Per anticipà queste crisi, pudete aduprà i mudelli predittivi chì però sò basati nantu à e misure di risicu chì sò spessu ritardate, obsolete o incomplete. U studiu di l'Università di New York hà cercatu di capisce cumu sfruttà in modu ottimale l'algoritmi predittivi.
U studiu hà dimustratu chì, trasfurmendu u testu di 11,2 milioni d'articuli, in relazione à i paesi insicuri alimentari, publicati trà 1980 è 2020, è apprufittannu di i prugressi recenti in deep learning: risultati cunsulanti ponu esse ottenuti. U trasfurmazioni ci hà permessu di estrae precursori d'alta frequenza di crisi alimentarii chì sò à tempu interpretabili è validati da indicatori tradiziunali di risicu.
L'algoritmu deep learning hà evidenziatu chì durante u periodu da lugliu 2009 à lugliu 2020, l'indicatori di crisa miglioranu sostanzialmente e previsioni in 21 paesi insicurezza alimentaria, finu à 12 mesi prima di i mudelli di basa chì ùn includenu micca infurmazioni testuali.
U studiu si concentra nantu à predichendu a Classificazione di Fase Integrata (IPC) di l'insicurità alimentaria publicata da Rete di Sistemi d'Allerta Precoce Famine (FEWS NET). Questa classificazione hè dispunibule à u livellu di u distrittu in 37 paesi insicurezza alimentaria in Africa, Asia è America Latina è hè stata rappurtata quattru volte à l'annu trà 2009 è 2015 è trè volte l'annu dopu.
L'insicurità alimentaria hè classificata secondu una scala ordinale composta da cinque tappe: minimu, stress, crisa, emergenza è famine.
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