#420: Kanabis i strojno učenje, zajednički pothvat

Uzgajivači i prodavači kanabisa koriste i zarađuju na strojnom učenju

Bez obzira na razmjere, uzgajivači i prodavači kanabisa posluju u izrazito izazovnom okruženju. Dok se suočavaju s regulatornim mjerama koje se stalno mijenjaju, također se moraju snalaziti u složenim pitanjima usklađivanja s radnom regulativom i bankarskim ograničenjima. Povrh tipičnog poslovanja i operacija opskrbnog lanca, ovo tržište u nastajanju još uvijek je nesređeno pravno, ekonomski i suočava se sa sve lošijim vremenskim uvjetima. Kao rezultat toga, tvrtke za proizvodnju kanabisa i poljoprivredna industrija općenito gledaju na sposobnost strojnog učenja da predviđa, optimizira i analizira dok prihvaćaju budućnost poljoprivredne tehnologije.

Izazovi u AgTech i industriji kanabisa

Proizvođači koji se temelje na kanabisu moraju se pozabaviti složenim poljoprivrednim problemima:

Uzgajivači:

• Upravljajte štetnicima i bolestima
• Osmislite učinkovite planove prehrane
• Osigurajte idealne uvjete okoline 
• Optimizirajte izlaz uz smanjenje troškova
• Usklađenost s pravnim propisima

Prodavači:

• Razumjeti i organizirati složene procese distribucije
• Koordinirajte proizvođače, poljoprivrednike, robne marke i potražnju kupaca
• Donesite odluke za budući rast i širenje
• Višedržavne porezne strukture i propisi

Za bavljenje operativnom stranom rasta, kao i za bavljenje marketinškom stranom prodaje, tvrtke koje se bave proizvodnjom kanabisa sada mogu iskoristiti moćne podatke. Ovi podaci potiču softver sposoban za strojno učenje koji može predvidjeti budućnost putem modernih algoritama i arhitektura za obradu podataka.

Sljedeće karakteristike ekosustava temeljenih na oblaku pokreću rješenja strojnog učenja:

• Senzori i hardver za izvlačenje informacija su jeftiniji

  • Povećana popularnost i uspjeh IoT rješenja omogućuju implementaciju, povezivanje i uspostavljanje golemih mreža pametnih uređaja. Ovi lokalizirani strujni podaci ključna su komponenta za točnost prediktivnih podatkovnih modela.

• Računalni resursi i resursi za pohranu sve su pristupačniji

  • Konkurencija među dobavljačima oblaka poziva na inovacije i razvoj po niskoj cijeni. Svatko može izgraditi i implementirati ML rješenja u oblaku, s obzirom da ima pristup dovoljno podataka. Nadalje, svi pružatelji usluga u oblaku koriste model pay-as-you-go koji korisnicima omogućuje da plate samo ono što koriste i traže.
    

• Algoritmi i okviri za obradu podataka široko su dostupni

  • Mnogi zadaci obrade podataka (sve od prikupljanja do analize) mogu se jednostavno ažurirati i automatizirati pomoću alata temeljenih na oblaku. Slično tome, unaprijed obučeni ML modeli i arhitekture neuronskih mreža mogu se prenamijeniti korištenjem starog znanja o novim problemima.

Ovako bogat ekosustav alata, okvira i jeftinih uređaja za prikupljanje podataka pretvorio je ML u poljoprivredi u održivo, troškovno učinkovito rješenje za najteže izazove. Nije ni čudo da optimizacija temeljena na podacima trenutno preoblikuje cijeli poljoprivredni sektor, daleko izvan uzgoja kanabisa.

U nastavku je nekoliko kratkih načina na koje uzgajivači i prodavači kanabisa primjenjuju rješenja za prediktivno modeliranje.

Za uzgajivače: Prediktivni modeli za operativna poboljšanja

Moć

Točno razumijevanje kemijskog sastava biljke kanabisa ključna je potreba za poštivanje regulatornih mjera. Prediktivni modeli može uključiti spektroskopiju, tehnike snimanja rendgenskim zrakama i strojno učenje za točnu identifikaciju kanabinoide i tako označiti sorte kanabisa. Čak iu slučajevima kada dostupni podaci nisu bili dovoljni, Istraživači još uvijek bili u mogućnosti grupirati sojeve kanabisa u različite kategorije (medicinske, rekreacijske, kombinirane, industrijske) na temelju njihovih kemijskih svojstava. Ne samo da takvi modeli omogućuju bolje razumijevanje potencije kanabisa u svim fazama opskrbnog lanca, već predstavljaju i jamstvo kvalitete i zdravlja za krajnje potrošače. 

