#420: Κάνναβη και Μηχανική Μάθηση, ένα Κοινό Έργο

Οι παραγωγοί και πωλητές κάνναβης είναι στην κορυφή και κερδίζουν με τη μηχανική μάθηση

Ανεξάρτητα από το μέγεθος, οι παραγωγοί και πωλητές κάνναβης διεξάγουν επιχειρήσεις σε ένα ιδιαίτερα απαιτητικό περιβάλλον. Ενώ αντιμετωπίζουν συνεχώς меняστικά μέτρα ρύθμισης, πρέπει επίσης να αντιμετωπίσουν σύνθετα ζητήματα συμμόρφωσης εργασίας και περιορισμούς τραπεζικών συναλλαγών. Πέρα από τις τυπικές επιχειρηματικές και λειτουργίες αλυσίδας εφοδιασμού, αυτή η αναδυόμενη αγορά παραμένει νομικά, οικονομικά και αντιμετωπίζει ολοένα και πιο σκληρά καιρό. Ως αποτέλεσμα, οι εταιρείες προϊόντων κάνναβης και ο κλάδος της γεωργίας στο σύνολό του, αναζητούν τη δυνατότητα της μηχανικής μάθησης να προβλέψει, να βελτιώσει και να αναλύσει καθώς ενστερνίζονται το μέλλον της γεωργικής τεχνολογίας.

Προκλήσεις στον κλάδο AgTech και κάνναβης

Οι παραγωγοί προϊόντων κάνναβης πρέπει να αντιμετωπίσουν σύνθετα γεωργικά ζητήματα:

Παραγωγοί:

• Διαχειρίζονται εντόμους και ασθένειες
• Σχεδιάζουν αποτελεσματικά θρεπτικά σχέδια
• Εγγυώνται ιδανικές περιβαλλοντικές συνθήκες
• Βελτιστοποιούν 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
• Πολυ-κρατικές φορολογικές δομές και κανονισμοί

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

Οι ακόλουθες ιδιότητες των cloud-βασισμένων οικοσυστημάτων παρέχουν ισχύ στις 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 τη δημιουργία εκτενών δικτύων έξυπνων συσκευών. Αυτά τα τοπικά δεδομένα σε πραγματικό χρόνο είναι một 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 δημιουργήσει και να αναπτύξει λύσεις ML στο cloud, εφόσον έχει πρόσβαση σε αρκετά δεδομένα. Επιπλέον, όλοι οι παρόχοι cloud χρησιμοποιούν ένα μοντέλο pay-as-you-go, επιτρέποντας στους πελάτες να πληρώνουν μόνο για αυτό που 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-βασισμένα. Παρόμοια, προ-εκπαιδευμένα μοντέλα ML και αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων μπορούν να ξαναχρησιμοποιηθούν 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, κοστο-αποτελεσματική λύση για τις πιο δύσκολες προκλήσεις. Δεν είναι τυχαίο ότι η βελτιστοποίηση με δεδομένα είναι αυτή τη στιγμή που αναμορφώνει ολόκληρο τον κλάδο γεωργίας, πέρα από την καλλιέργεια κάνναβης.

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

Για τους Παραγωγούς: 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 ετικετέψουν τα είδη κάνναβης. Ακόμη και σε περιπτώσεις όπου τα διαθέσιμα δεδομένα ήταν ανεπαρκή, ερευνητές ήταν ακόμη σε θέση να ομαδοποιήσουν τα είδη κάνναβης σε διακριτές κατηγορίες (ιατρικά, αναψυχή, συνδυασμένα, βιομηχανικά) με βάση τις χημικές ιδιότητές τους. Δεν μόνο τέτοια μοντέλα επιτρέπουν μια καλύτερη κατανόηση της δυνατότητας κάνναβης σε όλα τα στάδια της αλυσίδας εφοδιασμού, αλλά αντιπροσωπεύουν ένα εγγύηση ποιότητας και υγείας για τους τελικούς καταναλωτές.

Προβλέψη Απόδοσης

Η συλλογή τοπικών, πραγματικού χρόνου δεδομένων από τις καλλιέργειες (υγρασία, θερμοκρασία, φως) είναι το πρώτο βήμα για την κατανόηση και των τεχνητών και των φυσικών περιβαλλόντων καλλιέργειας. Ωστόσο, να ξέρεις τι να φυτεύσεις και ποιες ενέργειες να λάβεις κατά τη διάρκεια της καλλιέργειας μπορεί να μην είναι αρκετό. Η ενσωμάτωση ποικίλων πηγών δεδομένων και η δημιουργία σύνθετων μοντέλων που λαμβάνουν υπόψη εκατοντάδες χαρακτηριστικά (από τον τύπο του εδάφους και τις βροχοπτώσεις έως τα μέτρα υγείας του φυλλώματος) βελτιστοποιεί την ακρίβεια των προβλεπτικών μοντέλων. Τα μοντέλα αυτά στη συνέχεια εξοδεύουν αριθμητικές εκτιμήσεις απόδοσης που παρέχουν στους αγρότες βελτιστοποιημένες λύσεις για την καλύτερη απόδοση επένδυσης.

