#420: القنب و تعلم الآلة، مشروع مشترك

مزارعو القنب و بائعوه يلجؤون إلى تعلم الآلة لتحقيق أرباح

بغض النظر عن الحجم، يتعامل مزارعو القنب و بائعوه مع بيئة أعمال تحديية بشكل ملحوظ. بينما يتعاملون مع التدابير التنظيمية التي تتغير باستمرار، يتعين عليهم أيضًا التنقل في قضايا الامتثال للعمل المعقدة وقيود البنوك. بالإضافة إلى العمليات التجارية وال سلسلة التوريد العادية، فإن هذا السوق الناشئ لا يزال غير مستقر قانونًا واقتصاديًا ويواجه طقسًا متزايدًا في القسوة. ونتيجة لذلك، فإن شركات منتجات القنب وصناعة الزراعة بصفة عامة، تبحث إلى قدرة تعلم الآلة على التنبؤ وتحسين وتحليل كما أنها تتبنى مستقبل تكنولوجيا الزراعة.

التحديات في صناعة AgTech و القنب

يجب على منتجي القنب مواجهة قضايا زراعية معقدة:

المزارعون:

• إدارة الآفات والأمراض
• تصميم خطط تغذية فعالة
• ضمان ظروف بيئية مثالية
• تحسين الإنتاج مع تقليل التكاليف
• الامتثال للتنظيمات القانونية

البائعون:

• فهم وتنظيم عمليات التوزيع المعقدة
• تنسيق المصنعين و المزارعين و العلامات التجارية و الطلب من العملاء
• اتخاذ قرارات لنمو و توسع مستقبلي
• هياكل ضريبية متعددة الولايات و التنظيمات

لمواجهة الجانب التشغيلي للزراعة، وكذلك للتعامل مع الجانب التسويقي للبيع، يمكن لمشاريع منتجات القنب الآن الاستفادة من بيانات قوية.تزويد هذه البيانات برنامج تعلم الآلة القادر على التنبؤ بالمستقبل من خلال خوارزميات و هياكل معالجة البيانات الحديثة.

تتمتع النظم القائمة على السحابة بالخصائص التالية التي تدفع حلول تعلم الآلة:

• أجهزة استشعار و أجهزة لاستخراج المعلومات أرخص

  • تجعل شعبية و نجاح حلول إنترنت الأشياء من الممكن نشر و توصيل و إنشاء شبكات واسعة من الأجهزة الذكية. وتعتبر هذه البيانات المترابطة المحلية مكونًا حاسمًا ل دقة نماذج البيانات التنبؤية.

• موارد الحوسبة و التخزين متزايدة الرخص

  • تدعو المنافسة بين مزودي السحابة إلى الابتكار و التطوير بتكلفة منخفضة. يمكن لأي شخص بناء و نشر حلول تعلم الآلة في السحابة، شريطة أن يكون لديه وصولًا إلى بيانات كافية. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم جميع مزودي السحابة نموذج الدفع حسب الاستخدام، مما يسمح للعملاء بدفع فقط مقابل ما يستخدمونه و يحتاجونه.

• الخوارزميات و إطارات معالجة البيانات متاحة على نطاق واسع

  • يمكن تحديث و تutomation العديد من مهام معالجة البيانات (من جمع البيانات إلى التحليل) بسهولة مع أدوات قائمة على السحابة. وبالمثل، يمكن إعادة استخدام نماذج تعلم الآلة و هياكل الشبكات العصبية المسبقة التدريب باستخدام المعرفة القديمة على مشاكل جديدة.

تعتبر هذه النظم الغنية بأدوات و إطارات و أجهزة لجمع البيانات رخيصة الثمن قد حولت تعلم الآلة في الزراعة إلى حل فعال و كفء للتكاليف لأصعب التحديات. لا عجب أن تحسينات قوية بالبيانات تعيد تشكيل整个 قطاع الزراعة، و لا سيما صناعة القنب.

فيما يلي بعض الطرق القصيرة التي يتم تطبيق حلول النمذجة التنبؤية من قبل مزارعي و بائعو القنب.

لمزارعي القنب: نماذج تنبؤية لتحسين التشغيل

القوة

فهم التكوين الكيميائي لنبات القنب هو ضرورة حيوية لاحترام التدابير التنظيمية. نماذج تنبؤية يمكن أن تدمج التحليل الطيفي و تقنيات التصوير بالأشعة السينية و تعلم الآلة لتحديد الكانابينويدات و بالتالي وضع علامات على أصناف القنب. حتى في الحالات التي كانت البيانات المتاحة غير كافية، الباحثون كانوا لا يزالون قادرين على تجميع أصناف القنب في فئات مميزة (دوائية، ترفيهية، مشتركة، صناعية) بناءً على خصائصها الكيميائية. لا تقدم هذه النماذج فقط فهمًا أفضل لقوة القنب في جميع مراحل سلسلة التوريد، بل تمثل أيضًا ضمانًا لجودة و صحة المستهلكين النهائيين.

