Utilizing Artificial Intelligence to Forecast Market Trends and Enhance Supply Chain Strategies in Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
This investigation elucidates the transformative role of Artificial Intelligence (AI) in revolutionizing agriculture across North America, with a focus on the United States, Canada, and Mexico.By leveraging advanced AI methodologies, particularly Gated Re-current Units (GRUs)-a sophisticated variant of Recurrent Neural Networks (RNNs)-this study addresses pressing agricultural challenges, including market volatility, demand forecasting, and price fluctuations.GRUs were selected for their efficacy in handling sequential data, mitigating issues like vanishing gradients, and delivering precise predic-tions for crops such as maize and potatoes.Performance metrics, including Mean Squared Error (MSE) and Root Mean Squared Error (RMSE), demonstrate exceptional accuracy, notably for maize yields in Mexico (RMSE: 1224) and potato yields in Canada (RMSE: 23145).Utilizing comprehensive crop yield datasets, this research underscores AI's ability to provide actionable insights, enabling farmers, suppliers, and distributors to optimize inventory, reduce waste, and strategically time market entry.The study also explores market scenario simulations, adoption barriers such as data accessibility, and the need for stakeholder training.Through detailed case studies, we illustrate AI's capacity to fortify agricultural supply chains, enhancing adaptability to dynamic market conditions.These findings affirm AI's potential to foster resilience, efficiency, and profitability, offering stakeholders critical tools for resource management and long-term strategic planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».