#420: Κάνναβη και Μηχανική Μάθηση, μια Κοινή Επιχείρηση

Οι καλλιεργητές και πωλητές κάνναβης κάνουν καλά και απολαμβάνουν τα οφέλη της μηχανικής μάθησης

Ανεξάρτητα από το μέγεθος, οι καλλιεργητές και πωλητές κάνναβης διεξάγουν επιχειρήσεις σε ένα ιδιαίτερα απαιτητικό περιβάλλον. Ενώ αντιμετωπίζουν συνεχώς μεταβαλλόμενες ρυθμιστικές medidas, πρέπει επίσης να αντιμετωπίσουν σύνθετα ζητήματα συμμόρφωσης με τον εργατικό δίκαιο και περιορισμούς τραπεζικών συναλλαγών. Εκτός από τις τυπικές επιχειρηματικές και λειτουργίες της αλυσίδας εφοδιασμού, αυτή η αναδυόμενη αγορά είναι ακόμη αβέβαιη νομικά, οικονομικά και αντιμετωπίζει ολοένα και πιο σκληρά καιρό. Ως αποτέλεσμα, οι εταιρείες προϊόντων κάνναβης και ο整體 αγροτικός τομέας, αναζητούν τη δυνατότητα της μηχανικής μάθησης να προβλέψει, να βελτιώσει και να αναλύσει καθώς ενστερνίζονται το μέλλον της γεωργικής τεχνολογίας.

Προκλήσεις στο AgTech και την βιομηχανία κάνναβης

Οι παραγωγοί που βασίζονται στην κάνναβη πρέπει να αντιμετωπίσουν σύνθετα γεωργικά ζητήματα:

Καλλιεργητές:

• Διαχειρίζονται εντόμους και ασθένειες
• Σχεδιάζουν αποτελεσματικά θρεπτικά σχέδια
• Εγγυώνται ιδανικές περιβαλλοντικές συνθήκες
• Βελτιώνουν την παραγωγή ενώ ελαχιστοποιούν το κόστος
• Νομική συμμόρφωση με τους κανονισμούς

Πωλητές:

• Κατανοούν και οργανώνουν σύνθετες διαδικασίες διανομής
• Συντονίζουν παραγωγούς, αγρότες, εμπορικές μάρκες και ζήτηση πελατών
• Λαμβάνουν αποφάσεις για μελλοντική ανάπτυξη και επέκταση
• Φορολογικοί κανονισμοί και πολυπλοκότητες σε πολλαπλά κράτη

Για την αντιμετώπιση του λειτουργικού πλευρά της καλλιέργειας, καθώς και για την αντιμετώπιση της πλευράς μάρκετινγκ της πώλησης, οι εταιρείες προϊόντων κάνναβης μπορούν τώρα να εκμεταλλευτούν ισχυρά δεδομένα. Αυτά τα δεδομένα τροφοδοτούν λογισμικό που είναι ικανό για μηχανική μάθηση και μπορεί να προβλέψει το μέλλον με τη χρήση σύγχρονων αλγορίθμων και αρχιτεκτονικών επεξεργασίας δεδομένων.

Οι ακόλουθες ιδιότητες των cloud-βασισμένων οικοσυστημάτων ενδυναμώνουν τις λύσεις μηχανικής μάθησης:

• Αισθητήρες και υλικό για την εξαγωγή πληροφοριών είναι φθηνότερα

  • Η αυξημένη δημοτικότητα και επιτυχία των λύσεων IoT καθιστά δυνατή την ανάπτυξη, τη σύνδεση και την εγκατάσταση εκτενών δικτύων έξυπνων συσκευών. Αυτά τα τοπικά δεδομένα ροής είναι ένα κρίσιμο στοιχείο για την ακρίβεια των προβλεπτικών μοντέλων δεδομένων.

• Πόροι υπολογισμού και αποθήκευσης είναι ολοένα και πιο προσιτοί

  • Η ανταγωνισμός μεταξύ των παρόχων cloud προκαλεί καινοτομία και ανάπτυξη με χαμηλό κόστος. Οποιοςδήποτε μπορεί να κατασκευάσει και να αναπτύξει λύσεις ML στο cloud, εφόσον έχει πρόσβαση σε αρκετά δεδομένα. Επιπλέον, όλοι οι πάροχοι cloud χρησιμοποιούν ένα μοντέλο pay-as-you-go, επιτρέποντας στους πελάτες να πληρώνουν μόνο για ό,τι χρησιμοποιούν και απαιτούν.
    

• Αλγόριθμοι και πλαίσια επεξεργασίας δεδομένων είναι ευρέως διαθέσιμα

  • Πολλές εργασίες επεξεργασίας δεδομένων (από τη συλλογή έως την ανάλυση) μπορούν εύκολα να ενημερωθούν και να αυτοματοποιηθούν με εργαλεία cloud. Παρόμοια, προ-εκπαιδευμένα μοντέλα ML και αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων μπορούν να επαναχρησιμοποιηθούν χρησιμοποιώντας παλιές γνώσεις σε νέα προβλήματα.

