Die Preise für Olivenöl sind äußerst volatil, wobei insbesondere das Wetter für die Erntemenge eine entscheidende Rolle spielt. In diesem Jahr haben etwa die Preise für Olivenöl wegen der Dürre und vergleichsweise hohen Temperaturen im Frühjahr weltweit historische Höchststände erreicht. Branchenexperten gehen jedoch davon aus, dass die Preise künftig wieder sinken, da die weltweite Olivenölproduktion im Erntejahr 2024/25 voraussichtlich wieder etwa drei Millionen Tonnen - statt rund 1,5 Millionen in 2023 - erreichen wird.

Weil der Abnahmepreis im Voraus durch die Kooperativen verhandelt wird, ist es für Olivenbauern wie in der spanischen Region Jaén, wo 20 Prozent des weltweiten Olivenöls erzeugt werden, essenziell, die Preisentwicklung möglichst genau vorherzusehen. Ein guter Preisindikator oder eine entsprechende Vorhersage könnten den Coops helfen, bessere Preise auszuhandeln, wovon wiederum die Bauern profitieren würden.

Preisentwicklung in den nächsten Wochen

Um die Olivenbauern zu unterstützen, hat Diego Hueltes, ein in Jaén ansässiger Entwickler und Geschäftsführer von Tadia.ai, bereits 2018 Preisvorhersagemodelle entwickelt. "Ich habe zwei Modelle entwickelt", erklärt Hueltes gegenüber Olive Oil Times. "Das erste Modell konnte den Preis als absolute Zahl vorhersagen, wobei der mittlere Fehler nur drei Prozent betrug. Wenn mein Modell beispielsweise prognostiziert, dass der Preis nächste Woche bei 10,00 Euro liegen wird, wird der tatsächliche Preis wahrscheinlich zwischen 9,97 und 10,03 Euro liegen."

Das zweite Modell sagte voraus, ob der Preis in der nächsten Woche steigen oder fallen wird. "Es hat die Preisentwicklung in 76 Prozent der Fälle genau vorhergesagt", so der KI-Experte.

Grundlage für die Vorhersage sind dabei öffentliche und frei verfügbare Daten, um das Modell für jeden Olivenölerzeuger nutzbar zu machen. Dazu zählen:

• Daten zu den Olivenölpreisen von der Landesregierung Andalusien,

• allgemein verfügbare Wetterdaten und

• Produktionsdaten von der spanischen Agentur für Lebensmittelinformation und -kontrolle (AICA).

Valide, aber nicht mehr aktuell

Laut Huentes ist seit 2018 jedoch viel passiert, weshalb das Modell für 2024 keine genauen Ergebnisse mehr liefern könnte - selbst wenn dessen wissenschaftliche Grundlage weiterhin valide sei. Um das Modell zu verbessern, schlägt er vor, weitere Variablen wie internationale Marktzahlen sowie Daten von den verschiedenen Ernten, Plantagen und Krankheiten von Ölbäumen, zu berücksichtigen. "Eine weitere interessante Analyse, die das Modell verbessern könnte, wäre ein Preis-Manipulationsindikator, realisiert durch Modelle zur Erkennung von Anomalien", so Huentes.

"Aber auch wenn die Preisvorhersage nicht so gut ist,wie sie sein könnte", schreibt der KI-Experte in seiner Github-Dokumentation, "insbesondere bei der mittelfristigen Prognose ist die Vorhersage der Preisentwicklung gut genug, um Anlegern bei ihren Entscheidungen zu helfen. So ergab sich beim Testset vom letzten Datenjahr immerhin eine jährliche Rendite von 40 Prozent."

Frei auf Github verfügbar

Um die Forschung in diesem Bereich voranzutreiben, hat Huentes das Projekt jetzt auf Github frei zur Verfügung gestellt. "Ich bin ein großer Fan von Open Source und glaube, dass wissenschaftliche Forschung, insbesondere im Bereich der KI, allgemein zugänglich und kostenlos sein sollte", erklärte er gegenüber dem Olivenöl-Fachblatt. "Das KI-Modell kann anhand von Preis-, Produktions- und Wetterdaten die zugrundeliegenden Muster in den Daten extrahieren. Diese Muster, die für Menschen - und selbst für Branchenexperten - nur sehr schwer zu erkennen sind, sind für KI-Modelle durchaus machbar."