#420: Cannabis y Aprendizaje Automático, una Empresa Conjunta

Los cultivadores y vendedores de cannabis están rodando y cobrando con el aprendizaje automático

Independientemente de la escala, los cultivadores y vendedores de cannabis están haciendo negocios en un entorno notablemente desafiante. Mientras lidian con medidas regulatorias cambiantes, también necesitan navegar complejos problemas de cumplimiento laboral y restricciones bancarias. Además de las operaciones comerciales y de cadena de suministro típicas, este mercado emergente sigue siendo inestable legal, económica y enfrenta condiciones climáticas cada vez más severas. Como resultado, las empresas de productos de cannabis y la industria agrícola en general, están buscando la capacidad del aprendizaje automático para predecir, optimizar y analizar a medida que abrazan el futuro de la tecnología agrícola.

Desafíos en la industria AgTech y cannabis

Los productores basados en cannabis deben abordar complejos problemas agrícolas:

Cultivadores:

• Controlar plagas y enfermedades
• Diseñar planes nutricionales eficientes
• Asegurar condiciones ambientales ideales
• Optimizar la producción mientras se minimiza el gasto
• Cumplimiento regulatorio legal

Vendedores:

• Entender y organizar procesos de distribución complejos
• Coordinar fabricantes, agricultores, marcas y demanda de clientes
• Tomar decisiones para el crecimiento y expansión futuros
• Estructuras fiscales y regulaciones interestatales

Para tratar el lado operativo del cultivo, así como para abordar el lado de marketing de la venta, las empresas de productos de cannabis pueden aprovechar ahora datos poderosos. Estos datos alimentan software capaz de aprendizaje automático que puede predecir el futuro a través de algoritmos modernos y arquitecturas de procesamiento de datos.

Las siguientes características de los ecosistemas basados en la nube están impulsando las soluciones de aprendizaje automático:

• Sensores y hardware para extraer información son más baratos

  • La creciente popularidad y éxito de las soluciones de IoT hacen posible desplegar, conectar y establecer vastas redes de dispositivos inteligentes. Estos datos de transmisión en tiempo real son un componente crucial para la precisión de los modelos de datos predictivos.

• Recursos de computación y almacenamiento son cada vez más asequibles

  • La competencia entre los proveedores de la nube invita a la innovación y el desarrollo a bajo costo. Cualquiera puede construir y desplegar soluciones de aprendizaje automático en la nube, siempre y cuando tenga acceso a suficientes datos. Además, todos los proveedores de la nube utilizan un modelo de pago por uso, lo que permite a los clientes pagar solo por lo que utilizan y requieren.
    

• Algoritmos y marcos de procesamiento de datos están ampliamente disponibles

  • Muchas tareas de procesamiento de datos (desde la recopilación hasta el análisis) pueden actualizarse y automatizarse fácilmente con herramientas basadas en la nube. De manera similar, los modelos de aprendizaje automático preentrenados y las arquitecturas de redes neuronales pueden reutilizarse utilizando conocimientos antiguos en nuevos problemas.

Un ecosistema tan rico de herramientas, marcos y dispositivos de recopilación de datos baratos ha convertido al aprendizaje automático en la agricultura en una solución viable y rentable para los desafíos más difíciles. No es de extrañar que la optimización impulsada por datos esté redefiniendo actualmente todo el sector agrícola, más allá de la agricultura de cannabis.

A continuación, se presentan algunas formas breves en que las soluciones de modelado predictivo están siendo aplicadas por los cultivadores y vendedores de cannabis.

Para los cultivadores: Modelos predictivos para mejoras operativas

Potencia

Entender con precisión la composición química de la planta de cannabis es una necesidad crucial para respetar las medidas regulatorias. Modelos predictivos pueden incorporar espectroscopía, técnicas de imagen de rayos X y aprendizaje automático para identificar con precisión cannabinoides y así etiquetar variedades de cannabis. Incluso en casos en los que los datos disponibles eran insuficientes, investigadores fueron capaces de agrupar cepas de cannabis en categorías distintas (medicinal, recreativa, combinada, industrial) según sus propiedades químicas. No solo estos modelos permiten una mejor comprensión de la potencia del cannabis en todas las etapas de la cadena de suministro, sino que también representan una garantía de calidad y salud para los consumidores finales.

