本报综合外媒报道 近期《自然·食品》杂志发表一项最新研究成果称，利用机器学习算法能够帮助决策者对抗粮食安全问题并作出明智决策。

　　文章提到，2021年全球有53个国家共计1.93亿人面临粮食安全问题，特别是新冠肺炎疫情使粮食安全问题更为严峻。对此，研究人员认为，要解决这一全球性问题，需要全面监测全球粮食生产状况，并及时了解其发展趋势。

　　当前，各国政府以及相关组织在进行粮食生产调查、作出粮食安全评估时，主要采用的是面对面或电话访谈的调查方式。这种方式需要更高的资金和人力资本，由于受到各种外界因素的影响，很多国家和地区无法及时获得有关粮食安全的基本数据。针对这一困境，研究人员提出可以通过机器学习算法，在没有或无法直接获得有关粮食生产数据的情况下，预测人均粮食消费情况。同时，研究人员还提出了确定哪些变量可以影响粮食生产趋势变化的方法。

　　机器学习算法可以根据影响粮食生产的主要因素，如冲突、极端天气和经济冲击等，预测指定地区的粮食安全状况，且这种预测的准确度可以达到81%。研究人员称，未来可以在全球范围内，利用这种方法预测所有区域的粮食安全状况，以便决策者在抗击饥饿方面更加及时、准确地作出相应的对策，进而更好地应对粮食危机。

　　（赵琪/编译）