#420: القنب والتعلم الآلي، مشروع مشترك

يحقق مزارعو ومباعو القنب أرباحًا كبيرة من التعلم الآلي

بغض النظر عن الحجم، يتعامل مزارعو ومباعو القنب مع بيئة عمل تحديّة. بينما يتعاملون مع تدابير تنظيمية متغيرة باستمرار، يجب عليهم أيضًا التكيّف مع قضايا الامتثال للقوانين العمالية والقيود المصرفية. بالإضافة إلى العمليات التجارية وال سلسلة التوريد العادية، فإن هذا السوق الناشئ لا يزال غير مستقر من الناحية القانونية والاقتصادية، ويواجه تغيرات جوية متزايدة. ونتيجة لذلك، فإن شركات منتجات القنب وصناعة الزراعة بشكل عام، تبحث عن قدرة التعلم الآلي على التنبؤ بالتحسين والتحليل أثناء التوجّه نحو مستقبل تكنولوجيا الزراعة.

التحديات في صناعة AgTech والقنب

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 للوائح القانونية

البائعون:

• فهم وتحديد عمليات التوزيع المعقدة
• تنسيق المصنعين والمزارعين والشركات والطلب من العملاء
• اتخاذ قرارات لنمو وتوسع مستقبلي
• الهياكل الضريبية متعددة الولايات واللوائح

من أجل التعامل مع الجانب التشغيلي للزراعة، وكذلك للتعامل مع الجانب التسويقي للبيع، يمكن للشركات المنتجة للقنب الآن الاستفادة من بيانات قوية. هذه البيانات تغذي برامج التعلم الآلي القادرة على التنبؤ المستقبل من خلال خوارزميات وعمليات معالجة البيانات الحديثة.

الخصائص التالية للنظم السحابية تتيح حلول التعلم الآلي:

• أجهزة الاستشعار والعتاد لاستخراج المعلومات أرخص

  • تتيح شعبية وحصول حلول إنترنت الأشياء على نشر شبكات كبيرة من الأجهزة الذكية وربطها وتشغيلها. هذه البيانات المحلية المتدفقة هي مكون حاسم لتحقيق دقة نماذج التنبؤ.

• موارد الحوسبة والتخزين متزايدة التكلفة

  • تعتبر المنافسة بين مزودي الخدمات السحابية محفزة للابتكار والتطوير بتكلفة منخفضة. يمكن لأي شخص بناء وتشغيل حلول التعلم الآلي في السحابة، بشرط أن يكون لديه الوصول إلى بيانات كافية. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم جميع مزودي الخدمات السحابية نموذج الدفع حسب الاستخدام، مما يسمح للعملاء بدفع فقط مقابل ما يستخدمونه.
    

• الخوارزميات وأطر المعالجة البيانات متاحة على نطاق واسع

  • يمكن تحديث وتأتمتة العديد من مهام معالجة البيانات (من جمع البيانات إلى التحليل) بسهولة باستخدام أدوات سحابية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن إعادة استخدام نماذج التعلم الآلي المسبقة التدريب وعمليات الشبكات العصبية على مشاكل جديدة باستخدام المعرفة القديمة.

تعتبر هذه البيئة الغنية من الأدوات والإطارات وأجهزة جمع البيانات الرخيصة قد حولت التعلم الآلي في الزراعة إلى حل قابل للتطبيق وكفء من حيث التكلفة لمواجهة التحديات الأشد صعوبة. لا عجب أن التحسين القائم على البيانات يغير بالفعل شكل قطاع الزراعة بأكمله، بما في ذلك زراعة القنب.

فيما يلي بعض الطرق القصيرة التي يتم تطبيق نماذج التنبؤ من خلالها من قبل مزارعي ومباعي القنب.

لمزارعي القنب: نماذج تنبؤية لتحسينات تشغيلية

القوة

فهم التكوين الكيميائي لنبات القنب هو ضرورة حيوية لاحترام التدابير التنظيمية. نماذج التنبؤ يمكن أن تدمج مطياف الأشعة تحت الحمراء وتصوير الأشعة السينية وتقنيات التعلم الآلي لتحديد الكانابينويدات بدقة ووضع علامات على أصناف القنب. حتى في الحالات التي كانت فيها البيانات المتاحة غير كافية، الباحثون كانوا لا يزالون قادرين على تصنيف أصناف القنب إلى فئات متميزة (دوائية، ترفيهية، مدمجة، صناعية) بناءً على خصائصها الكيميائية. لا يتمكن هذه النماذج فقط من فهم قوة القنب في جميع مراحل سلسلة التوريد، بل تمثل أيضًا ضمانًا لجودة وصحّة المستهلك النهائي.

