#420: Cannabis dan Machine Learning, sebuah Kemitraan

Penghasil dan penjual cannabis sedang menggulung dan menguangkan dengan machine learning

Tidak peduli skala, penghasil dan penjual cannabis melakukan bisnis di lingkungan yang cukup menantang. Sementara mereka berhadapan dengan perubahan peraturan yang terus berubah, mereka juga perlu menavigasi masalah kepatuhan tenaga kerja yang kompleks dan pembatasan perbankan. Di atas operasi bisnis dan rantai pasokan yang biasa, pasar yang muncul ini masih belum stabil secara hukum, ekonomi, dan menghadapi cuaca yang semakin parah. Sebagai hasilnya, perusahaan produk cannabis dan industri pertanian secara umum, sedang memandang kemampuan machine learning untuk memprediksi, mengoptimalkan, dan menganalisis saat mereka merangkul masa depan teknologi pertanian.

Tantangan di AgTech dan industri cannabis

Produsen berbasis cannabis harus menangani masalah pertanian yang kompleks:

Penghasil:

• Mengelola hama dan penyakit
• Merancang rencana nutrisi yang efisien
• Menjamin kondisi lingkungan yang ideal
• Mengoptimalkan output sambil meminimalkan biaya
• Kepatuhan peraturan yang sah

Penjual:

• Memahami dan mengorganisir proses distribusi yang kompleks
• Mengkoordinasikan produsen, petani, merek, dan permintaan pelanggan
• Membuat keputusan untuk pertumbuhan dan ekspansi di masa depan
• Struktur pajak dan peraturan multi-negara

Untuk menangani sisi operasional pertumbuhan, serta untuk menangani sisi pemasaran penjualan, perusahaan produk berbasis cannabis sekarang dapat memanfaatkan data yang kuat. Data ini memicu perangkat lunak yang mampu machine learning yang dapat memprediksi masa depan dengan cara algoritma modern dan arsitektur pemrosesan data.

Karakteristik berikut dari ekosistem berbasis cloud memungkinkan solusi machine learning:

• Sensor dan perangkat keras untuk mengekstrak informasi lebih murah

  • Popularitas dan kesuksesan solusi IoT membuatnya memungkinkan untuk mengirim, menghubungkan, dan membangun jaringan perangkat pintar yang luas. Data streaming lokal ini adalah komponen kunci untuk akurasi model data prediktif.

• Sumber daya komputasi dan penyimpanan semakin terjangkau

  • Persaingan di antara penyedia cloud mengundang inovasi dan pengembangan dengan biaya rendah. Siapa pun dapat membangun dan mengirimkan solusi ML di cloud, asalkan mereka memiliki akses ke data yang cukup. Selain itu, semua penyedia cloud menggunakan model bayar-sebagaimana-anda-perlu, yang memungkinkan pelanggan hanya membayar apa yang mereka gunakan dan butuhkan.

• Algoritma dan kerangka kerja pemrosesan data tersedia secara luas

  • Banyak tugas pemrosesan data (mulai dari pengumpulan hingga analisis) dapat dengan mudah diperbarui dan dioptimalkan dengan alat berbasis cloud. Demikian pula, model ML pra-dilatih dan arsitektur jaringan saraf dapat digunakan kembali dengan pengetahuan lama pada masalah baru.

Ekosistem alat, kerangka kerja, dan perangkat pengumpul data yang murah telah membuat ML di pertanian menjadi solusi yang layak dan efisien biaya untuk tantangan terberat. Tidak mengherankan bahwa optimasi berbasis data saat ini sedang merubah seluruh sektor pertanian, jauh melampaui pertanian cannabis.

Berikut beberapa cara singkat solusi pemodelan prediktif diterapkan oleh penghasil dan penjual cannabis.

Untuk Penghasil: Model prediktif untuk perbaikan operasional

Kekuatan

Memahami komposisi kimia tanaman cannabis dengan akurat adalah kebutuhan yang sangat penting untuk menghormati peraturan. Model prediktif dapat menggabungkan spektroskopi, teknik pemindaian x-ray, dan machine learning untuk mengidentifikasi kanabinoid dan dengan demikian melabeli varietas cannabis. Bahkan dalam kasus di mana data yang tersedia tidak cukup, peneliti masih dapat mengelompokkan strain cannabis ke dalam kategori yang berbeda (medis, rekreasi, gabungan, industri) berdasarkan sifat kimia mereka. Tidak hanya model seperti itu memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang kekuatan cannabis pada semua tahap rantai pasokan, tetapi mereka juga merupakan perlindungan kualitas dan kesehatan bagi konsumen akhir.

