El modelo de IA de código abierto predijo con precisión los precios del aceite de oliva

Precios del aceite de oliva en todo el mundo han alcanzado máximos históricos debido a las malas cosechas causadas por la sequía y las altas temperaturas primaverales en los principales países productores, sobre todo España.

Si bien los precios en origen han caído desde su máximo histórico de mediados de enero, los precios minoristas se mantienen muy por encima del promedio, lo que lleva a cambios en el comportamiento del comprador en consumidores tradicionalmente habituales de aceite de oliva.

Los principales expertos del sector prevén que los precios bajen según las expectativas de que la producción mundial de aceite de oliva vuelva a rondar los tres millones de toneladas en la campaña 2024/25. Sin embargo, la dirección futura de los precios sigue siendo incierta.

Con ese fin, un investigador de la comunidad autónoma de Andalucía, en el sur de España, la región productora de aceite de oliva más grande del mundo, desarrolló un inteligencia artificial (AI) programa para predecir los precios del aceite de oliva.

Diego Hueltes, ingeniero informático y director ejecutivo de TADIA.ai, una consultora de inteligencia artificial, desarrolló tres modelos predictivos de precios, incluido un pronóstico de una semana, un pronóstico de cuatro semanas y una predicción de si los precios subirán o bajarán.

"Vengo de Alcalá la Real, un pueblo de Jaén donde el cultivo del olivo es el principal medio de vida y hay una cultura muy arraigada en torno al aceite de oliva”, relata. Olive Oil Times.

"Me pareció fascinante que los mayores pudieran predecir los movimientos del mercado basándose en el clima y los precios”, añadió. "Si podían hacerlo basándose en la experiencia, mi premisa era que un modelo de IA podría lograr lo mismo de una manera más sistemática”.

Hueltes utilizó algoritmos de aprendizaje automático e investigación de inteligencia artificial para analizar los precios históricos del aceite de oliva, datos meteorológicos y datos de producción para realizar estimaciones de precios precisas en 2017 y 2018.

"Desarrollé dos modelos”, dijo Hueltes. "El primero podría predecir el precio, un número absoluto. En este caso, mi modelo tuvo un error medio del tres por ciento. Por ejemplo, si mi modelo predice que la próxima semana el precio será de 10.00 €, el precio real probablemente estará entre 9.97 € y 10.03 €”.

"El segundo modelo predijo "la próxima semana el precio subirá' o "La próxima semana el precio bajará', lo que lo hará muy sencillo”, añadió. "Predijo con precisión la dirección del precio el 76 por ciento de las veces”.

"Para evaluar este modelo, utilicé una técnica financiera que analiza los rendimientos viendo cuál sería el rendimiento acumulado si, cada vez que el modelo predijera que el precio subiría la próxima semana, comprara aceite de oliva, y cada vez que predijera que el precio bajaría, Vendía aceite de oliva”, continuó Hueltes. "Si hubiera invertido 100€ siguiendo el modelo entre 2017 y 2018, al cabo de un año tendría 140€”.

Sin embargo, han sucedido muchas cosas desde 2018, incluyendo aranceles de estados unidos sobre el aceite de oliva español, el Pandemia de COVID-19, la invasión rusa de Ucrania y la de Europa sequía histórica.

"El modelo no sería válido para 2024 a pesar de que su base científica sigue siendo válida”, afirmó Hueltes, quien publicó su investigación en GitHub, poniéndolo a disposición del público en general.

"Soy un gran admirador del código abierto y creo que la investigación científica, especialmente en IA, debería ser universalmente accesible y gratuita”, afirmó. "Como había muy poco trabajo abierto y accesible en el campo del aceite de oliva, decidí poner a disposición toda mi investigación”.

Hueltes espera que esta tecnología tenga un impacto positivo en el futuro en la provincia productora de aceite de oliva más grande del mundo.

"El modelo de IA, que utiliza datos meteorológicos, de producción y de precios, puede extraer los patrones subyacentes en los datos”, dijo. "Estos patrones, muy difíciles de detectar para los humanos, incluso para los expertos del sector, son totalmente factibles para los modelos de IA”.

Según Hueltes, predecir el precio del aceite de oliva ""Permite optimizar el comercio petrolero, especialmente para los pequeños productores, ya que reciben indicadores sobre si los precios son justos o no, o si es mejor esperar o actuar rápidamente".

Además, la investigación podría beneficiar a actores de todo el mundo. cadena de valor del aceite de oliva, incluidos agricultores, minoristas y distribuidores, consumidores, inversores y comerciantes.

Los agricultores y productores pueden planificar más eficazmente sus estrategias de ventas para maximizar las ganancias y gestionar los recursos de manera eficiente.

Los minoristas y distribuidores también pueden utilizar predicciones de precios precisas para gestionar el inventario y desarrollar estrategias de precios que sigan siendo competitivas y rentables.

Mientras tanto, los consumidores pueden tomar decisiones de compra informadas basadas en posibles cambios de precios, como comprar al por mayor cuando se espera que los precios aumenten.

Por último, los inversores y comerciantes de materias primas pueden tomar mejores decisiones de inversión y aumentar sus rendimientos. Comprender las tendencias de los precios también puede ayudar a formular políticas para apoyar al sector agrícola y estabilizar el mercado.

Si bien Hueltes dijo que es posible que la investigación no tenga un impacto directo en el cambio climático, cuyos síntomas se atribuyen ampliamente a las recientes caídas de la producción, "Puede ayudar a comprender cómo los factores climáticos afectan la producción de aceite de oliva”.

"La naturaleza de código abierto de la investigación permite el desarrollo de nuevos modelos para hacer que el comercio del aceite de oliva sea más equitativo”, añadió.