#420: 대마초와 기계 학습, 합작 투자

대마초 재배자와 판매자는 기계 학습에 참여하고 현금화하고 있습니다.

규모에 관계없이 대마초 재배자와 판매자는 매우 어려운 환경에서 사업을 하고 있습니다. 그들은 끊임없이 변화하는 규제 조치를 처리하는 동시에 복잡한 노동 규정 준수 문제와 은행 제한 사항을 탐색해야 합니다. 일반적인 비즈니스 및 공급망 운영 외에도 이 신흥 시장은 여전히 ​​법적, 경제적으로 불안정하며 점점 더 악천후에 직면해 있습니다. 결과적으로 대마초 제품 회사와 농업 산업 전반은 농업 기술의 미래를 수용하면서 기계 학습의 예측, 최적화 및 분석 능력을 기대하고 있습니다.

AgTech 및 대마초 산업의 과제

대마초 기반 생산자는 복잡한 농업 문제를 해결해야 합니다.

재배자:

• 해충 및 질병 관리
• 효율적인 영양 계획 설계
• 이상적인 환경 조건 보장 
• 오버헤드를 최소화하면서 출력 최적화
• 법적 규제 준수

판매자 :

• 복잡한 유통 프로세스 이해 및 구성
• 제조업체, 농민, 브랜드 및 고객 수요 조정
• 미래의 성장과 확장을 위한 의사결정
• 여러 주 세금 구조 및 규정

성장의 운영 측면을 처리하고 판매의 마케팅 측면을 처리하기 위해 대마초 기반 제품 회사는 이제 강력한 데이터를 활용할 수 있습니다. 이 데이터는 다음을 수행할 수 있는 기계 학습 가능 소프트웨어에 연료를 공급합니다. 예측 미래 최신 알고리즘 및 데이터 처리 아키텍처를 통해

클라우드 기반 에코시스템의 다음과 같은 특성은 기계 학습 솔루션을 지원합니다.

• 정보 추출을 위한 센서와 하드웨어가 더 저렴합니다.

  • IoT 솔루션의 인기와 성공이 높아짐에 따라 방대한 스마트 장치 네트워크를 배포, 연결 및 구축할 수 있습니다. 이 지역화된 스트리밍 데이터는 예측 데이터 모델의 정확성을 위한 중요한 구성 요소입니다.

• 점점 더 저렴해지는 컴퓨팅 및 스토리지 리소스

  • 클라우드 공급업체 간의 경쟁은 저렴한 비용으로 혁신과 개발을 유도합니다. 충분한 데이터에 액세스할 수 있다면 누구나 클라우드에서 ML 솔루션을 구축하고 배포할 수 있습니다. 또한 모든 클라우드 공급자는 종량제 모델을 사용하여 고객이 사용하고 필요한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다.
    

• 알고리즘 및 데이터 처리 프레임워크는 널리 사용 가능합니다.

  • 많은 데이터 처리 작업(수집에서 분석까지)을 클라우드 기반 도구로 쉽게 업데이트하고 자동화할 수 있습니다. 마찬가지로 사전 훈련된 ML 모델과 신경망 아키텍처는 새로운 문제에 대한 오래된 지식을 사용하여 용도를 변경할 수 있습니다.

도구, 프레임워크 및 저렴한 데이터 수집 장치로 구성된 풍부한 생태계는 농업 분야의 ML을 가장 어려운 문제에 대한 실행 가능하고 비용 효율적인 솔루션으로 전환했습니다. 데이터 기반 최적화가 현재 대마초 재배를 훨씬 넘어 전체 농업 부문을 재편하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

다음은 대마초 재배자와 판매자 모두가 예측 모델링 솔루션을 적용하는 몇 가지 간단한 방법입니다.

재배자용: 운영 개선을 위한 예측 모델

힘

대마초 식물의 화학적 구성을 정확하게 이해하는 것은 규제 조치를 준수하는 데 매우 중요합니다. 예측 모델 분광학, X선 이미징 기술 및 기계 학습을 통합하여 정확하게 식별할 수 있습니다. 따라서 대마초 품종에 라벨을 붙입니다. 가용 데이터가 부족한 경우에도 연구원 화학적 특성에 따라 대마초 균주를 별개의 범주(약용, 레크리에이션, 결합, 산업)로 분류할 수 있었습니다. 이러한 모델은 공급망의 모든 단계에서 대마초 효능을 더 잘 이해할 수 있게 할 뿐만 아니라 최종 소비자의 품질과 건강을 보호합니다. 

