoir Computing as a particularly well-suited model in the field of food security given both its notable resistance to over-fitting on limited data samples and its efficient training capabilities. The methodology we introduce establishes the groundwork for a global, data-driven early warning system designed to anticipate and detect food insecurity.
• Abstract（参考訳）: 早期警戒システムは効果的な人道行動に不可欠な手段である。 差し迫った災害に対する前向きな警告は、タイムリーで目標とする対応を促進し、生活、生活、金融資源の不足を救える。 本研究は,マリ,ナイジェリア,シリア,イエメンの4カ国で,60日間連続して食料消費の水準を予測するための新しい定量的方法論を提案する。 この手法は、世界食糧プログラムが統合した飢餓モニタリングシステムから入手可能なデータに基づいて構築されており、90か国にわたる主要な食料安全保障指標、紛争、気象イベント、その他の食料不安全の要因に関する毎日のアップデートを収集、処理、表示している(https://hungermap.wfp.org/)。 本研究では, ARIMA, XGBoost, LSTMs, CNNs, Reservoir Computing (RC) などのモデルの性能を, Root Mean Squared Error (RMSE) との比較により評価した。 この包括的な分析は、古典統計学、機械学習、ディープラーニングのアプローチに及んでいる。 その結果,リザーバコンピューティングは,限られたデータサンプルの過剰充填に対する強い抵抗と効率的なトレーニング能力の両方を考慮し,食品セキュリティの分野において特に適したモデルとして注目された。 本手法は,食品の安全性の予測と検出を目的とした,グローバルなデータ駆動早期警報システムの基盤となる。

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