Investigadores de la Facultad de Ciencias de la Información y Tecnología están tomando medidas para abordar la alarmante tasa de suicidios entre agricultores endeudados en India. mediante el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje profundo como el primer paso en un sistema de apoyo a las decisiones que podría predecir los valores de mercado futuros de los cultivos.

Más de 11, 000 agricultores indios se suicidaron en 2016, según la Oficina Nacional de Registros Criminales. Si bien la alta tasa de muertes autoinfligidas podría atribuirse a varias razones, La angustia financiera y la incapacidad de vender cultivos debido a la fluctuación generalizada de los precios del mercado de productos del país se encuentran entre ellos, según Amulya Yadav, profesor asistente de ciencias y tecnología de la información e investigador principal del proyecto.

"En India, el gobierno ha establecido precios mínimos de apoyo para los cultivos, pero no intenta forzar explícitamente estos precios a los compradores, ", dijo Yadav." El precio real al que se vende la cosecha en el mercado se basa en la oferta y la demanda ".

Yadav explicó que muchos agricultores indios obtienen préstamos para comprar semillas, fertilizantes y equipos, y transportar su cosecha al mercado. Pero si los agricultores no pueden vender sus cosechas a precios mínimos de apoyo, no pueden pagar sus préstamos ni obtener ganancias para mantenerse, lo que genera dificultades financieras.

Los mercados gubernamentales comprarán cultivos a los precios mínimos de apoyo, pero estos mercados a veces están lejos de las aldeas de agricultores, lo que agrega costos de transporte y combustible. Yadav también señala que a menudo hay largas colas en los mercados y que el gobierno solo comprará una cuota limitada.

"Así que las personas restantes tendrán que regresar, y han desperdiciado mucho dinero, ", dijo." Terminan vendiendo sus cultivos a proveedores externos que no garantizan precios mínimos de apoyo, y [los agricultores] no obtienen ganancias ".

Yadav tiene como objetivo mejorar la vida de los agricultores ayudándoles a predecir los precios de mercado futuros. El algoritmo que desarrolló su equipo puede predecir con precisión los precios de mercado futuros basándose en patrones de precios y volumen pasados.

"Este sistema asume que está tratando de maximizar las ganancias de un solo agricultor, ", dijo Yadav." Estamos tratando de hacer una predicción sobre dónde y cuándo deberían vender su cosecha ".

Él continuó, "En lugar de vender sus cosechas al día siguiente de la cosecha en el mercado local, este algoritmo podría potencialmente dar una recomendación de que deberían esperar cinco días y viajar 40 kilómetros a un mercado diferente, donde se prevé que los precios sean muy altos ".

Para crear el algoritmo, Yadav y su equipo analizaron registros de datos de más de 1, 300 mercados indios de los últimos 11 años, que incluía los precios máximos y mínimos de cada cultivo vendido en cada mercado. Luego, desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo para encontrar patrones útiles a partir de esos datos. Los estudios del equipo muestran que su modelo funciona mejor que el estándar actual.

"Esto nos da la esperanza de que ahora vamos a seguir adelante y tratar de construir todo el sistema que imaginamos, ", dijo Yadav." Una vez que se construye el sistema, Tenemos la esperanza de que pueda ayudar a los agricultores a maximizar las ganancias que obtienen. Y es de esperar que como beneficio indirecto conduzca a menos suicidios de agricultores en India y en otros países del mundo ".

Yadav trabajó con Alexander Woodruff, Graduado en 2019 de Penn State en ciencias y tecnología de la información, y Hangzhi Guo, estudiante de pregrado en la Universidad Wenzhou Kean. Presentaron su investigación en la Conferencia de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial sobre IA a principios de este mes.