Forecasting Trends in Food Security: a Reservoir Computing Approach

要約

早期警戒システムは効果的な人道活動に不可欠なツールです。
差し迫った災害に関する事前警告は、タイムリーで的を絞った対応を促進し、命、暮らし、そして希少な財源を救うのに役立ちます。
この研究では、マリ、ナイジェリア、シリア、イエメンの 4 か国における、地方レベルで連続 60 日間の食料消費レベルを予測するための新しい定量的方法論を紹介します。
この方法論は、世界食糧計画の統合世界飢餓監視システムからの公的に利用可能なデータに基づいて構築されており、90 か国の主要な食料安全保障指標、紛争、気象現象、その他の食料不安の要因に関する毎日の最新情報を収集、処理、表示します (https:
//hungermap.wfp.org/)。
この研究では、ARIMA、XGBoost、LSTM、CNN、リザーバー コンピューティング (RC) などのさまざまなモデルのパフォーマンスを、二乗平均平方根誤差 (RMSE) メトリックを比較することによって評価しました。
この包括的な分析は、古典的な統計、機械学習、深層学習のアプローチに及びました。
私たちの調査結果は、限られたデータサンプルでのオーバーフィッティングに対する顕著な耐性と効率的なトレーニング機能の両方を考慮すると、レザボアコンピューティングが食料安全保障の分野に特に適したモデルであることを強調しています。
私たちが導入する方法論は、食糧不安を予測し検出するために設計された世界的なデータ主導型の早期警告システムの基礎を確立します。

要約(オリジナル)

Early warning systems are an essential tool for effective humanitarian action. Advance warnings on impending disasters facilitate timely and targeted response which help save lives, livelihoods, and scarce financial resources. In this work we present a new quantitative methodology to forecast levels of food consumption for 60 consecutive days, at the sub-national level, in four countries: Mali, Nigeria, Syria, and Yemen. The methodology is built on publicly available data from the World Food Programme’s integrated global hunger monitoring system which collects, processes, and displays daily updates on key food security metrics, conflict, weather events, and other drivers of food insecurity across 90 countries (https://hungermap.wfp.org/). In this study, we assessed the performance of various models including ARIMA, XGBoost, LSTMs, CNNs, and Reservoir Computing (RC), by comparing their Root Mean Squared Error (RMSE) metrics. This comprehensive analysis spanned classical statistical, machine learning, and deep learning approaches. Our findings highlight Reservoir Computing as a particularly well-suited model in the field of food security given both its notable resistance to over-fitting on limited data samples and its efficient training capabilities. The methodology we introduce establishes the groundwork for a global, data-driven early warning system designed to anticipate and detect food insecurity.

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