تنبؤ الإنتاج

جمع البيانات المحلية و الوقت الحقيقي من المحاصيل (الرطوبة، درجة الحرارة، الضوء) هو الخطوة الأولى في فهم البيئات الطبيعية و الاصطناعية. ومع ذلك، قد لا يكون معرفة ماذا زرع و ما الإجراءات التي يجب اتخاذها أثناء النمو كافيين. دمج مجموعة متنوعة من مصادر البيانات و بناء نماذج معقدة التي تأخذ في الاعتبار مئات الخصائص (من نوع التربة و هطول الأمطار إلى مقاييس صحة الأوراق) تحسن دقة نماذج التنبؤ. وتخرج النماذج بعد ذلك تقديرات رقمية لتحقيق الإنتاج التي توفر للمزارعين حلولًا محسنة لتحقيق أفضل عائد على الاستثمار.

تنبؤ التهديدات

أداء المحاصيل التاريخي ليس مؤشرًا موثوقًا به لتهديدات و أمراض مستقبلية. بدلاً من ذلك، يمكن استخدام نماذج التنبؤ الآلية لمراقبة المحاصيل بشكل مستمر في البيئات الطبيعية و الاصطناعية. تعتمد نماذج تنبؤ التهديدات على مجموعة متنوعة من التقنيات، من تحليل الصور إلى تحليل بيانات سلسلة زمنية للطقس. وبالتالي تمكين النظام من التنبؤ بالتهديدات القادمة، اكتشاف الشذوذ، ومساعدة المزارعين على التعرف على العلامات المبكرة. اتخاذ الإجراءات قبل فوات الأوان يمنحهم القدرة على تقليل الخسائر وتحسين جودة المحاصيل.

لبائعو القنب: استغلال بيانات العملاء التاريخية للتسويق و تحسين سلسلة التوريد

قيمة العميل على مدى الحياة

قيمة العميل على مدى الحياة (CLTV) هي واحدة من المقاييس الحاسمة التي تؤثر على الجهود التسويقية و البيعية. يمكن للخوارزميات التنبؤية الحديثة التنبؤ بالعلاقات المستقبلية بين الأفراد و الشركات. يمكن لهذه الخوارزميات تصنيف العملاء (على سبيل المثال، إنفاق منخفض، إنفاق عال، إنفاق متوسط) في فئات مختلفة أو حتى التنبؤ بتقييمات كمية لإنفاقهم المستقبلي. يوفر هذا الفهم الدقيق للعملاء و عادات إنفاقهم لبائعو القنب طريقة لتحديد و تعزيز العملاء ذوي القيمة العالية بسهولة.

تنقيح العملاء

يقع تنقيح العملاء في أساس الجهود التسويقية المستهدفة جيدًا. يمكن لكل من الحلول المسبقة و الخوارزميات المخصصة تمييز مئات الخصائص الهامة للعملاء. يمكن هندسة هذه الخصائص من جميع أنواع مصادر البيانات الداخلية و الخارجية: بيانات النشاط على الويب، تاريخ الشراء السابق، حتى نشاط وسائل التواصل الاجتماعي. و تؤدي هذه البيانات إلى تجميع العملاء وفقًا لمجموعة من الخصائص التي يشاركونها. و هذا يسمح ليس فقط بتحسين كفاءة قنوات التوزيع، بل أيضًا بالاستهداف الدقيق للجهود التسويقية.

هل مشروع القنب و تعلم الآلة ينتج دخانًا؟

مثل أي مشروع زراعي، يأتي زراعة و بيع محصول مثل القنب مع مجموعة من التحديات. يتم إزالة تعلم الآلة للحواجز أمام الإنتاج و التوزيع الفعالين. تبحث الشركات إلى ما وراء التحليل اليدوي لتحليل القيود و المعايير المشاركة في الأداء التشغيلي. هم يتحولون إلى تعلم الآلة لتحسين جهودهم. في نفس الوقت، يصبح الجانب التسويقي لبيع القنب معقدًا و رقميًا بشكل متزايد، و هو دعوة أخرى لجلب قوة البيانات الكبيرة. كما تزداد أذواق المستهلكين تعقيدًا، تزداد تنوع المنتجات و المنافسة. إزالة عدم اليقين في جميع هذه المجالات بقدرات التنبؤ و اكتشاف الشذوذ و التحسين المتعدد المتغيرات و المزيد من خلال تعلم الآلة يساعد شركات القنب على تحقيق أرباح كبيرة.

نحن نعيش في عالم حيث تقود البيانات ثورة في جميع القطاعات: القطاع العام، الصحة، التصنيع، و سلسلة التوريد. لا استثناء لتطورات القطاع الزراعي: تحرك حلول مدعومة بالبيانات الابتكار من خلال مساعدة المزارعين في قراراتهم الأكثر تحديًا. تستخدم أدوات التنبؤ لاستغلال البيانات المحلية التي تم جمعها في الوقت الفعلي، و بالتالي إزالة خوف عدم اليقين من العمليات التشغيلية. تحسين الزراعة الرقمي و مدعوم بالبيانات يحول بالفعل整个 صناعة القنب.