Predviđanje prinosa

Prikupljanje lokaliziranih podataka o usjevima u stvarnom vremenu (vlažnost, temperatura, svjetlost) prvi je korak u razumijevanju umjetnih i prirodnih okruženja za uzgoj. Međutim, znajući što posaditi i koje radnje poduzeti tijekom uzgoja možda neće biti dovoljno. Uključivanje raznih izvora podataka i izrada složenih modela koji uzimaju u obzir stotine značajki (od vrste tla i količine oborina do mjera zdravstvenog stanja na razini lišća) poboljšava točnost prediktivnih modela. Modeli potom daju numeričke procjene prinosa koje poljoprivrednicima daju optimizirana rješenja za najbolji povrat ulaganja.

Predviđanje prijetnji

Povijesni učinak usjeva nije pouzdan pokazatelj nadolazećih prijetnji i bolesti. Umjesto toga, automatizirani modeli predviđanja mogu se koristiti za držanje usjeva pod stalnim nadzorom u prirodnom i umjetnom okruženju. Modeli predviđanja prijetnji oslanjaju se na razne tehnike, od prepoznavanja slika do analize vremenske serije podataka. Time se sustavu omogućuje predviđanje nadolazećih prijetnji, otkriti anomalije, te pomoći poljoprivrednicima da prepoznaju rane znakove. Poduzimanje radnji prije nego bude prekasno osnažuje ih da minimaliziraju gubitak i povećaju kvalitetu usjeva.

Za prodavače: Iskoristite povijesne podatke o kupcima za marketing i optimizaciju opskrbnog lanca

Doživotna vrijednost kupca

Dugotrajna vrijednost kupca (CLTV) jedna je od ključnih mjera koje utječu na prodajne i marketinške napore. Moderni prediktivni algoritmi već mogu predvidjeti buduće odnose između pojedinaca i poduzeća. Ovi algoritmi mogu klasificirati kupce (npr. niska potrošnja, visoka potrošnja, srednja potrošnja) u različite klastere ili čak predvidjeti mjerljive procjene njihovih budućih troškova. Takvo precizno razumijevanje kupaca i njihovih potrošačkih navika pruža prodavačima način da jednostavno identificiraju i njeguju kupce visoke vrijednosti. 

Segmentacija korisnika

Segmentacija leži u temeljima dobro ciljanih marketinških napora. Oba unaprijed izrađena rješenja, kao i prilagođeni algoritmi, mogu razlikovati stotine relevantnih korisničkih značajki. Ove se značajke mogu izraditi iz svih vrsta unutarnjih i vanjskih izvora podataka: podataka o aktivnostima na webu, povijesti prošlih kupnji, čak i aktivnosti na društvenim mrežama. Ovi podaci rezultiraju grupiranjem kupaca prema skupu karakteristika koje dijele. To omogućuje ne samo mikro-ciljanje marketinških napora, već i poboljšava učinkovitost distribucijskih kanala.

Puše li dim zajednički pothvat između kanabisa i strojnog učenja? 

Kao i svaki poljoprivredni pothvat, uzgoj i prodaja usjeva poput kanabisa dolazi s nizom izazova. Strojno učenje uklanja prepreke učinkovitoj proizvodnji i distribuciji. Tvrtke gledaju dalje od ručne analize kako bi analizirale ograničenja i parametre uključene u operativnu izvedbu. Prebacuju se na strojno učenje kako bi optimizirali svoje napore. U isto vrijeme, marketinška strana prodaje kanabisa postaje sve složenija i digitalnija, što je još jedan poziv da se unese moć velikih podataka. Kako ukusi potrošača postaju sve sofisticiraniji, raznolikost proizvoda i konkurencija postaju sve žešći. Uklanjanje neizvjesnosti budućnosti u svim tim područjima s mogućnostima predviđanja, otkrivanja anomalija, optimizacije s više varijabli i još mnogo toga putem strojnog učenja pomaže tvrtkama koje se bave kanabisom da ostvare golemu zaradu. 

Živimo u svijetu u kojem podaci vode revoluciju u svim industrijama: javnom sektoru, zdravstvu, proizvodnji i opskrbnom lancu. Razvoj u poljoprivrednom sektoru nije iznimka: rješenja temeljena na podacima pokreću inovacije pomažući poljoprivrednicima u donošenju najizazovnijih odluka. Alati za predviđanje koriste se za iskorištavanje lokalnih podataka prikupljenih u stvarnom vremenu, čime se uklanja strah od neizvjesnosti iz operativnih procesa. Digitalni, podatkovni poljoprivredna optimizacija već preoblikuje cijeli industrija kanabisa.