Προβλέψη Απειλών

Η ιστορική απόδοση των καλλιεργειών δεν είναι ένας αξιόπιστος δείκτης για τις επερχόμενες απειλές και ασθένειες. Αντίθετα, αυτοματοποιημένα προβλεπτικά μοντέλα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να διατηρούν τις καλλιέργειες υπό συνεχή παρακολούθηση και σε φυσικά και τεχνητά περιβάλλοντα. Τα μοντέλα προβλέψης απειλών βασίζονται σε eine ποικιλία τεχνικών, που κυμαίνονται από αναγνώριση εικόνων έως ανάλυση χρονοσειρών καιρολογικών δεδομένων. Έτσι, επιτρέπουν στο σύστημα να προβλέψει τις επερχόμενες απειλές, να ανιχνεύσει ανωμαλίες, και να βοηθήσει τους αγρότες να αναγνωρίσουν πρώιμα σημάδια. Λαμβάνοντας δράση πριν είναι слишком αργά, τους δίνει τη δυνατότητα να ελαχιστοποιήσουν την απώλεια και να μεγιστοποιήσουν την ποιότητα των καλλιεργειών.

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

Αξία Ζωής Πελάτη

Αξία Ζωής Πελάτη (CLTV) είναι ένα από τα κρίσιμα μέτρα που επηρεάζουν τις προσπάθειες πωλήσεων και 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 ή ακόμη και να προβλέψουν ποσοτικές εκτιμήσεις των μελλοντικών δαπανών τους. Τέτοια μια λεπτομερής κατανόηση των πελατών και των δαπανών τους παρέχει στους πωλητές einen τρόπο να αναγνωρίσουν και να θρέψουν υψηλής αξίας πελάτες.

Κατηγοριοποίηση Πελατών

Η κατηγοριοποίηση βρίσκεται στη βάση των καλά-στόχων προσπαθειών μάρκετινγκ. Τόσο οι προ-κατασκευασμένες λύσεις όσο και οι custom-κατασκευασμένοι αλγόριθμοι είναι σε θέση 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 δραστηριότητα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Αυτά τα δεδομένα οδηγούν τους πελάτες να ομαδοποιηθούν σύμφωνα με ένα σύνολο χαρακτηριστικών που μοιράζονται. Αυτό επιτρέπει όχι μόνο micro-στόχων των προσπαθειών μάρκετινγκ αλλά και βελτιώνει την αποτελεσματικότητα των καναλιών διανομής.

Είναι η κοινή επιχείρηση μεταξύ κάνναβης και μηχανικής μάθησης ένα σπασμένο όνειρο;

Όπως κάθε γεωργική προσπάθεια, η καλλιέργεια και πώληση ενός προϊόντος όπως η κάνναβη έρχεται με eine ποικιλία προκλήσεων. Η μηχανική μάθηση αφαιρεί τα εμπόδια για αποτελεσματική παραγωγή και διανομή. Οι εταιρείες κοιτάζουν πέρα από τη χειροκίνητη ανάλυση για να αναλύσουν τους περιορισμούς και τις παραμέτρους που εμπλέκονται στην λειτουργική απόδοση. Επίσης, μεταβαίνουν στη μηχανική μάθηση για να βελτιστοποιήσουν 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 γεύσεις των καταναλωτών γίνονται ολοένα και πιο εξευγενισμένες, η ποικιλία των προϊόντων και η ανταγωνιστικότητα γίνονται πιο激. Η απομάκρυνση της μελλοντικής αβεβαιότητας σε όλους αυτούς τους τομείς με τις ικανότητες της πρόβλεψης, ανίχνευσης ανωμαλιών, πολυ-μεταβλητής βελτιστοποίησης και περισσότερων μέσω της μηχανικής μάθησης βοηθά τις εταιρείες κάνναβης να κερδίζουν τεράστια κέρδη.

Ζούμε σε ένα κόσμο όπου τα δεδομένα οδηγούν μια επανάσταση σε όλους τους κλάδους: τον δημόσιο τομέα, την υγεία, την παραγωγή και την αλυσίδα εφοδιασμού. Οι εξελίξεις στον γεωργικό τομέα δεν είναι εξαίρεση: οι λύσεις με δεδομένα οδηγούν την καινοτομία βοηθώντας τους αγρότες με τις πιο απαιτητικές αποφάσεις. Προβλεπτικά εργαλεία χρησιμοποιούνται για να αξιοποιήσουν τοπικά δεδομένα που συλλέγονται σε πραγματικό χρόνο, αφαιρώντας τον φόβο της αβεβαιότητας από τις λειτουργικές διαδικασίες. Ψηφιακή, δεδομένα-κίνητη γεωργική βελτιστοποίηση已经 αναμορφώνει ολόκληρο τον κλάδο κάνναβης.