KTU matematikos mokslininkų rankose – nauja DI paremta mėsos rinkų kainų prognozės ir stabilumo sistema

KTU Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto (MGMF) mokslininkų kuriame sistema leis mėsos rinkos subjektams formuoti elgseną, siekiant gauti didžiausią ekonominę naudą.

– Studentams dėstote bendruosius matematikos modulius ir esate aktyviai įsitraukusi į žemės ūkio srities mokslinių projektų vykdymą. Pirmiausia jūs sukūrėte įrankį Lietuvos pieno rinkos kainoms tirti, vėliau su kolega – matematinį modelį Lenkijos pieno rinkos kainų stabilumui nustatyti pasirinktame laikotarpyje ir dirbtiniu intelektu grįstą prognozinį įrankį ateities kainoms nustatyti. Ką tik ėmėtės naujo projekto – „Interaktyvios sistemos mėsos (kiaulienos ir galvijienos) rinkos kainoms prognozuoti ir stabilumui analizuoti sukūrimas“. Matematikai atkakliai skverbiasi į žemės ūkį?

– Skverbiasi, tik ne atkakliai, bet labai natūraliai įsilieja, nes be matematikos neįmanoma jokia darbinė veikla ir net kiekvieno žmogaus kasdienybė. Nuo pat žmogaus gimimo mus lydi matematika, skaičiuodama gyvenimo metus.

O įvairiausių metodų, algoritmų gausa leidžia įgalinti įvairiausius procesus, pradedant pinigų srautų valdymu ir baigiant dirbtiniu intelektu. Tad matematika reikalinga absoliučiai visur, o tai reiškia, kad matematikos specialistai dirba visose srityse ir visose srityse yra labai reikalingi.

Todėl ir žemės ūkis ne išimtis – čia matematika taip pat reikalinga, nes susiduriama su dideliais duomenų srautais, kuriuos reikia mokėti valdyti, sisteminti ir apdoroti reikalingais algoritmais ir metodais.

– Kaip sekėsi kurti prognozinius įrankius pieno rinkos kainoms? Kaip tie įrankiai veikia? Kokias prognozes galime įžvelgti pieno kainų rinkoje? Gal pavyko nustatyti, kas lemia kainų svyravimus ar jų stabilumą?

– Abiejuose prognozavimo įrankiuose naudojama dirbtinio intelekto algoritmai. Pirmajame įrankyje realizuoti paprastesni algoritmai, skirti prognozuoti trumpąjį laikotarpį, o antrajame naudojami sudėtingesni algoritmai. Antrasis įrankis sukurtas pasinaudojant „Octave“ programine įranga ir turi galimybę normalizuoti/nenormalizuoti įeinančius ir išeinančius kintamuosius.

Pasirinkta, kad įeinantys kintamieji yra tas pats prognozuojamas kintamasis, kuriam pritaikytas „veidrodinio“ kintamųjų išdėstymo algoritmas ir taip sukuriami įeinantys kintamieji, kurie vienas nuo kito skiriasi laiko periodais.

Prognozuojami kintamieji tokiu principu: apsimokoma pagal žinomą periodą, pagal tam tikrą tikslumą ir randamas vienas į priekį prognozuojamas kintamasis, tuomet jis keliauja į mokymosi imtį ir vėl vykdomas apsimokymas, po to seka prognozavimas į priekį ir t. t.

Antrojo įrankio kūrimo metu buvo atliktas kainų stabilumo tyrimas, nes nuo to priklauso, ar galime ilgajame laikotarpyje prognozuoti kainas. Stabilumui tirti buvo panaudotas Lamberto funkcijų metodas, kuris yra visiškai naujas rinkos kainų tyrimuose.

Pastebėta, kad kainų svyravimai ir jų stabilumai priklauso nuo tiriamo produkto, pvz.: sviesto ir sūrio rinkos kainos yra stabilios, o lieso pieno miltelių (LPM) ir nenugriebto pieno miltelių (NPM) rinkos kainos yra nestabilios, – tai lemia daugelis faktorių, tokių kaip pasirašytos ilgalaikės sutartys su tiekėjais, importo, eksporto srautai, konkurencingumas ir t. t.

