論文の概要: Forecasting trends in food security with real time data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00626v3
- Date: Thu, 24 Oct 2024 11:15:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-25 12:50:51.415365
- Title: Forecasting trends in food security with real time data
- Title(参考訳): リアルタイムデータを用いた食品安全の予測動向
- Authors: Joschka Herteux, Christoph Räth, Giulia Martini, Amine Baha, Kyriacos Koupparis, Ilaria Lauzana, 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定量的手法を提案する。
この手法は、World Food Programmeのグローバルな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いる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- 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 and livelihoods. In this work we present a 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 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. In this study we assessed the performance of various models including Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Long Short Term Memory (LSTM) Network, Convolutional Neural Network (CNN), and Reservoir Computing (RC), by comparing their Root Mean Squared Error (RMSE) metrics. 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的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、命と生活を救うのに役立つ。
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定量的方法論を提示する。
この手法は、世界食糧プログラムのグローバルな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おり、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。
本研究では,自動回帰統合型移動平均 (ARIMA) や Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Long Short Term Memory (LSTM) Network, Convolutional Neural Network (CNN), Reservoir Computing (RC) など,様々なモデルの性能を,その平均値を比較することで評価した。
以上の結果から,Reservoir Computingは,限られたデータサンプルに対する過度な適合と,効率的なトレーニング能力の両面から,食品セキュリティ分野において特に適したモデルであることが示唆された。
この手法は,食品の安全性を予測し,検出するために設計された,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。
関連論文リスト
- Safety at Scale: A Comprehensive Survey of Large Model Safety [299.801463557549]
我々は、敵攻撃、データ中毒、バックドア攻撃、ジェイルブレイクとプロンプトインジェクション攻撃、エネルギー遅延攻撃、データとモデル抽出攻撃、出現するエージェント固有の脅威を含む、大規模なモデルに対する安全脅威の包括的分類を提示する。
我々は、大規模なモデル安全性におけるオープンな課題を特定し、議論し、包括的な安全性評価、スケーラブルで効果的な防御機構、持続可能なデータプラクティスの必要性を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-02T05:14:22Z) - A monthly sub-national Harmonized Food Insecurity Dataset for comprehensive analysis and predictive modeling [0.11292693568898363]
本稿では,4つの主要なデータソースを統合するオープンソースリソースであるHFID(Harmonized Food Insecurity dataset)を紹介する。
HFIDは食品安全保障の専門家や人道機関にとって重要なツールであり、食料安全保障状況を分析するための統一された資源を提供する。
科学コミュニティはまた、HFIDを利用してデータ駆動予測モデルを開発することができ、将来の食糧危機の予測と予防の能力を高めることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-10T16:13:57Z) - Anticipatory Understanding of Resilient Agriculture to Climate [66.008020515555]
本稿では,リモートセンシング,深層学習,作物収量モデリング,食品流通システムの因果モデリングを組み合わせることで,食品のセキュリティホットスポットをよりよく識別する枠組みを提案する。
我々は、世界の人口の大部分を供給している北インドの小麦パンバスケットの分析に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-07T22:29:05Z) - NourishNet: Proactive Severity State Forecasting of Food Commodity Prices for Global Warning Systems [0.0]
世界的な食品商品の価格変動は、食品市場の破壊の可能性を示す重要なシグナルである。
FAOは以前、食品価格の積極的な予測のための洗練された統計フレームワークを開発した。
本研究は,堅牢な価格セキュリティ指標と最先端のディープラーニング(DL)手法を統合することにより,これらの基盤の上に構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-30T13:43:26Z) - From Canteen Food to Daily Meals: Generalizing Food Recognition to More
Practical Scenarios [92.58097090916166]
DailyFood-172とDailyFood-16という2つの新しいベンチマークを、毎日の食事から食のイメージをキュレートする。
これらの2つのデータセットは、よく計算された食品画像領域から日常的な食品画像領域へのアプローチの伝達性を評価するために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T08:32:23Z) - Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather forecasting system [57.5191940978886]
我々は,地球規模の気象変動に対するAIに基づくデータ同化モデル,すなわちAdasを提案する。
我々は,アダスが地球観測を同化して高品質な分析を行い,長期にわたって安定して運用できることを実証した。
この手法を現実のシナリオに適用するのは,私たちが初めてです。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T09:05:28Z) - Revolutionizing Global Food Security: Empowering Resilience through
Integrated AI Foundation Models and Data-Driven Solutions [8.017557640367938]
本稿では,食品セキュリティアプリケーションにおけるAIファンデーションモデルの統合について検討する。
本研究は, 収穫型マッピング, 耕作地マッピング, フィールドデライン化, 収穫量予測における利用状況について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T09:15:35Z) - Food Image Classification and Segmentation with Attention-based Multiple
Instance Learning [51.279800092581844]
本稿では,食品画像分類とセマンティックセグメンテーションモデルを訓練するための弱教師付き方法論を提案する。
提案手法は、注意に基づくメカニズムと組み合わせて、複数のインスタンス学習アプローチに基づいている。
提案手法の有効性を検証するため,FoodSeg103データセット内の2つのメタクラスについて実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T13:59:47Z) - Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial
expression recognition [94.56304526014875]
表情認識のためのSFUDA法を提案する。
本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。
提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T08:24:50Z) - Food safety risk prediction with Deep Learning models using categorical
embeddings on European Union data [1.4502611532302039]
欧州連合(EU)は1977年に、国境を越えた監視を確保するため、取引された商品に関する不規則事項を登録し始めた。
食品問題に関連するデータは、将来の通知のいくつかの機能を予測するために、機械学習技術によって取り除かれ分析された。
その結果,74.08%から93.06%の精度でこれらの特徴を予測できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-14T19:36:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。