수율 예측

작물(습도, 온도, 빛)에서 현지화된 실시간 데이터를 수집하는 것은 인공 및 자연 재배 환경을 이해하는 첫 번째 단계입니다. 그러나, 알고 무엇을 심고 자라는 동안 취해야 할 행동만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 수백 가지 기능(토양 유형 및 강수량에서 잎 수준 건강 측정에 이르기까지)을 설명하는 복잡한 모델을 구축하면 예측 모델의 정확도가 향상됩니다. 그런 다음 모델은 농민에게 다음을 제공하는 수치 산출량 추정치를 출력합니다. 최적화된 솔루션 최고의 투자수익률을 위해.

위협 예측

과거의 작물 성능은 다가오는 위협과 질병에 대한 신뢰할 수 있는 지표가 아닙니다. 대신 자동화된 예측 모델을 사용하여 자연 환경과 인공 환경 모두에서 작물을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 위협 예측 모델 이미지 인식에서 날씨 시계열 데이터 분석에 이르기까지 다양한 기술에 의존합니다. 이를 통해 시스템은 다가오는 위협을 예측할 수 있습니다. 이상 징후 감지, 농부들이 초기 징후를 인식하도록 돕습니다. 너무 늦기 전에 조치를 취하면 손실을 최소화하고 작물 품질을 극대화할 수 있습니다.

판매자의 경우: 마케팅 및 공급망 최적화를 위해 과거 고객 데이터 활용

고객 평생 가치

고객 평생 가치 (CLTV) 영업 및 마케팅 활동에 영향을 미치는 중요한 측정 수단 중 하나입니다. 최신 예측 알고리즘은 이미 개인과 기업 간의 미래 관계를 예측할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 고객(예: 낮은 지출, 높은 지출, 중간 지출)을 다른 클러스터로 분류하거나 향후 지출에 대한 정량화 가능한 추정치를 예측할 수도 있습니다. 이러한 고객과 그들의 소비 습관에 대한 세밀한 이해는 판매자에게 가치가 높은 고객을 쉽게 식별하고 육성할 수 있는 방법을 제공합니다. 

고객 세분화

분할 잘 표적화된 마케팅 노력의 기초에 있습니다. 사전 구축된 솔루션과 맞춤형 알고리즘 모두 수백 가지 관련 고객 기능을 구별할 수 있습니다. 이러한 기능은 웹 활동 데이터, 과거 구매 내역, 심지어 소셜 미디어 활동까지 모든 종류의 내부 및 외부 데이터 소스에서 엔지니어링할 수 있습니다. 이 데이터는 고객이 공유하는 일련의 특성에 따라 그룹화되는 결과를 가져옵니다. 이를 통해 마케팅 활동의 마이크로 타겟팅이 가능할 뿐만 아니라 유통 채널의 효율성도 향상됩니다.

대마초와 기계 학습 간의 합작 투자가 연기를 날리고 있습니까? 

다른 농업 활동과 마찬가지로 대마초와 같은 작물을 재배하고 판매하는 데는 다양한 어려움이 따릅니다. 기계 학습은 효율적인 생산 및 유통에 대한 장벽을 제거하고 있습니다. 기업은 운영 성과와 관련된 제약 조건 및 매개변수를 분석하기 위해 수동 분석을 넘어서고 있습니다. 그들은 노력을 최적화하기 위해 기계 학습으로 전환하고 있습니다. 동시에 대마초 판매의 마케팅 측면은 점점 더 복잡해지고 디지털화되고 있으며 빅 데이터의 힘을 불러오는 또 다른 요구입니다. 소비자의 취향이 날로 정교해짐에 따라 제품의 다양성과 경쟁은 더욱 치열해지고 있습니다. 기계 학습을 통해 예측, 이상 감지, 다중 변수 최적화 등의 기능을 통해 이러한 모든 영역에서 미래의 불확실성을 제거하면 대마초 회사가 막대한 수익을 올릴 수 있습니다. 

우리는 공공 부문, 의료, 제조, 공급망 등 모든 산업에서 데이터가 혁명을 주도하는 세상에 살고 있습니다. 농업 분야의 발전도 예외는 아닙니다. 데이터 기반 솔루션은 농민이 가장 어려운 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 혁신을 주도하고 있습니다. 예측 도구는 실시간으로 수집된 로컬 데이터를 활용하여 운영 프로세스에서 불확실성에 대한 두려움을 제거하는 데 사용됩니다. 디지털, 데이터 기반 농업 최적화 이미 전체를 재구성하고 있습니다. 대마초 산업.