#420: Κάνναβη και Μηχανική Μάθηση, ένα Κοινό Έργο

Οι παραγωγοί και πωλητές κάνναβης κάνουν excellent επιχειρήσεις με τη μηχανική μάθηση

Ανεξάρτητα από το μέγεθος, οι παραγωγοί και πωλητές κάνναβης κάνουν επιχειρήσεις σε ένα ιδιαίτερα απαιτητικό περιβάλλον. Ενώ αντιμετωπίζουν συνεχώς μεταβαλλόμενες ρυθμιστικές мерές, πρέπει επίσης να αντιμετωπίσουν σύνθετα ζητήματα συμμόρφωσης με τη νομοθεσία εργασίας και περιορισμούς τραπεζικών συναλλαγών. Πέρα από τις τυπικές επιχειρηματικές και λειτουργίες αλυσίδας εφοδιασμού, αυτή η αναδυόμενη αγορά είναι ακόμη ασταθής νομικά, οικονομικά και αντιμετωπίζει όλο και πιο σκληρά καιρικά φαινόμενα. Ως αποτέλεσμα, οι εταιρείες προϊόντων κάνναβης και ο αγροτικός τομέας γενικότερα, αναζητούν την ικανότητα της μηχανικής μάθησης να προβλέψει, να βελτιστοποιήσει και να αναλύσει, καθώς ενστερνίζονται το μέλλον της αγροτικής τεχνολογίας.

Προκλήσεις στον τομέα AgTech και κάνναβης

Οι παραγωγοί προϊόντων κάνναβης πρέπει να αντιμετωπίσουν σύνθετα αγροτικά ζητήματα:

Παραγωγοί:

• Διαχειριστείτε εντόμους και ασθένειες
• Σχεδιάστε αποτελεσματικά θρεπτικά σχέδια
• Εγγυηθείτε ιδανικές περιβαλλοντικές συνθήκες
• Βελτιστοποιήστε την παραγωγή ενώ ελαχιστοποιείτε τα έξοδα
• Νομική συμμόρφωση με τις ρυθμιστικές προδιαγραφές

Πωλητές:

• Κατανοήστε και οργανώστε σύνθετες διαδικασίες διανομής
• Συντονίσετε τους παραγωγούς, τους αγρότες, τις μάρκες και τη ζήτηση των πελατών
• Λάβετε αποφάσεις για μελλοντική ανάπτυξη και επέκταση
• Πολυ-κρατικές φορολογικές δομές και ρυθμιστικές προδιαγραφές

Για την αντιμετώπιση της λειτουργικής πλευράς της παραγωγής, καθώς και για την αντιμετώπιση της πλευράς marketing της πώλησης, οι εταιρείες προϊόντων κάνναβης μπορούν τώρα να αξιοποιήσουν ισχυρά δεδομένα. Αυτά τα δεδομένα τροφοδοτούν λογισμικό που είναι ικανό 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 τη δημιουργία εκτεταμένων δικτύων έξυπνων συσκευών. Αυτά τα τοπικά δεδομένα ροής είναι ένα κρίσιμο συστατικό για την ακρίβεια των προβλεπτικών μοντέλων δεδομένων.

• Πόροι υπολογισμού και αποθήκευσης είναι ολοένα και πιο προσιτοί

  • Η ανταγωνισμός μεταξύ των παρόχων cloud ελκύει την καινοτομία και την ανάπτυξη σε χαμηλό κόστος. Οποιοσδήποτε μπορεί να κατασκευάσει 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 ό,τι χρησιμοποιούν και απαιτούν.

• Αλγόριθμοι και πλαίσια επεξεργασίας δεδομένων είναι ευρέως διαθέσιμα

  • Πολλοί 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 τέτοιο πλούσιο οικοσύστημα εργαλείων, πλαισίων και φθηνών συσκευών συλλογής δεδομένων έχει μετατρέψει την ML στην αγροτική παραγωγή σε μια βιώσιμη, οικονομική λύση για τις πιο δύσκολες προκλήσεις. Δεν είναι τυχαίο ότι η βελτιστοποίηση με δεδομένα είναι αυτή τη στιγμή που ανασχηματίζει ολόκληρο τον αγροτικό τομέα, πολύ πέρα από την καλλιέργεια κάνναβης.