تنبؤ الإنتاج

جمع البيانات المحلية في الوقت الفعلي من المحاصيل (الرطوبة، والحرارة، والضوء) هو الخطوة الأولى في فهم البيئات الصناعية والطبيعية. ومع ذلك، قد لا يكون معرفة ماذا نزرع وما الإجراءات التي يجب اتخاذها أثناء النمو كافيا. تدمج نماذج التنبؤ مجموعة متنوعة من مصادر البيانات وتبني نماذج معقدة تأخذ في الاعتبار مئات الخصائص (من نوع التربة وحتى مقاييس صحة الأوراق). وتخرج هذه النماذج تقديرات إنتاج رقمية توفر للمزارعين حلولًا محسّنة لأفضل عائد على الاستثمار.

تنبؤ التهديدات

أداء المحاصيل التاريخي ليس مؤشرًا موثوقًا به للتهديدات وال أمراض القادمة. بدلاً من ذلك، يمكن استخدام نماذج التنبؤ الآلية لمراقبة المحاصيل بشكل مستمر في البيئات الطبيعية والصناعية. تعتمد نماذج التنبؤ بالتهديدات على مجموعة متنوعة من التقنيات، بدءًا من تحليل الصور وصولاً إلى تحليل بيانات الطقس الزمنية. وبالتالي، تمكّن النظام من التنبؤ بالتهديدات القادمة، اكتشاف الشذوذات، ومساعدة المزارعين على التعرف على العلامات المبكرة. اتخاذ الإجراءات قبل فوات الأوان يمنحهم القدرة على تقليل الخسائر وتحسين جودة المحاصيل.

لمباعي القنب: الاستفادة من البيانات التاريخية للعملاء لتحسين التسويق وسلسلة التوريد

قيمة العميل على مدى الحياة

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

تنقيح العملاء

يقع التنقيح في أساس الجهود التسويقية المستهدفة جيدًا. يمكن لل حلول المسبقة والخوارزميات المخصصة تمييز مئات الخصائص ذات الصلة للعملاء. يمكن هندسة هذه الخصائص من جميع أنواع مصادر البيانات الداخلية والخارجية: بيانات النشاط على الويب، تاريخ الشراء السابق، حتى النشاط على وسائل التواصل الاجتماعي. يؤدي هذا إلى تقسيم العملاء إلى مجموعات وفقًا لمجموعة من الخصائص التي يشاركونها. هذا يسمح ليس فقط بتحديد أهداف دقيقة للجهود التسويقية، ولكن أيضًا يحسن كفاءة قنوات التوزيع.

هل مشروع القنب والتعلم الآلي ينتج دخانًا؟

مثل أي مشروع زراعي، يأتي زراعة وبيع محصول مثل القنب مع تحديات متعددة. يزيل التعلم الآلي الحواجز أمام الإنتاج والتنسيق الفعالين. تعتمد الشركات على التحليل الآلي لتحليل القيود والمعايير المشاركة في الأداء التشغيلي. هم يتحولون إلى التعلم الآلي لتحسين جهودهم. وفي الوقت نفسه، يصبح الجانب التسويقي لبيع القنب معقدًا ومتطورًا بشكل متزايد، وهو ما يحتاج إلى قوة البيانات الكبيرة. مع تطور أذواق المستهلكين، يصبح تنوع المنتجات والمنافسة أكثر شراسة. إزالة عدم اليقين في جميع هذه المجالات من خلال قدرات التنبؤ واكتشاف الشذوذ والتحسين المتعدد للvariables وغيرها من خلال التعلم الآلي يساعد شركات القنب على تحقيق أرباح كبيرة.

نحن نعيش في عالم حيث تقود البيانات ثورة في جميع القطاعات: القطاع العام، والصحة، والتصنيع، وسلسلة التوريد. لا تختلف التطورات في القطاع الزراعي عن ذلك: الحلول القائمة على البيانات تؤدي إلى الابتكار من خلال مساعدة المزارعين في اتخاذ قراراتهم الأكثر تحديًا. يتم استخدام أدوات التنبؤ للاستفادة من البيانات المحلية التي تجمع في الوقت الفعلي، وبالتالي إزالة خوف عدم اليقين من العمليات التشغيلية. التحسين الزراعي القائم على البيانات يغير بالفعل شكل قطاع القنب بأكمله.