#420: Ganja dan Pembelajaran Mesin, Usaha Patungan

Petani dan penjual ganja mulai memanfaatkan pembelajaran mesin

Terlepas dari skalanya, penanam dan penjual ganja melakukan bisnis di lingkungan yang sangat menantang. Sementara mereka berurusan dengan langkah-langkah peraturan yang selalu berubah, mereka juga perlu mengatasi masalah kepatuhan ketenagakerjaan yang kompleks dan pembatasan perbankan. Di atas operasi bisnis dan rantai pasokan yang khas, pasar yang sedang berkembang ini masih belum stabil secara hukum, ekonomi, dan menghadapi cuaca yang semakin buruk. Akibatnya, perusahaan produk ganja dan industri pertanian pada umumnya, mencari kemampuan pembelajaran mesin untuk memprediksi, mengoptimalkan, dan menganalisis saat mereka merangkul masa depan teknologi pertanian.

Tantangan dalam industri AgTech dan ganja

Produsen berbasis ganja harus mengatasi masalah pertanian yang kompleks:

Petani:

• Mengelola hama dan penyakit
• Rancang rencana nutrisi yang efisien
• Pastikan kondisi lingkungan yang ideal 
• Optimalkan output sambil meminimalkan overhead
• Kepatuhan peraturan hukum

Penjual:

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

Untuk menangani sisi operasional pertumbuhan, serta menangani sisi pemasaran penjualan, perusahaan produk berbasis ganja sekarang dapat memanfaatkan data yang kuat. Data ini memicu perangkat lunak berkemampuan pembelajaran mesin yang bisa meramalkan masa depan melalui algoritma modern dan arsitektur pemrosesan data.

Karakteristik ekosistem berbasis cloud berikut mendukung solusi pembelajaran mesin:

• Sensor dan perangkat keras untuk mengekstraksi informasi lebih murah

  • Meningkatnya popularitas dan keberhasilan solusi IoT memungkinkan untuk menyebarkan, menghubungkan, dan membangun jaringan perangkat pintar yang luas. Data streaming yang dilokalkan ini merupakan komponen penting untuk akurasi model data prediktif.

• Sumber daya komputasi dan penyimpanan semakin terjangkau

  • Persaingan di antara vendor cloud mengundang inovasi dan pengembangan dengan biaya rendah. Siapa pun dapat membuat dan menerapkan solusi ML di cloud, asalkan mereka memiliki akses ke data yang cukup. Selain itu, semua penyedia cloud menggunakan model pay-as-you-go yang memungkinkan pelanggan hanya membayar 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. Demikian pula, model ML terlatih dan arsitektur jaringan neural dapat digunakan kembali menggunakan pengetahuan lama untuk masalah baru.

Ekosistem alat, kerangka kerja, dan perangkat pengumpulan data murah yang begitu kaya telah mengubah ML di bidang pertanian menjadi solusi yang layak dan hemat biaya untuk tantangan terberat. Tidak heran jika pengoptimalan bertenaga data saat ini membentuk kembali seluruh sektor pertanian, jauh melampaui pertanian ganja.

Di bawah ini adalah beberapa cara singkat solusi pemodelan prediktif diterapkan oleh penanam dan penjual ganja.

Untuk Petani: Model prediktif untuk peningkatan operasional

Potensi

Memahami secara akurat susunan kimia tanaman ganja adalah kebutuhan penting untuk menghormati langkah-langkah pengaturan. Model prediksi dapat menggabungkan spektroskopi, teknik pencitraan sinar-x, dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi secara akurat cannabinoids dan dengan demikian memberi label varietas ganja. Bahkan dalam kasus ketika data yang tersedia tidak mencukupi, peneliti masih dapat mengelompokkan galur ganja ke dalam kategori yang berbeda (obat-obatan, rekreasi, gabungan, industri) berdasarkan sifat kimianya. Model seperti itu tidak hanya memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang potensi ganja di semua tahap rantai pasokan, tetapi juga mewakili perlindungan kualitas dan kesehatan bagi konsumen akhir. 

