জাতিসংঘের এজেন্ডা 2030: কীভাবে খাদ্য সংকটের পূর্বাভাস দেওয়া যায় সে বিষয়ে যুগান্তকারী গবেষণা

নিউইয়র্ক ইউনিভার্সিটির একটি সমীক্ষায় দেখা গেছে যে খাদ্য সংকটের মহামারীর পূর্বাভাস সম্ভব এবং মৌলিক, কার্যকরভাবে জরুরি ত্রাণ বরাদ্দ করা এবং মানুষের দুর্ভোগ কমানো। (মিডজার্নি দিয়ে তৈরি ছবি)

এই সংকটগুলি অনুমান করতে, আপনি i ব্যবহার করতে পারেন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল কিন্তু এগুলি ঝুঁকির ব্যবস্থার উপর ভিত্তি করে যা প্রায়ই বিলম্বিত, অপ্রচলিত বা অসম্পূর্ণ। নিউ ইয়র্ক ইউনিভার্সিটির অধ্যয়নটি কীভাবে সর্বোত্তম উপায়ে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অ্যালগরিদমগুলিকে কাজে লাগাতে হয় তা বোঝার চেষ্টা করেছিল।

গবেষণায় দেখা গেছে যে 11,2 থেকে 1980 সালের মধ্যে প্রকাশিত খাদ্য নিরাপত্তাহীন দেশগুলির উপর 2020 মিলিয়ন নিবন্ধের পাঠ্য সংকলন করে এবং সাম্প্রতিক অগ্রগতির সুবিধা গ্রহণ করে deep learning: আরামদায়ক ফলাফল প্রাপ্ত করা যেতে পারে. বিশদ বিবরণ খাদ্য সংকটের উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি পূর্বসূরকে বের করার অনুমতি দেয় যা ঐতিহ্যগত ঝুঁকি সূচক দ্বারা ব্যাখ্যাযোগ্য এবং বৈধ উভয়ই।

অ্যালগরিদম deep learning হাইলাইট করেছে যে জুলাই 2009 থেকে জুলাই 2020 পর্যন্ত সময়ের মধ্যে, সংকট সূচকগুলি 21টি খাদ্য নিরাপত্তাহীন দেশে পূর্বাভাসকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে, বেসলাইন মডেলগুলির তুলনায় 12 মাস আগে যা পাঠ্য তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে না।

গবেষণায় ইন্টিগ্রেটেড ফেজ ক্লাসিফিকেশন (আইপিসি) দ্বারা প্রকাশিত খাদ্য নিরাপত্তাহীনতার পূর্বাভাসের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়েছে। দুর্ভিক্ষ আর্লি ওয়ার্নিং সিস্টেমস নেটওয়ার্ক (FEWS NET)। আফ্রিকা, এশিয়া এবং ল্যাটিন আমেরিকার 37টি খাদ্য নিরাপত্তাহীন দেশে জেলা পর্যায়ে এই শ্রেণীবিভাগ পাওয়া যায় এবং 2009 থেকে 2015 সালের মধ্যে বছরে চারবার এবং তারপরে বছরে তিনবার রিপোর্ট করা হয়েছিল।