#420: Konopí a strojové učení, společný podnik

Pěstitele a prodejce konopí jsou na vzestupu a vydělávají na strojovém učení

Bez ohledu na rozsah jsou pěstitele a prodejci konopí v podnikání v mimořádně náročném prostředí. Zatímco se musí vyrovnat s neustále se měnícími regulačními opatřeními, musí také navigovat komplexní problémy compliance a omezení bankovnictví. Kromě typických obchodních a dodavatelských operací je tento vznikající trh stále neusazený z právního, ekonomického a čelí stále více přísnému počasí. V důsledku toho společnosti produkující konopné produkty a zemědělský průmysl jako celek hledají schopnost strojového učení předpovídat, optimalizovat a analyzovat, když přijímají budoucnost zemědělské technologie.

Výzvy v AgTech a konopném průmyslu

Producenti založení na konopí musí řešit komplexní zemědělské problémy:

Pěstitele:

• Řídit škůdce a nemoci
• Navrhnout efektivní výživové plány
• Zajistit ideální environmentální podmínky
• Optimalizovat výstup při minimalizaci nákladů
• Právní compliance

Prodejci:

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

Pro řešení operativní stránky pěstování, stejně jako pro řešení marketingové stránky prodeje, mohou společnosti založené na konopných produktech nyní využít silná data. Tato data pohání software schopný strojového učení, který může předpovídat budoucnost pomocí moderních algoritmů a architektur zpracování dat.

Následující charakteristiky cloudových ekosystémů pohánějí řešení strojového učení:

• Čidla a hardware pro extrakci informací jsou levnější

  • Zvýšená popularita a úspěch řešení IoT umožňuje nasazení, připojení a vytvoření rozsáhlých sítí inteligentních zařízení. Tato lokalizovaná proudová data jsou zásadním komponentem pro přesnost prediktivních datových modelů.

• Výpočetní a úložné zdroje jsou stále dostupnější

  • Soutěž mezi cloudovými dodavateli zve k inovacím a rozvoji za nízkou cenu. Kdokoli může postavit a nasadit řešení ML v cloudu, pokud má přístup k dostatečným datům. Kromě toho všichni cloudoví poskytovatelé používají model platby podle použití, 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 ML a architektury neuronových sítí znovu využít pomocí starých znalostí na nových problémech.

Takový bohatý ekosystém nástrojů, rámců a levných zařízení pro sběr dat proměnil ML v zemědělství na životaschopné a nákladově efektivní řešení pro nejtvrdší výzvy. Žádné divy, že datové optimalizace jsou aktuálně přetvářejí celý zemědělský sektor, daleko za hranicemi pěstování konopí.

Níže jsou uvedeny beberapa stručné způsoby, jak jsou prediktivní modelovací řešení aplikována jak pěstiteli, tak prodejci.

Pro pěstitele: Prediktivní modely pro provozní zlepšení

Silnost

Přesné pochopení chemického složení konopné rostliny je zásadní nutností pro respektování regulačních opatření. Prediktivní modely mohou zahrnovat spektroskopii, rentgenovou zobrazovací techniku a strojové učení, aby přesně identifikovaly kanabinoidy a tak označovaly konopné odrůdy. I v případech, kdy dostupná data byla nedostatečná, výzkumníci byli stále schopni seskupit konopné odrůdy do různých kategorií (léčivé, rekreační, kombinované, průmyslové) na základě jejich chemických vlastností. Nejen, že takové modely 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 v pochopení jak umělých, tak přirozených prostředí. Nicméně, vědět, co zasadit a jaké akce podniknout během růstu, nemusí být dostatečné. Zahrnutí různých zdrojů dat a vytvoření komplexních modelů, které zohledňují stovky funkcí (od typu půdy a srážek po zdraví listů), zlepšuje přesnost prediktivních modelů. Modely pak poskytují numerické odhady výnosu, které poskytují farmářům optimalizovaná řešení pro nejlepší návratnost investic.

Předpověď hrozeb

Historické výkony plodin nejsou spolehlivým ukazatelem budoucích hrozeb a nemocí. Místo toho lze použít automatizované prediktivní modely pro stálé monitorování plodin v přirozeném i umělém prostředí. Modely predikce hrozeb se spoléhají na řadu technik, od rozpoznávání obrazů po analýzu časových řad počasí. Tímto způsobem 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

Životní hodnota zákazníka

Životní hodnota zákazníka (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 kvantifikovatelné 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 základně dobře cílených marketingových úsilí. Předem postavená řešení, stejně jako přizpůsobené algoritmy, jsou schopny rozlišovat mezi stovkami relevantních funkcí zákazníků. Tyto funkce lze inženýrovat z různých interních a externích zdrojů dat: webové aktivity, historie předchozích nákupů, dokonce i aktivity na sociálních médiích. Tato data pak vedou k seskupení zákazníků podle sady 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 snaha, pěstování a prodej plodiny, jako je konopí, přichází s řadou výzev. Strojové učení odstraňuje bariéry pro efektivní produkci a distribuci. Společnosti se dívají za hranice manuálního análýzy, 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 k využití síly velkých dat. Jak se chutě spotřebitelů stávají stále sofistikovanějšími, rozmanitost produktů a konkurence se stává stále více zuřivou. Odstranění budoucí nejistoty ve všech těchto oblastech pomocí schopností predikce, detekce anomálií, multi-variabilní optimalizace a dalšího 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 nejsložitějšími rozhodnutími. Prediktivní nástroje se používají k využití lokalizovaných dat sbíraných v reálném čase, tím se odstraňuje strach z nejistoty z provozních procesů. Digitální, datové zemědělské optimalizace již přetvářejí celý konopný průmysl.