Antrasis projektas buvo atliktas praeitais metais ir buvo tiriama 11 produktų, kurių prognozės rodė arba nežymų kainų didėjimą, arba svyravimus. Sukurti įrankiai leidžia pagal turimus duomenis įmonei turėti naujausias prognozes.

– O kokie darbai jūsų laukia naujajame – mėsos rinkos kainų prognozavimo projekte?

– Žemės ūkio srityje trūksta tokio lygio įrankių, tad pasiūlytas interaktyvios sistemos mėsos (kiaulienos ir galvijienos) rinkos kainoms prognozuoti ir stabilumui analizuoti sukūrimas.

Šis tyrimas ir kuriamas įrankis bus aktualus ir prekybininkams, ir ekonomistams, patiems žemės ūkio produkcijos gamintojams ir pagaliau – pirkėjams. Kiekvienam svarbu žinoti, kokios tendencijos vyrauja žemės ūkio produktų kainų rinkoje: ar kainos gali išlikti stabilios, ar jos labai greitai gali pasikeisti.

Tokia informacija labai aktuali prekybininkui todėl, kad jis planuoja finansinius srautus. Ekonomistui ši informacija reikalinga analizuojant situaciją šalies rinkoje, produkcijos gamintojams – planuojant darbus ir pardavimų sritis, o pirkėjui aktualu žinoti, kokia situacija jo laukia ateityje. Šįkart kuriama skaitmeninė sistema bus pritaikyta ir socialiai pažeidžiamoms grupėms, suteikiant galimybę prognozuoti, pasitelkiant dirbtinį intelektą.

Ši sistema atliks rinkos kainų analizę ir prognozavimą mėsos sektoriuje, o tai palengvins įmonių žmogiškiesiems ištekliams skiriamus kaštus, nes nereikės samdyti specialisto ar konsultanto, gebančio tai atlikti – šį darbą atliks dirbtinis intelektas. Prognozuoti mėsos (kiaulienos ir galvijienos) rinkos kainas bus galima pasitelkus dirbtinį intelektą, todėl įmonės turės puikią galimybę sumažinti kaštus žmogiškųjų išteklių srityje.

– Tyrimas apims tik Lietuvos ūkininkų tiekiamos ir parduodamos produkcijos kainų pokyčius? Ar bus pažvelgta plačiau – juk kiaulienos ir jautienos atsivežama pakankamai nemažai ir iš užsienio šalių, tiesa?

– Tikrai taip, į Lietuvą daug mėsos produkcijos patenka ir iš kitų šalių. Todėl tyrimą atliksime kuo plačiau, įvertindami, iš kurių šalių yra importuojama produkcija ir į kokias šalis eksportuojama. Kalbant bendrai, veiksnių, lemiančių kainų svyravimus yra daug, pavyzdžiui: kiaulių maras, importo – eksporto srautai, karas, stichinės nelaimės ir, žinoma, vartotojo elgsena.

– Gal į savo projektines veiklas įtraukiate ir KTU studentus?

– Taip, visada pasakoju studentams apie savo mokslinius tyrimus ir skatinu juos prisijungti. Kaip tik turėjau Taikomosios matematikos bakalaurantę, kuri taikė Lamberto funkcijų metodą pieno sektoriuje Lietuvos rinkoje.

Dabar ji – jau KTU Didžiųjų verslo duomenų analitikos magistro studijų studentė ir domėjimasis moksline veikla tęsiasi – magistrantė kurs įrankį, kurį galės naudoti visi norintys ištirti kainų stabilumą pieno sektoriaus Lietuvos rinkoje. Labai džiaugiuosi tais jaunais žmonėmis, kuriems įdomu ne tik studijuoti, bet ir realiai išbandyti praktikoje, kaip veikia vienas ar kitas metodas.