#420: Kannabiksen ja koneoppimisen yhteisyritys

Kannabiksen kasvattajat ja myyjät rikastuvat ja keräävät käteistä koneoppimisesta

Riippumatta koosta, kannabiksen kasvattajat ja myyjät harjoittavat liiketoimintaa haasteellisessa ympäristössä. Heidän on käsiteltävä jatkuvasti muuttuvia sääntelytoimia, ja heidän on myös selvitettävä monimutkaisista työlainsäädäntöongelmista ja pankkirajoituksista. Lisäksi heidän on hoidettava tyypillisiä liiketoimintaa ja toimintoketjun operaatioita, ja tämä uusi markkina on edelleen epävakaa laillisesti, taloudellisesti ja kasvaa yhä voimakkaampaa sääolosuhteita vastaan. Kannabistuotteiden yritykset ja maatalousala laajemmin etsivät koneoppimisen kykyä ennustaa, optimoida ja analysoida, kun he hyväksyvät tulevaisuuden maatalousTeknologiaa.

Haasteet AgTech- ja kannabisteollisuudessa

Kannabisperusteisten tuottajien on ratkaistava monimutkaisia maatalousongelmia:

Kasvattajat:

• Hallitse tuhohyönteisiä ja tauteja
• Suunnittele tehokkaita ravitsemussuunnitelmia
• Varmista ihanteelliset ympäristöolosuhteet
• Optimoi tuotantoa minimoiden kustannuksia
• Lakien noudattaminen

Myyjät:

• Ymmärrä ja järjestä monimutkaisia jakeluprosesseja
• Koordinoi valmistajia, maanviljelijöitä, tuotemerkkejä ja asiakastarvetta
• Tee päätöksiä tulevasta kasvusta ja laajentumisesta
• Monivaltion verorakenteet ja säännöt

Kasvattajat voivat hyödyntää voimakasta dataa, joka syöttää koneoppimiseen perustuvaa ohjelmistoa, joka voi ennustaa tulevaisuutta modernien algoritmien ja datakäsittelyarkkitehtuurien avulla.

Pilvipohjaisten ekosysteemien seuraavat ominaisuudet mahdollistavat koneoppimisen ratkaisuja:

• Tiedonkeruulaitteet ja -ohjelmistot ovat halvempia

  • IoT-ratkaisujen lisääntyvä suosio ja menestys mahdollistavat älylaitteiden käyttöönoton, yhdistämisen ja laajan verkkoyhteyden. Tämä paikallinen data on tärkeä osa ennustavien datamallien tarkkuutta.

• 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 riittävästi dataa. Lisäksi kaikki pilvipalveluntarjoajat käyttävät maksamalla-käytetään-malli, jossa asiakkaat maksavat vain siitä, mitä he käyttävät ja tarvitsevat.
    

• Algoritmit ja datakäsittelykehykset ovat laajasti saatavilla

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

Tällainen rikas työkalujen, kehysten ja halpojen datakeruulaitteiden ekosysteemi on muuttanut ML:n maataloudessa käytännölliseksi ja kustannustehokkaaksi ratkaisuksi haasteellisimpiin haasteisiin. Ei ole ihme, että dataohjattu optimointi on jo muokkaamassa koko maatalousalaa, ja ei vain kannabiksen viljelyä.

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

Kasvattajille: Ennustavat mallit operatiivisen parantamisen vuoksi

Potenssi

Tarkan ymmärryksen kannabiksen kasvin kemiallisesta koostumuksesta on ratkaiseva välttämättömyys sääntelytoimien kunnioittamiseksi. Ennustavat mallit voivat sisältää spektroskopiaa, röntgenkuvaustekniikoita ja koneoppimista, jotta voidaan tarkasti tunnistaa kannabinoideja ja merkitä kannabiksen lajeja. Jopa silloin, kun saatavilla oleva data oli riittämätöntä, tutkijat pystyivät ryhmittelemään kannabiksen lajit eri luokkiin (lääkinnällinen, vapaa-ajan, yhdistetty, teollinen) niiden kemiallisten ominaisuuksien perusteella. Nämä mallit mahdollistavat paremman ymmärryksen kannabiksen voimakkuudesta koko toimintoketjussa, ja ne edustavat laadun ja terveyden takeita loppukäyttäjille.

