#420: Cannabis und Machine Learning, ein Joint Venture

Cannabis-Anbauer und -Verkäufer verdienen mit Machine Learning

Unabhängig von der Größe verdienen Cannabis-Anbauer und -Verkäufer in einer bemerkenswert herausfordernden Umgebung. Während sie mit ständig wechselnden regulatorischen Maßnahmen zu kämpfen haben, müssen sie auch komplexe Arbeitsrechtliche Fragen und Bankbeschränkungen meistern. Neben den typischen Geschäfts- und Lieferkettenoperationen ist dieser aufstrebende Markt noch immer rechtlich, wirtschaftlich und von zunehmend schweren Wetterbedingungen geprägt. Als Ergebnis suchen Cannabis-Produktunternehmen und die Landwirtschaftsbranche im Allgemeinen nach der Fähigkeit von Machine Learning, vorherzusagen, zu optimieren und zu analysieren, während sie die Zukunft der landwirtschaftlichen Technologie annehmen.

Herforderungen in der AgTech- und Cannabis-Industrie

Cannabis-basierte Produzenten müssen komplexe landwirtschaftliche Probleme bewältigen:

Anbauer:

• Schädlinge und Krankheiten bekämpfen
• Effiziente Nährstoffpläne entwerfen
• Ideale Umweltbedingungen gewährleisten
• Ertrag maximieren und Aufwand minimieren
• Rechtliche regulatorische Konformität

Verkäufer:

• Komplexe Vertriebsprozesse verstehen und organisieren
• Hersteller, Landwirte, Marken und Kundenbedarf koordinieren
• Entscheidungen für zukünftiges Wachstum und Expansion treffen
• Mehrfachsteuern und -regulierungen

Für die operative Seite des Anbaus sowie für die Marketing-Seite des Verkaufs können cannabis-basierte Produktunternehmen nun leistungsstarke Daten nutzen. Diese Daten treiben machine-learning-fähige Software an, die vorhersagen kann, indem sie moderne Algorithmen und Datenverarbeitungsarchitekturen nutzt.

Die folgenden Merkmale von Cloud-Ökosystemen ermöglichen Machine-Learning-Lösungen:

• Sensoren und Hardware für die Informationsgewinnung sind günstiger

  • Die zunehmende Popularität und der Erfolg von IoT-Lösungen ermöglichen es, umfangreiche Netzwerke von intelligenten Geräten zu deployen, zu verbinden und zu etablieren. Diese lokalisierten Datenströme sind ein entscheidender Bestandteil für die Genauigkeit von Vorhersagemodellen.

• Rechen- und Speicherressourcen sind immer erschwinglicher

  • Der Wettbewerb zwischen Cloud-Anbietern fördert Innovation und Entwicklung zu niedrigen Kosten. Jeder kann Machine-Learning-Lösungen in der Cloud aufbauen und bereitstellen, solange er Zugang zu ausreichenden Daten hat. Darüber hinaus verwenden alle Cloud-Anbieter ein pay-as-you-go-Modell, das es den Kunden ermöglicht, nur für das zu zahlen, was sie verwenden und benötigen.
    

• Algorithmen und Datenverarbeitungsframeworks sind weit verbreitet

  • Viele Datenverarbeitungsaufgaben (von der Datenerfassung bis zur Analyse) können leicht aktualisiert und automatisiert werden, indem Cloud-Tools verwendet werden. Ebenso können vorgefertigte Machine-Learning-Modelle und neuronale Netzwerke mit altem Wissen auf neue Probleme angewendet werden.

Ein solches reiches Ökosystem von Tools, Frameworks und günstigen Datenquellen hat Machine Learning in der Landwirtschaft zu einer leistbaren Lösung für die größten Herausforderungen gemacht. Kein Wunder, dass datengetriebene Optimierung derzeit die gesamte Landwirtschaftsbranche umgestaltet, weit über den Anbau von Cannabis hinaus.

Nachfolgend einige kurze Beispiele, wie Vorhersagemodelle von Anbauern und Verkäufern eingesetzt werden.

Für Anbauer: Vorhersagemodelle für betriebliche Verbesserungen

Potenz

Ein genaues Verständnis der chemischen Zusammensetzung der Cannabis-Pflanze ist für die Einhaltung regulatorischer Maßnahmen von entscheidender Bedeutung. Vorhersagemodelle können Spektroskopie, Röntgenbildgebungstechniken und Machine Learning verwenden, um Cannabinoide genau zu identifizieren und Cannabis-Sorten zu kennzeichnen. Selbst in Fällen, in denen die verfügbaren Daten unzureichend waren, konnten Forscher Cannabis-Sorten noch in verschiedene Kategorien (medizinisch, Freizeit, kombiniert, industriell) nach ihren chemischen Eigenschaften einordnen. Solche Modelle ermöglichen nicht nur ein besseres Verständnis der Cannabis-Potenz in allen Stadien der Lieferkette, sondern stellen auch eine Qualitätssicherung und Gesundheitssicherung für die Endverbraucher dar.

