Pesquisadores da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Informação estão tomando medidas para lidar com a alarmante taxa de suicídios entre agricultores endividados na Índia, desenvolvendo um algoritmo de aprendizado profundo como a primeira etapa em um sistema de suporte à decisão que poderia prever os valores de mercado futuros das safras.

Mais de 11, 000 agricultores indianos cometeram suicídio em 2016, de acordo com o National Crime Records Bureau. Embora a alta taxa de fatalidades autoinfligidas possa ser atribuída a uma série de razões, dificuldades financeiras e incapacidade de vender safras devido à ampla flutuação dos preços de mercado dos produtos agrícolas do país estão entre elas, de acordo com Amulya Yadav, professora assistente de ciências da informação e tecnologia e pesquisadora principal do projeto.

"Na Índia, o governo estabeleceu preços mínimos de apoio para as safras, mas não tenta forçar explicitamente esses preços aos compradores, "disse Yadav." O preço real pelo qual a safra é vendida no mercado é baseado na oferta e na demanda. "

Yadav explicou que muitos agricultores indianos fazem empréstimos para comprar sementes, fertilizantes e equipamentos, e para transportar sua colheita para o mercado. Mas se os agricultores não conseguirem vender suas safras a preços mínimos de apoio, eles não podem pagar seus empréstimos ou ter lucro para se sustentar - levando a dificuldades financeiras.

Os mercados do governo vão comprar safras a preços de suporte mínimos, mas esses mercados às vezes ficam longe das aldeias de agricultores, o que adiciona custos de transporte e combustível. Yadav também observa que geralmente há longas filas nos mercados e que o governo só compra uma cota limitada.

"Então as pessoas restantes terão que voltar, e eles perderam muito dinheiro, "disse ele." Eles acabam vendendo suas safras para fornecedores terceirizados que não garantem preços mínimos de apoio, e [os fazendeiros] não têm lucro. "

Yadav tem como objetivo melhorar a vida dos agricultores, ajudando-os a prever os preços de mercado futuros. O algoritmo que sua equipe desenvolveu pode prever com precisão os preços de mercado futuros com base em preços anteriores e padrões de volume.

"Este sistema pressupõe que você está tentando maximizar o lucro de um único agricultor, "disse Yadav." Estamos tentando fazer uma previsão para ele ou ela sobre onde e quando eles devem vender sua colheita. "

Ele continuou, “Em vez de vender suas safras logo no dia seguinte após a colheita no mercado local, este algoritmo poderia dar uma recomendação de que eles deveriam esperar cinco dias e viajar 40 quilômetros para um mercado diferente, onde se prevê que os preços sejam muito altos. "

Para criar o algoritmo, Yadav e sua equipe analisaram registros de dados de mais de 1, 300 mercados indianos nos últimos 11 anos, que incluiu os preços máximo e mínimo de cada safra vendida em cada mercado. Então, eles desenvolveram um modelo de aprendizado profundo para encontrar padrões úteis a partir desses dados. Os estudos da equipe mostram que seu modelo tem um desempenho melhor do que o padrão atual.

"Isso nos dá esperança de que agora iremos em frente e tentaremos construir todo o sistema que imaginamos, "disse Yadav." Assim que o sistema for construído, temos esperança de que possa ajudar os agricultores a maximizar os lucros que ganham. E esperançosamente como um benefício indireto levar a menos suicídios de agricultores na Índia e em outros países ao redor do mundo. "

Yadav trabalhou com Alexander Woodruff, Graduado em 2019 pela Penn State em ciências da informação e tecnologia, e Hangzhi Guo, um estudante de graduação na Universidade Wenzhou Kean. Eles apresentaram sua pesquisa na Associação para o Avanço da Conferência de Inteligência Artificial em IA no início deste mês.