#420: Kannabiksen ja koneoppimisen yhteinen yritys

Kannabiksen kasvattajat ja myyjät hyödyntävät koneoppimista ja keräävät voittoa

Riippumatta koosta, kannabiksen kasvattajat ja myyjät harjoittavat liiketoimintaa haastavassa ympäristössä. Heidän on selvitettävä jatkuvasti muuttuvista sääntelystä toimenpiteistä, ja heidän on myös navigoitava monimutkaisissa työlainsäädäntö- ja pankkitoiminnan rajoituksissa. Tyypillisten liiketoimintaa ja toimitusketjun toimintojen lisäksi tämä uusi markkina on edelleen oikeudellisesti, taloudellisesti ja kasvavan sään vuoksi epävakaa. Tämän seurauksena kannabistuotteiden valmistajat ja maatalousala laajemmin etsivät koneoppimisen kykyä ennustaa, optimoida ja analysoida heidän omaksessaan tulevaisuuden maatalousTeknologiaa.

Haasteet AgTech- ja kannabisteollisuudessa

Kannabisperusteisten tuottajien on ratkottava monimutkaisia maatalousongelmia:

Kasvattajat:

• Hallitse tuhohyönteisiä ja tauteja
• Suunnittele tehokkaita ravitsemussuunnitelmia
• Varmista ihanteelliset ympäristöolot
• Optimoi tuotantoa minimoiden kustannuksia
• Oikeudellinen sääntelymukaisuus

Myyjät:

• Ymmärrä ja järjestä monimutkaiset jakeluprosessit
• Koordinoi valmistajia, viljelijöitä, tuotemerkkejä ja asiakastarvetta
• Tee päätöksiä tulevasta kasvusta ja laajentumisesta
• Monivaltiolliset verorakenteet ja säännökset

Kasvattajien kasvatuksen operatiivisen puolen sekä myyjien myyntipuolen hallitsemiseksi kannabisperusteiset tuoteyritykset voivat nyt hyödyntää voimakasta dataa. Tämä data syöttää koneoppimiskykyisiä ohjelmistoja, jotka voivat ennustaa tulevaisuutta modernien algoritmien ja datakäsittelyarkkitehtuurien avulla.

Pilvipohjaisten ekosysteemien seuraavat ominaisuudet mahdollistavat koneoppimisratkaisuja:

• Anturit ja laitteet tiedon keräämiseksi ovat halvempia

  • IoT-ratkaisujen lisääntynyt suosio ja menestys mahdollistavat älylaitteiden laajan verkostojen käyttöönoton, yhdistämisen ja perustamisen. Tämä paikallinen data on tärkeä komponentti ennustavien datamallien tarkkuuden kannalta.

• Laskenta- ja tallennusresurssit ovat yhä edullisempia

  • Pilvipalveluiden kilpailu kutsuu innovaatioita ja kehitystä edulliseen hintaan. Kuka tahansa voi rakentaa ja ottaa käyttöön ML-ratkaisuja pilvessä, kunhan heillä on pääsy riittävästi dataan. Lisäksi kaikki pilvipalveluntarjoajat käyttävät maksamalla-käytetään-malli, jolloin asiakkaat maksavat vain siitä, mitä he tarvitsevat ja vaativat.

• Algoritmit ja datakäsittelykehykset ovat laajasti saatavilla

  • Monet datakäsittelytehtävät (kaikki keräämisestä analyysiin) voidaan helposti päivittää ja automatisoida pilvipohjaisilla työkaluilla. Samoin esikoulutetut ML-mallit ja neuroverkkoarkkitehtuureja voidaan uudelleen käyttää vanhan tiedon avulla uusiin ongelmiin.

Tällainen rikas työkalujen, kehysten ja halpojen datakeräyslaitteiden ekosysteemi on muuttanut ML:n maataloudessa käytännölliseksi ja kustannusteekkaiseksi ratkaisuksi haastavimpiin haasteisiin. Ei ole ihme, että dataohjattu optimointi muuttaa jo koko maatalousalaa, kannabiksen kasvatuksen ulkopuolella.

Alla on muutamia lyhyitä tapoja, joilla ennustemalliratkaisut ovat sovellettavissa sekä kannabiksen kasvattajille että myyjille.

Kasvattajille: Ennustemallit operatiivisen parantamisen vuoksi

Voimakkuus

Tarkan ymmärryksen kannabiksen kemiallisesta koostumuksesta on välttämätöntä sääntelytoimenpiteiden noudattamiseksi. Ennustemallit voivat sisällyttää spektroskopian, röntgenkuvaustekniikoita ja koneoppimista tarkkaan määrittääksesi kannabinoidit ja siten luokitella kannabiksen lajikkeita. Jopa silloin, kun saatavilla oleva data oli riittämätöntä, tutkijat pystyivät edelleen ryhmittelemään kannabiksen lajikkeita eri luokkiin (lääkinnällinen, vapaa-ajan, yhdistetty, teollinen) niiden kemiallisten ominaisuuksien perusteella. Nämä mallit mahdollistavat paitsi kannabiksen voimakkuuden ymmärtämisen koko toimitusketjun aikana, myös laadun ja terveyden turvan loppukäyttäjille. 