Prediksi Hasil

Mengumpulkan data waktu-nyata yang dilokalkan dari tanaman (kelembaban, suhu, cahaya) adalah langkah pertama dalam memahami lingkungan pertumbuhan buatan dan alami. Namun, mengetahui apa yang ditanam dan tindakan apa yang harus diambil selama tumbuh mungkin tidak cukup. Menggabungkan berbagai sumber data dan membangun model kompleks yang memperhitungkan ratusan fitur (dari jenis tanah dan curah hujan hingga ukuran kesehatan tingkat daun) meningkatkan akurasi model prediksi. Model kemudian menghasilkan perkiraan hasil numerik yang disediakan oleh petani solusi optimal untuk pengembalian investasi terbaik.

Prediksi Ancaman

Kinerja tanaman historis bukanlah indikator yang dapat diandalkan untuk ancaman dan penyakit yang akan datang. Sebagai gantinya, model prediksi otomatis dapat digunakan untuk menjaga tanaman di bawah pemantauan konstan baik di lingkungan alami maupun buatan. Model prediksi ancaman mengandalkan berbagai teknik, mulai dari pengenalan citra hingga analisis data deret waktu cuaca. Dengan demikian memungkinkan sistem untuk meramalkan ancaman yang akan datang, mendeteksi anomali, dan membantu petani mengenali tanda-tanda awal. Mengambil tindakan sebelum terlambat memberdayakan mereka untuk meminimalkan kerugian dan memaksimalkan kualitas panen.

Untuk Penjual: Memanfaatkan data pelanggan historis untuk pemasaran & pengoptimalan rantai pasokan

Nilai Seumur Hidup Pelanggan

Nilai Seumur Hidup Pelanggan (CLTV) adalah salah satu ukuran penting yang mempengaruhi upaya penjualan dan pemasaran. Algoritme prediktif modern sudah mampu memprediksi hubungan masa depan antara individu dan bisnis. Algoritme ini dapat mengklasifikasikan pelanggan (misalnya pengeluaran rendah, pengeluaran tinggi, pengeluaran sedang) ke dalam kelompok yang berbeda atau bahkan memprediksi perkiraan pengeluaran mereka yang dapat diukur di masa depan. Pemahaman yang sangat baik tentang pelanggan dan kebiasaan belanja mereka memberi penjual cara untuk dengan mudah mengidentifikasi dan memelihara pelanggan bernilai tinggi. 

Segmentasi Pelanggan

Segmentasi terletak pada dasar upaya pemasaran yang ditargetkan dengan baik. Baik solusi siap pakai, maupun algoritme yang dibuat khusus, mampu membedakan antara ratusan fitur pelanggan yang relevan. Fitur-fitur ini dapat direkayasa 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 sekumpulan karakteristik yang mereka bagi. Hal ini memungkinkan tidak hanya penargetan mikro dari upaya pemasaran tetapi juga meningkatkan efisiensi saluran distribusi.

Apakah usaha patungan antara ganja dan pembelajaran mesin mengeluarkan asap? 

Seperti usaha pertanian lainnya, menanam dan menjual hasil panen seperti ganja memiliki berbagai tantangan. Pembelajaran mesin menghilangkan hambatan untuk produksi dan distribusi yang efisien. Perusahaan melihat melampaui analisis manual untuk menganalisis kendala dan parameter yang terlibat dalam kinerja operasional. Mereka beralih ke pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan upaya mereka. Pada saat yang sama, sisi pemasaran penjualan ganja menjadi semakin kompleks dan digital, panggilan lain untuk menghadirkan kekuatan data besar. Seiring selera konsumen yang semakin canggih, variasi produk dan persaingan semakin ketat. Menghapus ketidakpastian masa depan di semua area ini dengan kemampuan prediksi, deteksi anomali, pengoptimalan multivariabel, dan lainnya melalui pembelajaran mesin membantu perusahaan ganja mendapatkan keuntungan besar. 

Kita hidup di dunia di mana data memimpin revolusi di semua industri: sektor publik, kesehatan, manufaktur, dan rantai pasokan. Tidak terkecuali perkembangan di sektor pertanian: solusi berbasis data mendorong inovasi dengan membantu petani membuat keputusan yang paling menantang. Alat prediktif digunakan untuk memanfaatkan data lokal yang dikumpulkan secara real-time, sehingga menghilangkan ketakutan akan ketidakpastian dari proses operasional. Digital, bertenaga data optimalisasi pertanian sudah membentuk kembali keseluruhan industri ganja.