#420: Kannabis ja koneoppiminen, yhteisyritys

Kannabiksen viljelijät ja myyjät osallistuvat koneoppimiseen ja lunastavat niitä

Laajasta riippumatta kannabiksen viljelijät ja myyjät harjoittavat liiketoimintaa erityisen haastavassa ympäristössä. Samalla kun he käsittelevät jatkuvasti muuttuvia sääntelytoimenpiteitä, heidän on myös navigoitava monimutkaisiin työehtoihin ja pankkirajoituksiin. Tyypillisten liiketoiminta- ja toimitusketjutoimintojen lisäksi nämä kehittyvät markkinat ovat edelleen epävakaat juridisesti, taloudellisesti ja kohtaavat yhä ankarammat sääolosuhteet. Tämän seurauksena kannabistuotteita valmistavat yritykset ja maatalousteollisuus yleensä etsivät koneoppimisen kykyä ennustaa, optimoida ja analysoida maatalousteknologian tulevaisuutta omaksuessaan.

Haasteita AgTech- ja kannabisteollisuudessa

Kannabikseen perustuvien tuottajien on puututtava monimutkaisiin maatalouskysymyksiin:

Kasvattajat:

• Hallitse tuholaisia ​​ja tauteja
• Suunnittele tehokkaita ravitsemussuunnitelmia
• Varmista ihanteelliset ympäristöolosuhteet 
• Optimoi teho ja minimoi yleiskustannukset
• Lakimääräysten noudattaminen

Myyjät:

• Ymmärtää ja organisoida monimutkaisia ​​jakeluprosesseja
• Koordinoi valmistajia, viljelijöitä, merkkejä ja asiakkaiden kysyntää
• Tee päätöksiä tulevaa kasvua ja laajentumista varten
• Monen valtion verorakenteet ja -säännökset

Kasvun operatiivisen puolen sekä myynnin markkinointipuolen käsittelyyn kannabispohjaisia ​​tuotteita valmistavat yritykset voivat nyt hyödyntää tehokasta dataa. Nämä tiedot ruokkivat koneoppimiseen kykeneviä ohjelmistoja, jotka voivat ennustaa tulevaisuus nykyaikaisten algoritmien ja tietojenkäsittelyarkkitehtuurien avulla.

Seuraavat pilvipohjaisten ekosysteemien ominaisuudet tukevat koneoppimisratkaisuja:

• Anturit ja laitteisto tiedon poimimiseen ovat halvempia

  • IoT-ratkaisujen lisääntynyt suosio ja menestys mahdollistavat älylaitteiden laajojen verkkojen käyttöönoton, yhdistämisen ja perustamisen. Tämä lokalisoitu suoratoistodata on olennainen osa ennustavien tietomallien tarkkuutta.

• Tietojenkäsittely- ja tallennusresurssit ovat yhä edullisempia

  • Pilvitoimittajien välinen kilpailu houkuttelee innovaatioita ja kehitystä alhaisin kustannuksin. Kuka tahansa voi rakentaa ja ottaa käyttöön ML-ratkaisuja pilvessä, kunhan heillä on käytettävissään riittävästi dataa. Lisäksi kaikki pilvipalveluntarjoajat käyttävät pay-as-you-go -mallia, jonka avulla asiakkaat voivat maksaa vain siitä, mitä he käyttävät ja tarvitsevat.
    

• Algoritmit ja tietojenkäsittelykehykset ovat laajalti saatavilla

  • Monet tietojenkäsittelytehtävät (keräyksestä analysointiin) voidaan helposti päivittää ja automatisoida pilvipohjaisilla työkaluilla. Vastaavasti valmiiksi koulutetut ML-mallit ja hermoverkkoarkkitehtuurit voidaan käyttää uudelleen käyttämällä vanhaa tietoa uusista ongelmista.

Tällainen rikas työkalujen, puitteiden ja halpojen tiedonkeruulaitteiden ekosysteemi on tehnyt ML:stä maataloudessa elinkelpoisen ja kustannustehokkaan ratkaisun vaikeimpiin haasteisiin. Ei ihme, että datapohjainen optimointi muokkaa tällä hetkellä koko maataloussektoria, paljon muutakin kuin kannabiksen viljelyä.

Alla on muutamia lyhyitä tapoja, joilla sekä kannabiksen viljelijät että myyjät käyttävät ennakoivia mallinnusratkaisuja.

Viljelijöille: ennakoivat mallit toiminnan parantamiseksi

teho

Kannabiskasvin kemiallisen koostumuksen tarkka ymmärtäminen on ehdottoman välttämätöntä sääntelytoimenpiteiden noudattamiseksi. Ennakoivat mallit voi sisältää spektroskopiaa, röntgenkuvaustekniikoita ja koneoppimista tunnistaakseen tarkasti kannabinoideja ja siten merkitsee kannabislajikkeita. Myös silloin, kun käytettävissä olevat tiedot eivät olleet riittäviä, Tutkijat pystyivät edelleen ryhmittelemään kannabiskannat eri luokkiin (lääke, virkistys, yhdistetty, teollinen) niiden kemiallisten ominaisuuksien perusteella. Sen lisäksi, että tällaiset mallit antavat mahdollisuuden ymmärtää paremmin kannabiksen tehoa toimitusketjun kaikissa vaiheissa, ne ovat myös laadun ja terveyden turvaa loppukuluttajille. 

