#420: Cannabis und Machine Learning, ein Joint Venture

Cannabis-Anbauer und -Verkäufer kommen mit Machine Learning ins Rollen und machen Umsatz

Unabhängig von der Größe kommen Cannabis-Anbauer und -Verkäufer in einem bemerkenswert herausfordernden Umfeld an. Während sie mit ständig wechselnden regulatorischen Maßnahmen zu kämpfen haben, müssen sie auch komplexe Arbeitsrechtsthemen und Bankbeschränkungen meistern. Neben den typischen Geschäfts- und Lieferkettenoperationen ist dieser aufstrebende Markt rechtlich, wirtschaftlich und angesichts zunehmend extremer Wetterbedingungen noch unruhig. 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.

Herausforderungen in der AgTech- und Cannabis-Industrie

Cannabis-basierte Produzenten müssen komplexe landwirtschaftliche Probleme bewältigen:

Anbauer:

• Schädlinge und Krankheiten bekämpfen
• Effiziente Ernährungspläne entwerfen
• Ideale Umgebungsbedingungen sicherstellen
• Die Ausbeute optimieren und die Overhead-Kosten minimieren
• Rechtliche regulatorische Einhaltung

Verkäufer:

• Komplexe Vertriebsprozesse verstehen und organisieren
• Hersteller, Landwirte, Marken und Kundenbedarf koordinieren
• Entscheidungen für zukünftiges Wachstum und Expansion treffen
• Mehrstufige Steuerstrukturen und -vorschriften

Für die Bearbeitung der betrieblichen Seite des Anbaus sowie für die Bearbeitung der Marketing-Seite des Verkaufs können cannabis-basierte Produktunternehmen jetzt leistungsstarke Daten nutzen.Diese Daten betreiben machine-learning-fähige Software, diedie Zukunft vorhersagenkannmit Hilfe moderner Algorithmen und Datenverarbeitungsarchitekturen.

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 Netze 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 ML-Lösungen in der Cloud erstellen und deployen, vorausgesetzt, er hat Zugang zu ausreichenden Daten. Darüber hinaus verwenden alle Cloud-Anbieter ein Pay-as-you-go-Modell, das es den Kunden ermöglicht, nur für das zu zahlen, was sie nutzen und benötigen.

• Algorithmen und Datenverarbeitungsframeworks sind weit verbreitet

  • Viele Datenverarbeitungsaufgaben (von der Erfassung bis zur Analyse) können leicht mit Cloud-basierten Tools aktualisiert und automatisiert werden. Ähnlich können vorgefertigte ML-Modelle und neuronale Netzwerkarchitekturen mit altem Wissen auf neue Probleme angewendet werden.

Ein solches reiches Ökosystem von Tools, Frameworks und günstigen Datenerfassungsgeräten hat ML in der Landwirtschaft zu einer machbaren, kosteneffizienten Lösung für die größten Herausforderungen gemacht. Kein Wunder, dass datengetriebene Optimierung derzeit den gesamten Agrarsektor neu gestaltet, weit über den Cannabis-Anbau hinaus.

Nachfolgend einige kurze Beispiele, wie Vorhersagemodell-Lösungen von beiden Cannabis-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 von Vorschriften unerlässlich.Vorhersagemodellekönnen Spektroskopie, Röntgenbildgebungstechniken und Machine Learning einsetzen, umCannabinoiden genau zu identifizierenund so Cannabis-Sorten zu kennzeichnen. Selbst in Fällen, in denen die verfügbaren Daten unzureichend waren,Forscherkonnten Cannabis-Sorten dennoch 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 Stufen der Lieferkette, sondern auch eine Sicherheitsgarantie für die Qualität und Gesundheit der Endverbraucher.

