#420: Konopí a strojové učení, společný podnik

Pěstitele a prodejci konopí vydělávají a prosperují díky strojovému učení

Bez ohledu na rozsah, pěstitele a prodejci konopí podnikají v prostředí plném výzev. Musí se vyrovnávat s neustále se měnícími regulatorními opatřeními, složitými problémy compliance a omezeními v bankovnictví. Kromě typických obchodních a dodavatelských operací je tento vznikající trh stále neusazený z právního, ekonomického a environmentálního hlediska. Jako výsledek, společnosti produkující konopí a celá zemědělská odvětví hledají schopnosti strojového učení předpovídat, optimalizovat a analyzovat, protože se připravují na budoucnost zemědělské technologie.

Výzvy v AgTech a konopném průmyslu

Producenti založení na konopí musí řešit složité zemědělské problémy:

Pěstitele:

• Řídit škůdce a nemoci
• Navrhovat efektivní výživové plány
• Zajistit ideální environmentální podmínky
• Optimalizovat produkci a minimalizovat režijní náklady
• Právní compliance

Prodejci:

• Pochopit a organizovat složité distribuční procesy
• Koordinovat výrobce, farmáře, značky a poptávku zákazníků
• Rozhodovat o budoucím růstu a expanzi
• Daňové struktury a regulace ve více státech

Pro řešení provozní stránky pěstování, stejně jako pro řešení marketingové stránky prodeje, mohou společnosti založené na konopí nyní využívat silná data. Tato data pohání software vybavený strojovým učením, který může předpovídat budoucnost pomocí moderních algoritmů a architektur zpracování dat.

Následující charakteristiky cloudových ekosystémů pohánějí řešení strojového učení:

• Cenzory a hardware pro extrakci informací jsou levnější

  • Zvýšená popularita a úspěch řešení IoT umožňuje nasazení, připojení a vytvoření rozsáhlých sítí chytrých zařízení. Tento lokalizovaný proud dat je klíčovým komponentem pro přesnost prediktivních datových modelů.

• Procesní a úložné zdroje jsou stále dostupnější

  • Soutěž mezi cloudovými poskytovateli zve k inovacím a rozvoji za nízkou cenu. Kdokoli může postavit a nasadit řešení strojového učení v cloudu, pokud má přístup k dostatečným datům. Kromě toho všichni cloudoví poskytovatelé používají model platby podle spotřeby, který umožňuje zákazníkům platit pouze za to, co používají a vyžadují.
    

• Algoritmy a rámce zpracování dat jsou široce dostupné

  • Mnohé úkoly zpracování dat (od sběru po analýzu) lze snadno aktualizovat a automatizovat pomocí cloudových nástrojů. Podobně lze předem trénované modely strojového učení a architektury neuronových sítí znovu použít pomocí starých znalostí na nových problémech.

Takový bohatý ekosystém nástrojů, rámců a levných zařízení pro sběr dat proměnil strojové učení v zemědělství v životaschopné a nákladově efektivní řešení pro nejtěžší výzvy. Není divu, že datové optimalizace jsou aktuálně přetvářejí celý zemědělský sektor, daleko za hranicemi pěstování konopí.

Níže jsou beberapa stručných způsobů, jak jsou prediktivní modely aplikovány pěstiteli i prodejci konopí.

Pro pěstitele: Prediktivní modely pro provozní zlepšení

Silnost

Přesné pochopení chemického složení konopí je zásadní nutností pro dodržování regulatorních opatření. Prediktivní modely mohou zahrnovat spektroskopii, rentgenové zobrazovací techniky a strojové učení, aby přesně identifikovaly kanabinoidy a tak označovaly odrůdy konopí. I v případech, kdy dostupná data byla nedostatečná, výzkumníci byli stále schopni seskupit odrůdy konopí do různých kategorií (lékařské, rekreační, kombinované, průmyslové) na základě jejich chemických vlastností. Takové modely nejen umožňují lepší pochopení síly konopí ve všech fázích dodavatelského řetězce, ale také představují záruku kvality a zdraví pro konečného spotřebitele.

