Modello AI open source che prevede con precisione i prezzi dell'olio d'oliva

Prezzi dell'olio d'oliva in tutto il mondo hanno raggiunto massimi storici a causa degli scarsi raccolti causati dalla siccità e dalle elevate temperature primaverili nei principali paesi produttori, in particolare la Spagna.

Mentre i prezzi all’origine sono scesi rispetto al livello record di metà gennaio, i prezzi al dettaglio restano ben al di sopra della media, portando a cambiamenti nel comportamento degli acquirenti nei consumatori tradizionalmente pesanti di olio d’oliva.

I principali esperti del settore prevedono che i prezzi diminuiranno sulla base delle aspettative di un ritorno della produzione globale di olio d'oliva a circa tre milioni di tonnellate nella campagna agricola 2024/25. Tuttavia, la direzione futura dei prezzi rimane tutt’altro che certa.

A tal fine, un ricercatore della comunità autonoma meridionale spagnola dell'Andalusia, la più grande regione produttrice di olio d'oliva al mondo, ha sviluppato un intelligenza artificiale (AI) programma per prevedere i prezzi dell'olio d'oliva.

Diego Hueltes, ingegnere informatico e amministratore delegato di TADIA.ai, una società di consulenza sull'intelligenza artificiale, ha sviluppato tre modelli di previsione dei prezzi, tra cui una previsione a una settimana, una previsione a quattro settimane e una previsione se i prezzi saliranno o scenderanno.

"Vengo da Alcalá la Real, una città di Jaén dove l'olivicoltura è il principale mezzo di sostentamento e c'è una cultura profondamente radicata intorno all'olio d'oliva ", ha detto Olive Oil Times.

"Ho trovato affascinante il fatto che gli anziani potessero prevedere i movimenti del mercato in base al clima e ai prezzi”, ha aggiunto. "Se avessero potuto farlo sulla base dell’esperienza, la mia premessa era che un modello di intelligenza artificiale avrebbe potuto ottenere lo stesso risultato in modo più sistematico”.

Hueltes ha utilizzato algoritmi di apprendimento automatico e ricerche sull'intelligenza artificiale per analizzare i prezzi storici dell'olio d'oliva, i dati meteorologici e i dati di produzione per effettuare stime accurate dei prezzi nel 2017 e nel 2018.

"Ho sviluppato due modelli”, ha detto Hueltes. "Il primo potrebbe prevedere il prezzo, un numero assoluto. In questo caso, il mio modello aveva un errore medio del 10.00%. Ad esempio, se il mio modello prevede che la prossima settimana il prezzo sarà di 9.97 €, il prezzo effettivo sarà probabilmente compreso tra 10.03 € e - €.

"Il secondo modello prevedeva 'la prossima settimana il prezzo aumenterà' o 'la prossima settimana il prezzo scenderà, rendendolo molto semplice", ha aggiunto. "Ha previsto con precisione la direzione del prezzo nel 76% dei casi."

"Per valutare questo modello, ho utilizzato una tecnica finanziaria che analizza i rendimenti vedendo quale sarebbe il rendimento accumulato se, ogni volta che il modello prevede che il prezzo salirà la prossima settimana, comprassi olio d'oliva, e ogni volta che prevede che il prezzo scenderebbe, Ho venduto olio d'oliva ", ha continuato Hueltes. "Se avessi investito 100 euro seguendo il modello tra il 2017 e il 2018, dopo un anno avrei 140 euro”.

Tuttavia, molte cose sono successe dal 2018, compreso Tariffe degli Stati Uniti sull'olio d'oliva spagnolo, il Pandemia di covid-19, l'invasione russa dell'Ucraina e dell'Europa siccità storica.

"Il modello non sarebbe valido per il 2024, anche se le sue basi scientifiche rimangono valide”, ha affermato Hueltes, che ha pubblicato il suo ricerca su GitHub, rendendolo disponibile al grande pubblico.

"Sono un grande sostenitore dell'open source e credo che la ricerca scientifica, soprattutto nel campo dell'intelligenza artificiale, dovrebbe essere universalmente accessibile e gratuita", ha affermato. "Dato che c’erano pochissimi lavori aperti e accessibili nel campo dell’olio d’oliva, ho deciso di rendere disponibili tutte le mie ricerche”.

Hueltes spera che questa tecnologia avrà in futuro un impatto positivo sulla più grande provincia produttrice di olio d'oliva del mondo.

"Il modello di intelligenza artificiale, utilizzando dati su prezzi, produzione e meteorologici, può estrarre i modelli sottostanti nei dati”, ha affermato. "Questi modelli, molto difficili da rilevare per gli esseri umani, anche per gli esperti del settore, sono del tutto realizzabili per i modelli di intelligenza artificiale”.

Secondo Hueltes, prevedendo i prezzi dell'olio d'oliva "consente di ottimizzare il commercio del petrolio, soprattutto per i piccoli produttori, poiché ricevono indicatori sul fatto che i prezzi siano giusti o meno, o se sia meglio aspettare o agire rapidamente”.

Inoltre, la ricerca potrebbe avvantaggiare gli attori in tutto il mondo catena del valore dell’olio d’oliva, compresi agricoltori, dettaglianti e distributori, consumatori, investitori e commercianti.

Agricoltori e produttori possono pianificare in modo più efficace le proprie strategie di vendita per massimizzare i profitti e gestire le risorse in modo efficiente.

Rivenditori e distributori possono anche utilizzare previsioni di prezzo accurate per gestire l'inventario e sviluppare strategie di prezzo che rimangano competitive e redditizie.

Nel frattempo, i consumatori possono prendere decisioni di acquisto informate in base alle potenziali variazioni di prezzo, come acquistare all’ingrosso quando si prevede che i prezzi aumenteranno.

Infine, gli investitori e i trader di materie prime possono prendere decisioni di investimento migliori e aumentare i propri rendimenti. Comprendere l’andamento dei prezzi può anche aiutare a formulare politiche a sostegno del settore agricolo e a stabilizzare il mercato.

Anche se Hueltes sostiene che la ricerca potrebbe non avere un impatto diretto sul cambiamento climatico, i cui sintomi sono ampiamente attribuiti al recente calo della produzione, "può aiutare a capire come i fattori climatici influenzano la produzione di olio d'oliva.

"La natura open source della ricerca consente lo sviluppo di nuovi modelli per rendere più equo il commercio dell'olio d'oliva ", ha aggiunto.