Sadon ennustaminen

Paikallisen, reaaliaikaisen datan kerääminen kasveista (ilman kosteus, lämpötila, valo) on ensimmäinen askel ymmärtää sekä keinotekoisia että luonnollisia kasvuympäristöjä. Kuitenkin tiedon, mitä istuttaa ja mitä toimia tehdä kasvatuksen aikana, ei välttämättä riitä. Erilaisia data lähteitä ja monimutkaisten mallien rakentaminen, jotka ottaa huomioon satoja ominaisuuksia (maan laatu, sade, lehtien terveystila), parantaa ennustavien mallien tarkkuutta. Mallit antavat numeerisia arvioita, jotka antavat viljelijöille optimoidut ratkaisut parhaan tuoton saamiseksi.

Uhaten ennustaminen

Historiallinen sadon suorituskyky ei ole luotettava osoittaja tulevista uhista ja taudeista. Sen sijaan automaattiset ennustemallit voidaan käyttää kasvien jatkuvaan seurantaan sekä luonnollisissa että keinotekoisissa ympäristöissä. Uhkamallit perustuvat erilaisiin tekniikoihin, kuten kuvantunnistukseen ja sääajan sarjadata-analyysiin. Tämä mahdollistaa järjestelmän ennustaa tulevia uhkia, havaita poikkeamia, ja auttaa viljelijöitä tunnistamaan varhaisia merkkejä. Toimimalla ennen kuin on liian myöhäistä, he voivat minimoida tappiot ja maksimoida sadon laadun.

Myyjille: Hyödynnä historiallista asiakasdataa markkinoinnin ja toimintoketjun optimoinnin vuoksi

Asiakkaan elinikäinen arvo

Asiakkaan elinikäinen arvo (CLTV) on yksi ratkaiseva mittari, joka vaikuttaa myynti- ja markkinointiponnisteluihin. Nykyaikaiset ennustusalgoritmit voivat jo ennustaa tulevia suhteita yksilöiden ja yritysten välillä. Nämä algoritmit voivat luokitella asiakkaita (esim. matala kulutus, korkea kulutus, keskitaso) eri ryhmiin tai jopa ennustaa määrättyjä arvoja heidän tulevista kulutuksestaan. Tällainen hienojakoinen ymmärrys asiakkaista ja heidän ostotottumuksistaan antaa myyjille helpon tavan tunnistaa ja hoivata arvokkaita asiakkaita.

Asiakassegmentointi

Segmentointi on perusta hyvin kohdennetuille markkinointiponnisteluille. Sekä valmiit ratkaisut että mukautetut algoritmit voivat erottaa satoja relevantteja asiakasominaisuuksia. Nämä ominaisuudet voidaan kehittää erilaisista sisäisistä ja ulkoisista data lähteistä: verkkotoimintadata, aiempi ostohistoria, jopa sosiaalisen median toiminta. Tämä data johtaa asiakkaiden ryhmittymiseen joukon ominaisuuksien perusteella, joita he jakavat. Tämä mahdollistaa sekä markkinointiponnisteluiden mikrotarkennuksen että jakelukanavien tehokkuuden parantamisen.

Onko kannabiksen ja koneoppimisen yhteisyritys puhaltamassa savua?

Kuten mikä tahansa maatalousyritys, kannabiksen kasvattaminen ja myyminen tulee monien haasteiden kanssa. Koneoppiminen poistaa tehokkaan tuotannon ja jakelun esteet. Yritykset etsivät manuaalisen analyysin sijaan tapoja analyysin ja toimintasuorituskyvyn rajoitteiden ja parametrejen tutkimiseen. He siirtyvät koneoppimiseen optimoidakseen pyrkimyksiään. Samalla myyntipuolen markkinointi kannabiksessa muuttuu yhä monimutkaisemmaksi ja digitaalisemmaksi, mikä vaatii suuret datamäärät. Kun kuluttajien makutottumukset muuttuvat yhä monipuolisemmaksi, tuotteiden ja kilpailun määrä kasvaa. Tulevaisuuden epävarmuuden poistaminen näissä aloissa koneoppimisen ennustus-, poikkeamanalyysi-, monimuuttujan optimointi- ja muiden kykyjen avulla auttaa kannabiksyhtiöitä keräämään suuria voittoja.

Elämme maailmassa, jossa data johtaa vallankumousta kaikilla aloilla: julkisella sektorilla, terveydenhuollossa, valmistuksessa ja toimintoketjussa. Maatalousalan kehitys ei ole poikkeus: dataohjatut ratkaisut ajavat innovaatioita auttamalla viljelijöitä heidän haasteellisimmissa päätöksissään. Ennustavat työkalut käytetään hyväksi paikallisesti keräämään dataa reaaliajassa, poistamalla epävarmuuden pelon operatiivisista prosesseista. Digitaalinen, dataohjattu maatalousoptimointi on jo muokkaamassa koko kannabisteollisuutta.