Tuoton ennustus

Paikallisten, reaaliaikaisten tietojen kerääminen viljelykasveista (kosteus, lämpötila, valo) on ensimmäinen askel sekä keinotekoisten että luonnollisten kasvuympäristöjen ymmärtämisessä. Kuitenkin tietäen mitä istuttaa ja mitä toimia kasvatuksen aikana ei ehkä riitä. Erilaisten tietolähteiden sisällyttäminen ja monimutkaisten mallien rakentaminen, jotka ottavat huomioon satoja ominaisuuksia (maaperän tyypistä ja sateesta lehtien terveyteen) parantaa ennustemallien tarkkuutta. Mallit tuottavat sitten numeerisia satoarvioita, jotka tarjoavat viljelijöille optimoituja ratkaisuja parhaan tuoton saamiseksi.

Uhkien ennustus

Sadon historiallinen suorituskyky ei ole luotettava indikaattori tuleville uhille ja sairauksille. Sen sijaan automatisoituja ennustemalleja voidaan käyttää sadon jatkuvaan seurantaan sekä luonnollisessa että keinotekoisessa ympäristössä. Uhkien ennustemallit luottaa erilaisiin tekniikoihin aina kuvantunnistuksesta sään aikasarjatietojen analysointiin. Näin järjestelmä voi ennustaa tulevia uhkia, havaita poikkeavuuksiaja auttaa viljelijöitä tunnistamaan varhaiset merkit. Toimiin ryhtyminen ennen kuin on liian myöhäistä antaa heille mahdollisuuden minimoida tappiot ja maksimoida sadon laadun.

Myyjille: Hyödynnä historiallisia asiakastietoja markkinoinnin ja toimitusketjun optimointiin

Asiakkaan elinikäinen arvo

Asiakkaan elinikäinen arvo (CLTV) on yksi keskeisistä toimenpiteistä, jotka vaikuttavat myyntiin ja markkinointiin. Nykyaikaiset ennustusalgoritmit pystyvät jo ennustamaan tulevia suhteita yksilöiden ja yritysten välillä. Nämä algoritmit voivat joko luokitella asiakkaat (esim. pieni kulutus, suuri kulutus, keskikulutus) eri klusteriin tai jopa ennustaa kvantitatiivisia arvioita heidän tulevista kuluistaan. Tällainen hienojakoinen ymmärrys asiakkaista ja heidän kulutustottumuksistaan ​​tarjoaa myyjille tavan helposti tunnistaa ja kasvattaa arvokkaita asiakkaita. 

Asiakassegmentointi

jakautuminen on hyvin kohdistetun markkinoinnin perusta. Sekä valmiiksi rakennetut ratkaisut että räätälöidyt algoritmit pystyvät erottamaan satoja asiaankuuluvia asiakasominaisuuksia. Näitä ominaisuuksia voidaan suunnitella kaikenlaisista sisäisistä ja ulkoisista tietolähteistä: verkkotoimintatiedoista, aiemmasta ostohistoriasta, jopa sosiaalisen median toiminnasta. Nämä tiedot johtavat siihen, että asiakkaat ryhmitellään niiden yhteisten ominaisuuksien mukaan. Tämä mahdollistaa markkinoinnin mikrokohdistamisen lisäksi myös jakelukanavien tehokkuuden.

Puhaltaako kannabiksen ja koneoppimisen yhteisyritys savua? 

Kuten kaikki maatalousyritykset, kannabiksen kaltaisen sadon kasvattaminen ja myynti tuo mukanaan erilaisia ​​haasteita. Koneoppiminen poistaa tehokkaan tuotannon ja jakelun esteitä. Yritykset etsivät manuaalista analysointia pidemmälle analysoidakseen toiminnan suorituskykyyn liittyviä rajoitteita ja parametreja. He siirtyvät koneoppimiseen optimoidakseen ponnistelunsa. Samaan aikaan kannabiksen myynnin markkinointipuolesta on tulossa yhä monimutkaisempi ja digitaalisempi, mikä on toinen kehotus tuoda big datan valtaa. Kuluttajien maun asteittain kehittyessä tuotevalikoima ja kilpailu kiristyvät. Tulevaisuuden epävarmuuden poistaminen kaikilta näiltä alueilta ennakointi-, poikkeamien havaitsemis-, monimuuttujaoptimointi- ja muiden ominaisuuksien avulla koneoppimisen avulla auttaa kannabisyrityksiä saamaan valtavia voittoja. 

Elämme maailmassa, jossa data johtaa vallankumousta kaikilla toimialoilla: julkisella sektorilla, terveydenhuollossa, teollisuudessa ja toimitusketjussa. Maataloussektorin kehitys ei ole poikkeus: datapohjaiset ratkaisut edistävät innovaatioita auttamalla viljelijöitä heidän haastavimmissa päätöksissään. Ennakointityökaluilla hyödynnetään reaaliaikaisesti kerättyä paikallista tietoa, mikä poistaa epävarmuuden pelon toimintaprosesseista. Digitaalinen, datakäyttöinen maatalouden optimointi muokkaa jo kokonaisuutta kannabiksiteollisuudessa.