Ένα så πλούσιο οικοσύστημα εργαλείων, πλαισίων και φθηνών συσκευών συλλογής δεδομένων έχει μετατρέψει τη ML στη γεωργία σε μια βιώσιμη, κοστοαποδοτική λύση για τις πιο δύσκολες προκλήσεις. Δεν είναι τυχαίο ότι η βελτιστοποίηση με δεδομένα οδηγεί την καινοτομία στο 救οτικό τομέα, πολύ πέρα από την καλλιέργεια κάνναβης.

Παρακάτω είναι μερικοί σύντομοι τρόποι με τους οποίους οι λύσεις προβλεπτικών μοντέλων εφαρμόζονται τόσο από τους καλλιεργητές όσο και από τους πωλητές κάνναβης.

Για τους Καλλιεργητές: Προβλεπτικά μοντέλα για λειτουργικές βελτιώσεις

Δυνατότητα

Η ακριβής κατανόηση του χημικού συνθέματος του φυτού κάνναβης είναι μια κρίσιμη αναγκαιότητα για την τήρηση των ρυθμιστικών μέτρων. Προβλεπτικά μοντέλα μπορούν να ενσωματώσουν φασματοσκοπία, τεχνικές απεικόνισης με ακτίνες-Χ και μηχανική μάθηση για να αναγνωρίσουν ακριβώς κανναβινοειδή και να ετικετάρουν ποικιλίες κάνναβης. Ακόμη και σε περιπτώσεις όπου τα διαθέσιμα δεδομένα ήταν ανεπαρκή, ερευνητές ήταν ακόμη σε θέση να ομαδοποιήσουν τις ποικιλίες κάνναβης σε διακριτές κατηγορίες (ιατρικές, αναψυχής, συνδυασμένες, βιομηχανικές) με βάση τις χημικές ιδιότητές τους. Δεν μόνο τέτοια μοντέλα επιτρέπουν μια καλύτερη κατανόηση της δυνατότητας της κάνναβης σε όλα τα στάδια της αλυσίδας εφοδιασμού, αλλά αντιπροσωπεύουν également ένα φράγμα ποιότητας και υγείας για τους τελικούς καταναλωτές. 

Προβλέψεις Παραγωγής

Η συλλογή τοπικών, πραγματικού χρόνου δεδομένων από τις καλλιέργειες (υγρασία, θερμοκρασία, φως) είναι ο πρώτος bước για την κατανόηση τόσο των τεχνητών όσο και των φυσικών περιβαλλόντων. Ωστόσο, η γνώση του τι να φυτέψουν και ποιες ενέργειες να ληφθούν κατά τη διάρκεια της καλλιέργειας μπορεί να μην είναι αρκετό. Η ενσωμάτωση ποικίλων πηγών δεδομένων και η κατασκευή σύνθετων μοντέλων που λαμβάνουν υπόψη εκατοντάδες χαρακτηριστικά (από τον τύπο του εδάφους και τις βροχοπτώσεις έως τα μέτρα υγείας του φύλλου) βελτιώνει την ακρίβεια των προβλεπτικών μοντέλων. Τα μοντέλα αυτά παράγουν αριθμητικές εκτιμήσεις της απόδοσης που παρέχουν στους αγρότες βελτιστοποιημένες λύσεις για την καλύτερη απόδοση επένδυσης.

Προβλέψεις Απειλών

Η ιστορική απόδοση των καλλιεργειών δεν είναι ένα αξιόπιστο δείκτη για τις επερχόμενες απειλές και ασθένειες. Αντίθετα, αυτόματα προβλεπτικά μοντέλα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να διατηρούν τις καλλιέργειες υπό συνεχή παρακολούθηση και σε φυσικά και τεχνητά περιβάλλοντα. Τα μοντέλα προβλέψεων απειλών βασίζονται σε eine ποικιλία τεχνικών, που κυμαίνονται από αναγνώριση εικόνων έως ανάλυση χρονοσειρών καιρικών δεδομένων. Αυτό επιτρέπει στο σύστημα να προβλέψει τις επερχόμενες απειλές, να ανιχνεύσει ανωμαλίες, και να βοηθήσει τους αγρότες να αναγνωρίσουν πρώιμα σημάδια. Η λήψη ενεργειών πριν είναι слишком αργά τους δίνει τη δύναμη να ελαχιστοποιήσουν την απώλεια και να μεγιστοποιήσουν την ποιότητα της καλλιέργειας.

