Tecniche di Data Science e Machine Learning per lo studio di leve socioeconomiche e logistiche in ambito Food Security

Al settore agroalimentare si stanno presentando, negli ultimi anni, innumerevoli sfide: dalla crescita della popolazione globale, con il relativo aumento del fabbisogno alimentare complessivo, alle minacce del cambiamento climatico e, non ultimo, alle difficoltà causate dagli squilibri geopolitici. Sono altrettanto numerose le iniziative che permettono di affrontare questi problemi, sulla base dell’evoluzione tecnologica e scientifica: dalla realizzazione di strumenti più avanzati, allo sviluppo di nuove forme alimentari, fino all’applicazione di modelli di machine learning per ottimizzare i processi alimentari. Sulla base di questa ultima categoria si sviluppa il progetto di questa tesi: effettuare un’analisi dei fattori legati alla Food Security, per la valutazione e la visualizzazione dell’affidabilità e dei rischi connessi alla supply chain. Lo scopo è quello di esplorare le possibilità di ricavare informazioni che possano arricchire i Decision Support System. Lo studio è avvenuto sulla base di tre step: una prima analisi di letteratura per identificare le principali dimensioni che influenzano il fenomeno, con le relative informazioni quantitative, per giungere alla realizzazione di un database di sintesi per questo contesto. Il passaggio successivo è rappresentato da un processo di data mining per addestrare e valutare i tool di machine learning più adatti per riconoscere e ricostruire le dimensioni della Food Security, sulla base dei fattori che descrivono il processo di fornitura alimentare: tra i metodi applicati le prestazioni migliori sono state raggiunte dai modelli di Random Forest. Il progetto si è poi concluso con una serie di strumenti di visualizzazione, in particolarmente le mappe coropletiche, per poter fornire una chiara ed efficace rappresentazione grafica, sia a livello di singole dimensioni, sia a livello di grandezza sintetica finale, dell’affidabilità e dei rischi connessi all’approvvigionamento alimentare, in termini di Food Security.