Ertragsvorhersage

Die Erfassung lokalisierter Echtzeit-Daten von Pflanzen (Feuchtigkeit, Temperatur, Licht) ist der erste Schritt zum Verständnis künstlicher und natürlicher Wachstumsbedingungen. Allerdings reicht es nicht aus, zu wissen, was zu pflanzen und welche Maßnahmen während des Wachstums zu ergreifen sind. Durch die Einbeziehung verschiedener Datenquellen und die Erstellung komplexer Modelle, die Hunderte von Merkmalen (von Bodentyp und Niederschlag bis hin zu Gesundheitsmaßen auf Blattebene) berücksichtigen, kann die Genauigkeit von Vorhersagemodellen verbessert werden. Die Modelle liefern dann numerische Ertragschätzungen, die den Landwirten optimierte Lösungen für die beste Rendite bieten.

Bedrohungsvorhersage

Die historische Leistung von Pflanzen ist kein zuverlässiger Indikator für zukünftige Bedrohungen und Krankheiten. Stattdessen können automatisierte Vorhersagemodelle verwendet werden, um Pflanzen in natürlichen und künstlichen Umgebungen ständig zu überwachen. Bedrohungs-Vorhersagemodelle nutzen eine Vielzahl von Techniken, von Bilderkennung bis zur Analyse von Wetterzeitreihendaten. Damit können Systeme zukünftige Bedrohungen vorhersagen, Anomalien erkennen und Landwirten helfen, frühzeitige Anzeichen zu erkennen. Durch frühzeitiges Handeln können sie Verluste minimieren und die Pflanzenqualität maximieren.

Für Verkäufer: Historische Kunden-Daten für Marketing- und Lieferketten-Optimierung nutzen

Kundenlebenszeitwert

Kundenlebenszeitwert (CLTV) ist eines der entscheidenden Maße, die Verkaufs- und Marketingbemühungen beeinflussen. Moderne Vorhersage-Algorithmen können bereits zukünftige Beziehungen zwischen Individuen und Unternehmen vorhersagen. Diese Algorithmen können Kunden in verschiedene Kategorien (z. B. geringe Ausgaben, hohe Ausgaben, mittlere Ausgaben) einordnen oder sogar quantifizierbare Schätzungen ihrer zukünftigen Ausgaben vorhersagen. Ein solches feines Verständnis von Kunden und ihren Ausgaben-Gewohnheiten bietet Verkäufern eine Möglichkeit, leicht wertvolle Kunden zu identifizieren und zu pflegen.

Kunden-Segmentierung

Segmentierung liegt an der Grundlage gezielter Marketingbemühungen. Sowohl vorgefertigte Lösungen als auch benutzerdefinierte Algorithmen können zwischen Hunderten von relevanten Kundenmerkmalen unterscheiden. Diese Merkmale können aus verschiedenen internen und externen Datenquellen abgeleitet werden: Web-Aktivitätsdaten, Kaufhistorie, sogar soziale Medien-Aktivität. Diese Daten ermöglichen es, Kunden nach einer Reihe von Merkmalen zu gruppieren, die sie teilen. Damit können nicht nur gezielte Marketingbemühungen durchgeführt, sondern auch die Effizienz von Vertriebskanälen verbessert werden.

Ist das Joint Venture zwischen Cannabis und Machine Learning nur Rauch?

Wie bei jedem landwirtschaftlichen Unterfangen kommen mit dem Anbau und Verkauf von Cannabis eine Vielzahl von Herausforderungen. Machine Learning entfernt die Barrieren für effiziente Produktion und Verteilung. Unternehmen schauen über manuelle Analysen hinaus, um die Einschränkungen und Parameter zu analysieren, die an der operativen Leistung beteiligt sind. Sie wechseln zu Machine Learning, um ihre Bemühungen zu optimieren. Gleichzeitig wird die Marketing-Seite des Verkaufs von Cannabis immer komplexer und digitaler, ein weiterer Anruf, die Macht von Big Data zu nutzen. Da die Vorlieben der Verbraucher immer raffinierter werden, wird die Vielfalt der Produkte und der Wettbewerb immer heftiger. Durch die Fähigkeiten von Vorhersage, Anomalie-Erkennung, Multi-Variablen-Optimierung und mehr durch Machine Learning können Cannabis-Unternehmen enorme Gewinne erzielen.

Wir leben in einer Welt, in der Daten eine Revolution in allen Branchen anführen: öffentlicher Sektor, Gesundheit, Fertigung und Lieferkette. Entwicklungen im landwirtschaftlichen Sektor sind keine Ausnahme: datengetriebene Lösungen treiben Innovationen voran, indem sie Landwirten bei ihren schwierigsten Entscheidungen helfen. Vorhersage-Tools werden verwendet, um lokale Daten in Echtzeit zu nutzen und damit die Angst vor Unsicherheit aus den betrieblichen Prozessen zu entfernen. Datengetriebene landwirtschaftliche Optimierung verändert bereits die gesamte Cannabis-Industrie.