Předpověď výnosu

Sběr lokalizovaných, reálných dat z plodin (vlhkost, teplota, světlo) je prvním krokem k pochopení umělých i přírodních podmínek pěstování. Avšak vědět, co zasadit a jaká opatření podniknout během pěstování, nemusí být dostatečné. Zahrnutí různých zdrojů dat a stavba komplexních modelů, které zahrnují stovky funkcí (od typu půdy a srážek po míru zdravotního stavu listů), zlepšuje přesnost prediktivních modelů. Modely pak poskytují numerické odhady výnosu, které farmářům poskytují optimalizovaná řešení pro nejlepší návratnost investic.

Předpověď hrozeb

Historické výkony plodin nejsou spolehlivým ukazatelem pro budoucí hrozby a nemoci. Místo toho lze použít automatizované prediktivní modely pro neustálé monitorování plodin v přirozeném i umělém prostředí. Modely předpovědi hrozeb se spoléhají na různé techniky, od rozpoznávání obrazů po analýzu časových řad počasí. To umožňuje systému předpovídat budoucí hrozby, detekovat anomálie, a pomoci farmářům rozpoznat časná znamení. Časné jednání před tím, než bude příliš pozdě, umožňuje jim minimalizovat ztráty a maximalizovat kvalitu plodin.

Pro prodejce: Využití historických zákaznických dat pro marketing a optimalizaci dodavatelského řetězce

Hodnota zákazníka po celou dobu

Hodnota zákazníka po celou dobu (CLTV) je jedním z klíčových měřítek, která ovlivňují prodejní a marketingové úsilí. Moderní prediktivní algoritmy jsou již schopny předpovídat budoucí vztahy mezi jednotlivci a podniky. Tyto algoritmy mohou buď klasifikovat zákazníky (například nízké výdaje, vysoké výdaje, střední výdaje) do různých clusterů, nebo dokonce předpovídat kvantitativní odhady jejich budoucích výdajů. Takové jemné pochopení zákazníků a jejich výdajových návyků poskytuje prodejcům způsob, jak snadno identifikovat a pěstovat zákazníky s vysokou hodnotou.

Segmentace zákazníků

Segmentace leží v základech dobře cílených marketingových úsilí. Předem postavená řešení, stejně jako přizpůsobená algoritmy, jsou schopna rozlišovat mezi stovkami relevantních funkcí zákazníků. Tyto funkce lze inženýrovat z interních i externích zdrojů dat: webové aktivity, historie nákupů, dokonce i sociální média. Tato data vedou k tomu, že zákazníci jsou seskupeni podle souboru charakteristik, které sdílejí. To umožňuje nejen mikrocílení marketingových úsilí, ale také zlepšuje efektivitu distribučních kanálů.

Je společný podnik mezi konopím a strojovým učením pouze kouř?

Jako každá zemědělská činnost, pěstování a prodej konopí přináší řadu výzev. Strojové učení odstraňuje bariéry efektivní produkce a distribuce. Společnosti hledají za hranice manuální analýzy, aby analyzovaly omezení a parametry zapojené do provozního výkonu. Přecházejí na strojové učení, aby optimalizovaly své úsilí. Současně se marketingová stránka prodeje konopí stává stále složitější a digitální, další výzva pro využití síly velkých dat. Jak se chutě spotřebitelů stávají stále sofistikovanějšími, rozmanitost produktů a konkurence se stávají stále intenzivnějšími. Odstranění budoucí nejistoty ve všech těchto oblastech pomocí schopností předpovědi, detekce anomálií, multi-variabilní optimalizace a dalších prostřednictvím strojového učení pomáhá společnostem s konopím vydělávat obrovské zisky.

Žijeme ve světě, kde data vedou revoluci ve všech odvětvích: veřejném sektoru, zdravotnictví, výrobě a dodavatelském řetězci. Rozvoje v zemědělském sektoru nejsou výjimkou: datové řešení pohánějí inovace, pomáhají farmářům s jejich nejtěžšími rozhodnutími. Prediktivní nástroje se používají k využití lokalizovaných dat sbíraných v reálném čase, a tak odstraňují strach z nejistoty z provozních procesů. Datově poháněná zemědělská optimalizace již přetváří celý průmysl konopí.