Predicción de rendimiento

Recopilar datos en tiempo real y localizados de los cultivos (humedad, temperatura, luz) es el primer paso para entender tanto los entornos de crecimiento artificiales como naturales. Sin embargo, saber qué plantar y qué acciones tomar durante el crecimiento puede no ser suficiente. Incorporar una variedad de fuentes de datos y construir modelos complejos que tengan en cuenta cientos de características (desde el tipo de suelo y la lluvia hasta medidas de salud de las hojas) mejora la precisión de los modelos predictivos. Los modelos luego producen estimaciones numéricas de rendimiento que brindan a los agricultores soluciones optimizadas para la mejor rentabilidad.

Predicción de amenazas

El rendimiento histórico de los cultivos no es un indicador confiable para amenazas y enfermedades futuras. En cambio, se pueden utilizar modelos de predicción automatizados para mantener los cultivos bajo monitoreo constante en entornos naturales y artificiales. Los modelos de predicción de amenazas se basan en una variedad de técnicas, que van desde el reconocimiento de imágenes hasta el análisis de series temporales de datos climáticos. Esto permite al sistema predecir amenazas futuras, detectar anomalías, y ayudar a los agricultores a reconocer señales de alerta temprana. Tomar medidas antes de que sea demasiado tarde les permite minimizar las pérdidas y maximizar la calidad de los cultivos.

Para los vendedores: Aprovechar los datos históricos de los clientes para la optimización de marketing y cadena de suministro

Valor de ciclo de vida del cliente

Valor de ciclo de vida del cliente (CLTV) es una de las medidas cruciales que influyen en los esfuerzos de ventas y marketing. Los algoritmos predictivos modernos ya pueden predecir relaciones futuras entre individuos y empresas. Estos algoritmos pueden clasificar a los clientes (por ejemplo, gasto bajo, gasto alto, gasto medio) en diferentes clusters o incluso predecir estimaciones cuantificables de sus futuros gastos. Una comprensión tan detallada de los clientes y sus hábitos de gasto proporciona a los vendedores una forma de identificar y fomentar fácilmente a los clientes de alto valor.

Segmentación de clientes

La segmentación se encuentra en la base de los esfuerzos de marketing bien dirigidos. Tanto las soluciones preconstruidas como los algoritmos personalizados pueden distinguir entre cientos de características de cliente relevantes. Estas características pueden ser ingenieras a partir de todo tipo de fuentes de datos internas y externas: datos de actividad web, historial de compras pasadas, incluso actividad en redes sociales. Esto resulta en que los clientes sean agrupados según un conjunto de características que comparten. Esto permite no solo microdirigir los esfuerzos de marketing, sino también mejorar la eficiencia de los canales de distribución.

¿Está la empresa conjunta entre cannabis y aprendizaje automático exagerando?

Al igual que cualquier empresa agrícola, cultivar y vender un cultivo como el cannabis conlleva una variedad de desafíos. El aprendizaje automático está eliminando las barreras para una producción y distribución eficientes. Las empresas están mirando más allá del análisis manual para analizar las limitaciones y parámetros involucrados en el rendimiento operativo. Están cambiando al aprendizaje automático para optimizar sus esfuerzos. Al mismo tiempo, el lado de marketing de la venta de cannabis se está volviendo cada vez más complejo y digital, otro llamado a traer el poder de los grandes datos. A medida que los gustos de los consumidores se vuelven cada vez más sofisticados, la variedad de productos y la competencia se vuelven más feroces. Eliminar la incertidumbre futura en todas estas áreas con las capacidades de predicción, detección de anomalías, optimización multivariable y más a través del aprendizaje automático está ayudando a las empresas de cannabis a obtener enormes beneficios.

Vivimos en un mundo donde los datos están liderando una revolución en todas las industrias: el sector público, la salud, la manufactura y la cadena de suministro. Los desarrollos en el sector agrícola no son la excepción: las soluciones impulsadas por datos están impulsando la innovación al ayudar a los agricultores en sus decisiones más desafiantes. Las herramientas predictivas se utilizan para aprovechar los datos locales recopilados en tiempo real, eliminando así el miedo a la incertidumbre de los procesos operativos. La optimización agrícola digital y basada en datos ya está redefiniendo toda la industria del cannabis.