Για τους Πωλητές: Εκμετάλλευση ιστορικών δεδομένων πελατών για μάρκετινγκ και βελτιστοποίηση της αλυσίδας εφοδιασμού

Αξία Ζωής Πελάτη

Αξία Ζωής Πελάτη (CLTV) είναι ένα από τα κρίσιμα μέτρα που επηρεάζουν τις πωλήσεις και τις προσπάθειες μάρκετινγκ. Σύγχρονοι προβλεπτικοί αλγόριθμοι είναι ήδη σε θέση να προβλέψουν μελλοντικές σχέσεις μεταξύ ατόμων και επιχειρήσεων. Αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν είτε να ταξινομήσουν τους πελάτες (π.χ. χαμηλή δαπάνη, υψηλή δαπάνη, μέση δαπάνη) σε διαφορετικές κατηγορίες είτε ακόμη και να προβλέψουν ποσοτικές εκτιμήσεις των μελλοντικών δαπανών τους. Một τέτοια λεπτομερής κατανόηση των πελατών και των συνηθειών δαπάνης τους παρέχει στους πωλητές έναν τρόπο να αναγνωρίσουν και να θρέψουν πελάτες υψηλής αξίας. 

Κατηγοριοποίηση Πελατών

Η κατηγοριοποίηση βρίσκεται στη βάση των καλά στοχευμένων προσπαθειών μάρκετινγκ. Τόσο οι προκατασκευασμένες λύσεις όσο και οι προσαρμοσμένοι αλγόριθμοι μπορούν να διακρίνουν μεταξύ εκατοντάδων σχετικών χαρακτηριστικών πελατών. Αυτά τα χαρακτηριστικά μπορούν να κατασκευαστούν από όλους τους τύπους εσωτερικών και εξωτερικών πηγών δεδομένων: δεδομένα δραστηριότητας ιστού, ιστορικό αγορών, ακόμη και δεδομένα κοινωνικών μέσων. Αυτά τα δεδομένα οδηγούν τους πελάτες να ομαδοποιούνται σύμφωνα με ένα σύνολο χαρακτηριστικών που μοιράζονται. Αυτό επιτρέπει όχι μόνο την μικρο-στόχευση των προσπαθειών μάρκετινγκ αλλά και βελτιώνει την αποτελεσματικότητα των καναλιών διανομής.

Η κοινή επιχείρηση μεταξύ κάνναβης και μηχανικής μάθησης είναι απλά καπνός;

Όπως κάθε γεωργική προσπάθεια, η καλλιέργεια και πώληση ενός προϊόντος όπως η κάνναβη έρχεται με eine ποικιλία προκλήσεων.  Η μηχανική μάθηση αφαιρεί τα εμπόδια στην αποτελεσματική παραγωγή και διανομή.  Οι εταιρείες κοιτάζουν πέρα από την χειροκίνητη ανάλυση για να αναλύσουν τις περιορισμούς και τους παράγοντες που εμπλέκονται στη λειτουργική απόδοση. Είναι σε μετάβαση στη μηχανική μάθηση για να βελτιώσουν τις προσπάθειές τους.  Ταυτόχρονα, η πλευρά μάρκετινγκ της πώλησης κάνναβης γίνεται ολοένα και πιο σύνθετη και ψηφιακή, ένα άλλο κάλεσμα να φέρει τη δύναμη των μεγάλων δεδομένων. Όσο οι προτιμήσεις των καταναλωτών γίνονται ολοένα και πιο εξευγενισμένες, η ποικιλία προϊόντων και η ανταγωνισμός γίνονται πιο έντονοι. Η απομάκρυνση της μελλοντικής αβεβαιότητας σε όλες αυτές τις περιοχές με τις ικανότητες της πρόβλεψης, ανίχνευσης ανωμαλιών, πολλαπλής βελτιστοποίησης και άλλα μέσω της μηχανικής μάθησης βοηθά τις εταιρείες κάνναβης να κάνουν τεράστια κέρδη. 

Ζούμε σε ένα κόσμο όπου τα δεδομένα οδηγούν μια επανάσταση σε όλους τους τομείς: τον δημόσιο τομέα, την υγεία, την παραγωγή και την αλυσίδα εφοδιασμού. Οι εξελίξεις στον αγροτικό τομέα δεν είναι εξαίρεση: οι λύσεις που βασίζονται σε δεδομένα οδηγούν την καινοτομία βοηθώντας τους αγρότες με τις πιο δύσκολες αποφάσεις. Εργαλεία πρόβλεψης χρησιμοποιούνται για να εκμεταλλευτούν τα τοπικά δεδομένα που συλλέγονται σε πραγματικό χρόνο, αφαιρώντας τον φόβο της αβεβαιότητας από τις λειτουργικές διαδικασίες. Η ψηφιακή, δεδομένα-ενδυναμωμένη γεωργική βελτιστοποίηση έχει ήδη ξανασχηματίσει ολόκληρο τον κλάδο κάνναβης.