Ertragsvorhersage

Die Erfassung von lokalen, Echtzeit-Daten von Pflanzen (Feuchtigkeit, Temperatur, Licht) ist der erste Schritt zum Verständnis von künstlichen und natürlichen Wachstumsbedingungen.Allerdings reicht es nicht aus, zu wissen, was angebaut und welche Maßnahmen während des Wachstums ergriffen werden sollen.Die Einbeziehung verschiedener Datenquellen und die Erstellung komplexer Modelle, die hundreds von Merkmalen (von Bodentyp und Niederschlag bis hin zu Maßnahmen für die Gesundheit der Blätter) berücksichtigen, verbessert die Genauigkeit von Vorhersagemodellen.Die Modelle liefern dann numerische Schätzungen der Erträge, die den Landwirtenoptimierte Lösungenfür die beste Rendite bieten.

Bedrohungs-Vorhersage

Die historische Leistung von Pflanzen ist kein zuverlässiger Indikator für zukünftige Bedrohungen und Krankheiten.Stattdessen können automatisierte Vorhersagemodelle eingesetzt werden, um Pflanzen in natürlichen und künstlichen Umgebungen ständig zu überwachen.Bedrohungs-Vorhersagemodelleverlassen sich auf eine Vielzahl von Techniken, von Bilderkennung bis zur Analyse von Wetterzeitreihendaten.Dadurch kann das System zukünftige Bedrohungen vorhersagen,Anomalien erkennenund den Landwirten helfen, frühe Anzeichen zu erkennen.Das Ergreifen von Maßnahmen, bevor es zu spät ist, ermöglicht es ihnen, Verluste zu minimieren und die Pflanzenqualität zu maximieren.

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

Kundenlebenswert

Kundenlebenswert (CLTV)ist einer der entscheidenden Faktoren, die Verkaufs- und Marketingbemühungen beeinflussen.Moderne Vorhersage-Algorithmen können bereits zukünftige Beziehungen zwischen Individuen und Unternehmen vorhersagen.Diese Algorithmen können Kunden entweder 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 Ausgabegewohnheiten bietet Verkäufern eine Möglichkeit, leicht hochwertige Kunden zu identifizieren und zu pflegen.

Kunden-Segmentierung

Segmentierungliegt an der Grundlage gezielter Marketingbemühungen.Sowohl vorgefertigte Lösungen als auch benutzerdefinierte Algorithmen können zwischen hunderten von relevanten Kundenmerkmalen unterscheiden.Diese Merkmale können aus allen Arten von internen und externen Datenquellen erstellt werden: Web-Aktivitätsdaten, Kaufhistorie, sogar soziale Medien-Aktivität.Dieses Ergebnis führt dazu, dass Kunden nach einer Reihe von Merkmalen gruppiert werden, die sie teilen.Dadurch können nicht nur Marketingbemühungen gezielt werden, sondern auch die Effizienz von Vertriebskanälen verbessert werden.

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

Wie jedes landwirtschaftliche Unternehmen kommt der Anbau und Verkauf von Cannabis mit einer 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 betrieblichen Leistung beteiligt sind.Sie wechseln zu Machine Learning, um ihre Bemühungen zu optimieren.Gleichzeitig wird die Marketing-Seite des Cannabis-Verkaufs immer komplexer und digitaler, ein weiterer Anruf, um die Macht von Big Data zu nutzen.Da die Geschmacksrichtungen der Verbraucher immer raffinierter werden und die Vielfalt der Produkte und der Wettbewerb immer heftiger wird, hilft die Entfernung von zukünftiger Unsicherheit in all diesen Bereichen durch die Fähigkeiten von Vorhersage, Anomalie-Erkennung, Multi-Variablen-Optimierung und mehr durch Machine Learning den Cannabis-Unternehmen, enorme Gewinne zu erzielen.

Wir leben in einer Welt, in der Daten eine Revolution in allen Branchen anführen: öffentlicher Sektor, Gesundheit, Fertigung und Lieferkette.Entwicklungen im Agrarsektor sind keine Ausnahme: datengetriebene Lösungen treiben Innovationen voran, indem sie Landwirten bei ihren schwierigsten Entscheidungen helfen.Vorhersage-Tools werden eingesetzt, um lokale Daten in Echtzeit zu nutzen und damit die Unsicherheit aus betrieblichen Prozessen zu entfernen.Digitale, datengetriebenelandwirtschaftliche Optimierunggestaltet bereits den gesamtenCannabis-Marktum.