Prediksi Hasil

Mengumpulkan data lokal dan waktu nyata dari tanaman (kelembaban, suhu, cahaya) adalah langkah pertama dalam memahami lingkungan buatan dan alami. Namun, mengetahui apa yang harus ditanam dan tindakan apa yang harus diambil selama pertumbuhan mungkin tidak cukup. Menggabungkan berbagai sumber data dan membangun model yang kompleks yang memperhitungkan ratusan fitur (dari jenis tanah dan curah hujan hingga ukuran kesehatan daun) meningkatkan akurasi model prediktif. Model tersebut kemudian menghasilkan perkiraan hasil numerik yang memberikan petani solusi yang dioptimalkan untuk return on investment yang terbaik.

Prediksi Ancaman

Kinerja tanaman sejarah tidak merupakan indikator yang dapat diandalkan untuk ancaman dan penyakit yang akan datang. Sebagai gantinya, model prediksi otomatis dapat digunakan untuk memantau tanaman secara konstan di lingkungan alami dan buatan. Model prediksi ancaman bergantung pada berbagai teknik, mulai dari pengenalan gambar hingga analisis data waktu seri cuaca. Dengan demikian memungkinkan sistem untuk memprediksi ancaman yang akan datang, mendeteksi anomali, dan membantu petani mengenali tanda-tanda awal. Mengambil tindakan sebelum terlambat memungkinkan mereka untuk meminimalkan kerugian dan memaksimalkan kualitas tanaman.

Untuk Penjual: Manfaatkan data pelanggan historis untuk optimasi pemasaran & rantai pasokan

Nilai Seumur Hidup Pelanggan

Nilai Seumur Hidup Pelanggan (CLTV) adalah salah satu ukuran yang mempengaruhi upaya penjualan dan pemasaran. Algoritma prediktif modern sudah dapat memprediksi hubungan masa depan antara individu dan bisnis. Algoritma ini dapat mengklasifikasikan pelanggan (misalnya, pengeluaran rendah, pengeluaran tinggi, pengeluaran sedang) ke dalam klaster yang berbeda atau bahkan memprediksi perkiraan kuantitatif pengeluaran mereka di masa depan. Pemahaman yang sangat baik tentang pelanggan dan kebiasaan pengeluaran mereka memberikan penjual cara untuk dengan mudah mengidentifikasi dan mengembangkan pelanggan dengan nilai tinggi.

Segmentasi Pelanggan

Segmentasi terletak di dasar upaya pemasaran yang terarah dengan baik. Baik solusi pra-dibangun maupun algoritma khusus dapat membedakan antara ratusan fitur pelanggan yang relevan. Fitur-fitur ini dapat dibuat dari semua jenis sumber data internal dan eksternal: data aktivitas web, riwayat pembelian sebelumnya, bahkan aktivitas media sosial. Data ini menghasilkan pelanggan yang dikelompokkan menurut serangkaian karakteristik yang mereka bagikan. Ini memungkinkan tidak hanya target pemasaran yang tepat tetapi juga meningkatkan efisiensi saluran distribusi.

Apakah kemitraan antara cannabis dan machine learning hanya asap?

Seperti halnya usaha pertanian, menanam dan menjual tanaman seperti cannabis datang dengan berbagai tantangan. Machine learning menghilangkan hambatan untuk produksi dan distribusi yang efisien. Perusahaan sedang melihat beyond analisis manual untuk menganalisis kendala dan parameter yang terlibat dalam kinerja operasional. Mereka beralih ke machine learning untuk mengoptimalkan upaya mereka. Pada saat yang sama, sisi pemasaran penjualan cannabis menjadi semakin kompleks dan digital, panggilan lain untuk membawa kekuatan big data. Ketika selera konsumen menjadi semakin canggih, variasi produk dan persaingan menjadi lebih ganas. Menghilangkan ketidakpastian masa depan di semua area ini dengan kemampuan prediksi, deteksi anomali, optimasi multi-variabel, dan lain-lain melalui machine learning membantu perusahaan cannabis menggulung keuntungan besar.

Kita hidup di dunia di mana data memimpin revolusi di semua industri: sektor publik, kesehatan, manufaktur, dan rantai pasokan. Pengembangan di sektor pertanian tidak terkecualikan: solusi berbasis data memimpin inovasi dengan membantu petani dengan keputusan yang paling menantang. Alat prediktif digunakan untuk memanfaatkan data lokal yang dikumpulkan secara waktu nyata, sehingga menghilangkan ketakutan akan ketidakpastian dari proses operasional. Optimasi pertanian digital yang berbasis data sudah merubah seluruh industri cannabis.