Ny IDSS-forskning "vil demonstrere kraften i data kombineret med avancerede værktøjer fra prædiktiv analyse, maskinelæring, forstærkende læring, og datadelingsmarkeder, " siger IDSS-direktør Munther Dahleh. Kredit:Massachusetts Institute of Technology
Med et par milliarder flere mennesker, der anslås at slutte sig til den globale befolkning i de næste par årtier, verdens fødevareproduktion kunne bruge en opgradering. Afrika har en nøglerolle at spille:Landbrug er Afrikas største industri, men meget af Afrikas landbrugsjord er i øjeblikket underudnyttet. Afgrødeudbyttet kunne øges med mere effektive landbrugsteknikker og nyt udstyr - men det ville kræve investeringskapital, hvilket ofte er en hindring for landmændene.
Et nyt forskningssamarbejde ved MIT Institute for Data, Systemer, and Society (IDSS) sigter mod at løse denne udfordring med data. Gruppen planlægger at bruge data fra teknologisk avancerede bedrifter til bedre at forudsige værdien af intervention i underpræsterende bedrifter. Ultimativt, Målet er at skabe en platform for deling af data og risiko mellem investerede parter, fra landmænd og långivere til forsikringsselskaber og udstyrsproducenter.
Deling af data, risikodeling
Mange afrikanske landmænd mangler kapital til at investere i udbytteforøgende opgraderinger som nye kunstvandingssystemer, nyt maskineri, ny gødning, og teknologi til at registrere og spore afgrødevækst. Den mest almindelige vej til kapital er banklån, med jord som sikkerhed. Dette er et uattraktivt forslag for landmænd, som allerede bærer de mange risici ved produktionen, herunder dårligt vejr, skiftende markedspriser, eller endda chok af geopolitiske begivenheder.
Långivere, på den anden side, har en ufuldstændig vurdering af deres risiko, især med potentielle låntagere, der ikke har nogen kredithistorie. Långivere mangler også data og værktøjer til at forudsige deres investeringsafkast.
"At bygge en platform for risikodeling er nøglen til at opgradere landbrugspraksis, " siger Munther Dahleh, en professor i elektroteknik og datalogi ved MIT og direktør for IDSS. For at skabe en sådan platform, Dahleh og IDSS-teamet sigter mod bedre at forudsige værdien af at anvende avanceret landbrugspraksis på produktionen af individuelle gårde. Denne forudsigelse skal være nøjagtig nok til at tilskynde til investeringer fra økonomiske interessenter og landmændene selv, som er i konkurrence med hinanden og kan være tilbageholdende med at dele oplysninger.
IDSS-tilgangen foreslår en datadelingsplatform, der tilskynder alle parter til at deltage:Teknologisk avancerede farme belønnes for deres værdifulde data, bankfolk nyder godt af data, der understøtter deres kreditrisikomodeller, landmænd får bedre lånevilkår og anbefalinger, der øger deres overskud og produktion, og teknologivirksomheder får anbefalinger til, hvordan de bedst understøtter deres landmandskunders behov. "Sådan en platform skal have de rigtige incitamenter til at engagere alle til at deltage, have tilstrækkelig beskyttelse mod aktører med markedsstyrke, og i sidste ende levere værdifulde data til både landmænd og kreditorer, " siger Dahleh.
Fraværet af data fra underpræsterende bedrifter udgør en udfordring med at ekstrapolere værdien af intervention og vurdere usikkerheden i sådanne forudsigelser. Med sparsomme tilgængelige data, forskere søger at udføre eksperimenter i strategisk udvalgte gårde for at levere værdifulde nye data til resten. Forskere vil bruge avanceret maskinlæring, herunder aktiv læringsmetodologi, at forsøge at opnå både en kvantificering af den forudsagte værdi af intervention og en kvantificering af usikkerheden af denne forudsigelse til en grad af tillid. Når flere data er tilgængelige, IDSS-forskere har til hensigt at forfine deres beregninger og udvikle nye teknikker til at ekstrapolere værdien af intervention i mindre avancerede bedrifter.
Engagere interessenter
En sandsynlig indgriben for mange afrikanske landmænd involverer brug af forskellige gødningsstoffer. Mange landmænd bruger i øjeblikket ikke gødning rettet mod specifik jord eller forskellige stadier af landbruget - så gødningsproducenter er en anden interesse i denne landbrugsøkonomi.
For at hjælpe disse landmænd med at få adgang til bedre lånevilkår, Det marokkanske fosfatfirma OCP finansierer et samarbejde mellem IDSS-forskere og Mohammed VI Polytechnic University (UM6P) i Marokko. Dette forskningssamarbejde med OCP, en førende global virksomhed inden for fosfatgødningsindustrien, omfatter opbygning af data- og risikodelingsplatformen samt anden grundlæggende forskning i landbruget. Samarbejdet har potentiale til at engagere andre interessenter, der arbejder eller investerer i afrikansk landbrug.
"Dette samarbejde vil hjælpe med at accelerere vores bestræbelser på at udvikle relevante løsninger til afrikansk landbrug ved hjælp af agri-teknologiske værktøjer på højt niveau, " siger Fassil Kebede, professor i jordbundsvidenskab og leder af Center for Soil and Fertilizer Research in Africa. "Dette vil give landmændene muligheder for bedre produktion og vækst, som er en del af vores mission om at bidrage til Afrikas fødevaresikkerhedsmål."
"Afrikanske landmænd er kernen i OCP-gruppens mission og strategi, mens dataanalyse og forudsigelsesværktøjer i dag er afgørende for landbrugsudviklingen i Afrika, " tilføjer Mostafa Terrab, OCP Group formand og CEO. "Dette samarbejde med IDSS vil hjælpe os med at samle ny teknologi og analytiske metoder fra den ene side, og vores ekspertise med afrikanske landmænd og deres udfordringer fra den anden side. Det vil styrke vores evner til at tilbyde tilpassede løsninger til afrikanske landmænd, især små holdere, for at sætte dem i stand til at træffe mere præcise og rettidige beslutninger."
Ultimativt, IDSS sigter mod at bringe sejre på tværs af et helt økonomisk økosystem, fra forsikringsselskaber til långivere til udstyrs- og gødningsselskaber. Men vigtigst af alt, at booste dette økosystem kan hjælpe med at løfte mange landmænd ud af fattigdom – og medføre en tiltrængt stigning i verdens samlede fødevareproduktion.
Dahleh siger:"For at udføre denne mission, dette projekt vil demonstrere kraften i data kombineret med avancerede værktøjer fra prædiktiv analyse, maskinelæring, forstærkende læring, og datadelingsmarkeder."
Denne historie er genudgivet med tilladelse fra MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), et populært websted, der dækker nyheder om MIT-forskning, innovation og undervisning.
Sidste artikelUber viser et tab på 1 mia. USD i 1. kvartal på stigende omsætning
Næste artikelForståelse af identitet i onlineverdener