تجارت توانایی پیش‌بینی روندهای بازار و اتخاذ تصمیمات آگاهانه کلید دستیابی به موفقیت و کسب مزیت رقابتی است.
در این میان صنایع غذایی و به‌طور خاص حوزه آبزی‌پروری با چالش‌های متعددی نظیر نوسانات قیمت تغییرات فصلی و ریسک‌های مرتبط با بیماری‌ها مواجه هستند.
این عوامل ضرورت بهره‌گیری از ابزارهای نوین و قدرتمند را برای پیش‌بینی دقیق‌تر و کاهش عدم قطعیت‌ها بیش از پیش نمایان می‌سازند.
در دهه‌های اخیر هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان یک فناوری تحول‌آفرین وارد عرصه‌های مختلفی از جمله اقتصاد و بازاریابی شده است.
توانایی این فناوری در تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها شناسایی الگوهای پیچیده و ارائه پیش‌بینی‌های دقیق آن را به ابزاری ارزشمند برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک تبدیل کرده است.
در این راستا استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی بازارهای کالاهای کشاورزی و آبزیان می‌تواند به تولیدکنندگان تجار و سیاست‌گذاران کمک شایانی نماید.
یکی از محصولات دریایی که از نظر ارزش غذایی و اقتصادی اهمیت بالایی دارد سخت پوستان است.
این گروه از آبزیان به دلیل طعم لذیذ و خواص تغذیه‌ای فراوان در سبد غذایی بسیاری از مردم جهان جایگاه ویژه‌ای دارند.
با این حال بازار این محصول نیز مانند سایر کالاهای کشاورزی تحت تأثیر عوامل متعددی قرار دارد که پیش‌بینی دقیق آن را دشوار می‌سازد.
در این میان استفاده از روش‌های سنتی پیش‌بینی که اغلب بر پایه تحلیل‌های آماری ساده و نظرات کارشناسی استوار هستند ممکن است نتایج دقیقی را ارائه ندهد.
این روش‌ها معمولاً قادر به در نظر گرفتن تمامی عوامل مؤثر و پیچیدگی‌های موجود در بازار نیستند.
به همین دلیل استفاده از رویکردهای نوین و مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود دقت پیش‌بینی‌ها و کاهش ریسک‌های مرتبط با تصمیم‌گیری‌های تجاری کمک کند.
هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادر است الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی‌های دقیقی از روندهای آینده بازار ارائه دهد.
این الگوریتم‌ها می‌توانند از داده‌های مختلفی نظیر قیمت‌های تاریخی میزان تولید شرایط آب و هوایی شاخص‌های اقتصادی و داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی استفاده کنند.
یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در این زمینه پیش‌بینی قیمت این سخت پوستان در بازارهای مختلف است.
نوسانات قیمت یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های پیش روی تولیدکنندگان و تجار است.
با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌توان قیمت این محصول را در بازه‌های زمانی مختلف با دقت بالایی پیش‌بینی کرد.
این امر به تولیدکنندگان کمک می‌کند تا برنامه‌ریزی بهتری برای تولید و فروش خود داشته باشند و از ضررهای احتمالی ناشی از نوسانات قیمت جلوگیری کنند.
علاوه بر پیش‌بینی قیمت هوش مصنوعی می‌تواند در پیش‌بینی میزان تقاضا نیز مورد استفاده قرار گیرد.
تقاضا برای این آبزیان تحت تأثیر عوامل مختلفی نظیر تغییرات فصلی رویدادهای خاص و تبلیغات قرار دارد.
با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان الگوهای مرتبط با تقاضا را شناسایی و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی دقیقی از میزان تقاضا در آینده ارائه داد.
این امر به تولیدکنندگان و تجار کمک می‌کند تا میزان تولید و عرضه خود را با تقاضای بازار تنظیم کنند و از انباشت یا کمبود محصول جلوگیری کنند.
یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی پیش‌بینی ریسک‌های مرتبط با بیماری‌ها است.
بیماری‌ها یکی از بزرگ‌ترین تهدیدات برای صنعت آبزی‌پروری هستند و می‌توانند خسارات مالی جبران‌ناپذیری را به بار آورند.
با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان عوامل مؤثر بر بروز بیماری‌ها را شناسایی و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی دقیقی از احتمال بروز بیماری در آینده ارائه داد.
این امر به تولیدکنندگان کمک می‌کند تا اقدامات پیشگیرانه لازم را انجام دهند و از شیوع بیماری‌ها جلوگیری کنند.
برای پیاده‌سازی یک سیستم پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی نیاز به جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مختلف است.
این داده‌ها می‌توانند شامل قیمت‌های تاریخی میزان تولید شرایط آب و هوایی شاخص‌های اقتصادی و داده‌های شبکه‌های اجتماعی باشند.
پس از جمع‌آوری داده‌ها باید آن‌ها را پاک‌سازی و آماده‌سازی کرد تا برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین مناسب باشند.
در مرحله بعد باید الگوریتم‌های مناسب را انتخاب و آموزش داد.
الگوریتم‌های مختلفی برای پیش‌بینی وجود دارند که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند.
برای مثال شبکه‌های عصبی مصنوعی یکی از قدرتمندترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند که می‌توانند الگوهای پیچیده در داده‌ها را شناسایی کنند.
با این حال آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی نیاز به داده‌های زیادی دارد و ممکن است زمان‌بر باشد.
پس از آموزش الگوریتم‌ها باید آن‌ها را ارزیابی کرد تا از دقت پیش‌بینی‌های آن‌ها اطمینان حاصل شود.
برای این منظور می‌توان از داده‌های تاریخی استفاده کرد و پیش‌بینی‌های الگوریتم را با داده‌های واقعی مقایسه کرد.
اگر دقت پیش‌بینی‌ها کافی نباشد باید الگوریتم‌ها را مجدداً آموزش داد و یا از الگوریتم‌های دیگری استفاده کرد.
سیستم پیش‌بینی باید به صورت مداوم به‌روزرسانی شود تا دقت پیش‌بینی‌های آن حفظ شود.
بازار یک محیط پویا و متغیر است و عواملی که بر آن تأثیر می‌گذارند ممکن است در طول زمان تغییر کنند.
به همین دلیل لازم است که سیستم پیش‌بینی به صورت مداوم با داده‌های جدید آموزش داده شود تا بتواند تغییرات بازار را در نظر بگیرد.
استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی بازار این آبزیان مزایای متعددی را برای تولیدکنندگان تجار و سیاست‌گذاران به همراه دارد.
از جمله این مزایا می‌توان به موارد زیر اشاره کرد افزایش دقت پیش‌بینی‌ها