Sadon ennustaminen

Paikallisen, reaaliaikaisen datan kerääminen kasveista (ilman kosteus, lämpötila, valo) on ensimmäinen askel sekä keinotekoisen että luonnonmukaisen kasvuympäristön ymmärtämisessä. Mutta tietäminen mitä kasvattaa ja mitä toimia tehdä kasvatuksen aikana ei välttämättä riitä. Monipuolisten datalähteiden sisällyttäminen ja monimutkaisten mallien rakentaminen, jotka ottaa huomioon satoja ominaisuuksia (maan lajista ja sateesta lehtien terveystiloihin), parantaa ennustemallien tarkkuutta. Mallit antavat numeerisia arvioita, jotka antavat viljelijöille optimoidut ratkaisut parhaan tuoton saavuttamiseksi.

Uhkaennustus

Historiallinen sadon suorituskyky ei ole luotettava osoittaja tuleville uhille ja taudeille. Sen sijaan automaattiset ennustemallit voidaan käyttää kasvien jatkuvaan valvontaan sekä luonnonmukaisissa että keinotekoisissa ympäristöissä. Uhkaennustusmallit nojaavat moniin menetelmiin, aina kuvatunnistuksesta sääajan sarjadata-analyysiin. Tämä mahdollistaa järjestelmän ennustaa tulevia uhkia, havaita poikkeamia, ja auttaa viljelijöitä tunnistamaan varhaiset merkit. Toimimalla ennen kuin on liian myöhäistä, he voivat minimoida tappiot ja maksimoida sadon laadun.

Myyjille: Hyödyntäkää historiallista asiakasdataa markkinoinnin ja toimitusketjun optimointiin

Asiakkaan elinikäinen arvo

Asiakkaan elinikäinen arvo (CLTV) on yksi avainmittauksista, jotka vaikuttavat myynti- ja markkinointiponnisteluihin. Nykyaikaiset ennustevalgoritmit pystyvät jo ennustamaan tulevia suhteita yksilöiden ja yritysten välillä. Nämä algoritmit voivat joko luokitella asiakkaita (esim. vähän kuluttavat, paljon kuluttavat, keskimäärin kuluttavat) eri ryhmiin tai jopa ennustaa määrällisiä arvioita heidän tulevista kulutusmenoistaan. Tällainen yksityiskohtainen ymmärrys asiakkaista ja heidän ostokäyttäytymisestään antaa myyjille helpon tavan tunnistaa ja hoivata arvokkaita asiakkaita. 

Asiakassegmentointi

Segmentointi on tärkeä osa kohdennettuja markkinointiponnisteluita. Sekä valmiit ratkaisut että mukautetut algoritmit voivat erottaa satoja asiakastunnusomaisuuksia. Nämä ominaisuudet voidaan konstruoida kaikista sisäisistä ja ulkoisista datalähteistä: verkkotoimintadata, aiempi ostohistoria, jopa sosiaalisen median toiminta. Tämä data johtaa asiakkaiden ryhmittymiseen ominaisuuksien mukaan, joita he jakavat. Tämä mahdollistaa sekä markkinointiponnistelujen mikrotarkennuksen että jakelukanavien tehokkuuden parantamisen.

Onko kannabiksen ja koneoppimisen yhteinen yritys vain savua?

Kuten mikä tahansa maatalousyritys, kannabiksen kasvattaminen ja myyminen tulee monien haasteiden kanssa. Koneoppiminen poistaa tehokkaan tuotannon ja jakelun esteet. Yritykset katsovat yli manuaalisen analyysin ja tarkastelevat rajoituksia ja parametrejä, jotka liittyvät operatiiviseen suorituskykyyn. He siirtyvät koneoppimiseen optimoidakseen ponnistelunsa. Samalla kannabiksen myyntipuolen markkinointi muuttuu yhä monimutkaisemmaksi ja digitaalisemmaksi, mikä on toinen kutsu ottaa käyttöön suurten datojen voima. Kun kuluttajien maut kehittyvät yhä sofistikoituneemmaksi, tuotteiden monimuotoisuus ja kilpailu kiristyy. Tulevaisuuden epävarmuuden poistaminen näissä kaikissa alueissa koneoppimisen ennustus-, poikkeama-analyysi-, monimuuttuja-optimoointi- ja muiden ominaisuuksien avulla auttaa kannabiksen yrityksiä keräämään suuria voittoja. 

Elämme maailmassa, jossa data johtaa vallankumousta kaikilla aloilla: julkisella sektorilla, terveydenhuollossa, valmistuksessa ja toimitusketjussa. Maatalousalan kehitys ei ole poikkeus: dataohjatut ratkaisut ajavat innovaatiota auttamalla viljelijöitä heidän haastavimmissa päätöksissään. Ennustustyökaluja käytetään hyödyntämään paikallista dataa, jota kerätään reaaliajassa, poistaen epävarmuuden operatiivisista prosesseista. Digitaalinen, dataohjattu maatalousoptimointi on jo muokkaamassa koko kannabisteollisuutta.