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

Για τους Παραγωγούς: Προβλεπτικά μοντέλα για λειτουργικές βελτιώσεις

Δυνατότητα

Η ακριβής κατανόηση του χημικού συνθέματος του φυτού κάνναβης είναι μια κρίσιμη αναγκαιότητα για τον σεβασμό των ρυθμιστικών μέτρων. Προβλεπτικά μοντέλα μπορούν να ενσωματώσουν φασματοσκοπία, τεχνικές απεικόνισης x-ray 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 κάνναβης σε όλα τα στάδια της αλυσίδας εφοδιασμού, αλλά αντιπροσωπεύουν επίσης einen φραγμό 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 τόσο των τεχνητών όσο και των φυσικών περιβαλλόντων. Ωστόσο, να ξέρετε τι να φυτέψετε και ποίες ενέργειες να αναλάβετε κατά τη διάρκεια της καλλιέργειας μπορεί να μην είναι αρκετό. Η ενσωμάτωση πολλών πηγών δεδομένων και η κατασκευή σύνθετων μοντέλων που λαμβάνουν υπόψη εκατοντάδες χαρακτηριστικά (από τον τύπο του εδάφους και τις βροχές έως τις μετρήσεις υγείας των φύλλων) βελτιώνει 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 ένα αξιόπιστο δείκτη για τις επερχόμενες απειλές και ασθένειες. Αντίθετα, αυτοματοποιημένα προβλεπτικά μοντέλα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να διατηρήσουν τις καλλιέργειες υπό συνεχή παρακολούθηση και σε φυσικά και τεχνητά περιβάλλοντα. Μοντέλα προβλέψης απειλών βασίζονται σε eine ποικιλία τεχνικών, που κυμαίνονται από αναγνώριση εικόνων έως ανάλυση καιρικών δεδομένων χρόνου. Αυτό επιτρέπει στο σύστημα να προβλέψει τις επερχόμενες απειλές, να ανιχνεύσει ανωμαλίες και να βοηθήσει τους αγρότες να αναγνωρίσουν πρώιμα σημάδια. Λαμβάνοντας μέτρα πριν είναι αργά, τους δίνει τη δύναμη να ελαχιστοποιήσουν τις απώλειες και να μεγιστοποιήσουν την ποιότητα των καλλιεργειών.

Για τους Πωλητές: Εκμεταλλευτείτε ιστορικά δεδομένα πελατών για marketing και βελτιστοποίηση αλυσίδας εφοδιασμού

Αξία Πελάτη για Όλη τη Διάρκεια Ζωής

Αξία Πελάτη για Όλη τη Διάρκεια Ζωής (CLTV) είναι ένα από τα κρίσιμα μέτρα που επηρεάζουν τις πωλήσεις και τις προσπάθειες marketing. 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, μεσαία δαπάνη) σε διαφορετικές κατηγορίες είτε ακόμη και να προβλέψουν ποσοτικές εκτιμήσεις των μελλοντικών δαπανών τους. Eine 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 marketing. Τόσο οι προ-κατασκευασμένες λύσεις όσο και οι custom-κατασκευασμένοι 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 δραστηριότητα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Αυτά τα δεδομένα οδηγούν τους πελάτες να ομαδοποιηθούν σύμφωνα με ένα σύνολο χαρακτηριστικών που μοιράζονται. Αυτό επιτρέπει όχι μόνο την μικρο-στόχευση των προσπαθειών marketing αλλά και την βελτίωση της αποτελεσματικότητας των καναλιών διανομής.

Το κοινό έργο μεταξύ κάνναβης και μηχανικής μάθησης είναι απλώς καπνός;

Όπως κάθε αγροτική 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 την χειροκίνητη ανάλυση για να αναλύσουν τις περιορισμούς και τις παραμέτρους που εμπλέκονται στη λειτουργική απόδοση. Αυτές μεταβαίνουν στη μηχανική μάθηση για να βελτιστοποιήσουν τις προσπάθειές τους. Ταυτόχρονα, η πλευρά marketing της πώλησης κάνναβης γίνεται ολοένα και πιο σύνθετη και ψηφιακή, μια άλλη κλήση να φέρει τη δύναμη των μεγάλων δεδομένων. Όσο οι γεύσεις των καταναλωτών γίνονται ολοένα και πιο εξευγενισμένες, η ποικιλία των προϊόντων και η ανταγωνισμός γίνονται πιο έντονοι. Η αφαίρεση της αβεβαιότητας του μέλλοντος σε όλες αυτές τις περιοχές με τις ικανότητες της πρόβλεψης, ανίχνευσης ανωμαλιών, βελτιστοποίησης πολλαπλών μεταβλητών 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, τη βιομηχανία 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 απαιτητικές αποφάσεις. Προβλεπτικά εργαλεία χρησιμοποιούνται για να αξιοποιήσουν τοπικά δεδομένα που συλλέγονται σε πραγματικό χρόνο, αφαιρώντας έτσι τον φόβο της αβεβαιότητας από τις λειτουργικές διαδικασίες. Ψηφιακή, δεδομένα-βελτιστοποιημένη αγροτική βελτιστοποίηση已经 ανασχηματίζει ολόκληρο τον τομέα κάνναβης.