#420: Ganja dan Machine Learning, Kemitraan Bersama

Pengembang dan penjual ganja bergulir dan menguangkan dengan machine learning

Tidak peduli skala, pengembang dan penjual ganja melakukan bisnis di lingkungan yang sangat menantang. Sementara mereka menghadapi 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 ganja dan industri pertanian secara umum, mencari kemampuan machine learning untuk memprediksi, mengoptimalkan, dan menganalisis saat mereka menyambut masa depan teknologi pertanian.

Tantangan di AgTech dan industri ganja

Produsen berbasis ganja harus mengatasi masalah pertanian yang kompleks:

Pengembang:

• 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 mengatur proses distribusi yang kompleks
• Mengkoordinasikan produsen, petani, merek, dan permintaan pelanggan
• Membuat keputusan untuk pertumbuhan dan ekspansi di masa depan
• Struktur pajak dan peraturan antar negara bagian

Untuk menghadapi sisi operasional pengembangan, serta untuk mengatasi sisi pemasaran penjualan, perusahaan produk berbasis ganja sekarang dapat menggunakan 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 ekosistem berbasis cloud yang memungkinkan solusi machine learning:

• Sensor dan perangkat keras untuk mengekstrak informasi lebih murah

  • Popularitas dan keberhasilan 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-sebagai-anda-pergi yang memungkinkan pelanggan hanya membayar untuk apa yang mereka gunakan dan butuhkan.
    

• Algoritma dan kerangka pemrosesan data tersedia secara luas

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

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

Berikut beberapa cara singkat solusi model prediktif diterapkan oleh pengembang dan penjual ganja.

Untuk Pengembang: Model prediktif untuk perbaikan operasional

Kekuatan

Memahami dengan akurat komposisi kimia tanaman ganja 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 ganja. Bahkan dalam kasus di mana data yang tersedia tidak cukup, peneliti masih dapat mengelompokkan strain ganja 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 ganja pada semua tahap rantai pasokan, tetapi mereka juga merupakan perlindungan kualitas dan kesehatan bagi konsumen akhir.

Prediksi Hasil

Mengumpulkan data lokal, 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 mempertimbangkan ratusan fitur (dari jenis tanah dan curah hujan hingga ukuran kesehatan daun) meningkatkan akurasi model prediktif. Model tersebut kemudian mengeluarkan perkiraan hasil numerik yang memberikan petani solusi yang dioptimalkan untuk pengembalian investasi terbaik.

Prediksi Ancaman

Kinerja tanaman sejarah bukanlah indikator yang dapat diandalkan untuk ancaman dan penyakit yang akan datang. Sebaliknya, model prediksi otomatis dapat digunakan untuk terus memantau tanaman dalam 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 dan 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 tersebut 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 yang bernilai 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 mikro, tetapi juga meningkatkan efisiensi saluran distribusi.

Apakah kemitraan antara ganja dan machine learning mengeluarkan asap?

Seperti halnya usaha pertanian lainnya, menanam dan menjual tanaman seperti ganja datang dengan berbagai tantangan. Machine learning menghilangkan hambatan untuk produksi dan distribusi yang efisien. Perusahaan mencari di luar 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 ganja 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 di semua area ini dengan kemampuan prediksi, deteksi anomali, optimasi multi-variabel, dan lain-lain melalui machine learning membantu perusahaan ganja menghasilkan 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 mengarahkan inovasi dengan membantu petani dalam 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 berbasis data sudah membentuk kembali seluruh industri ganja.