#420: Cannabis en Machine Learning, een Joint Venture

Cannabis telers en verkopers zijn aan het rollen en cashen met machine learning

Ongeacht de schaal, cannabis telers en verkopers doen zaken in een opvallend moeilijke omgeving. Terwijl ze te maken hebben met voortdurend veranderende regelgevende maatregelen, moeten ze ook complexe arbeidscompliancekwesties en bankbeperkingen navigeren. Bovenop de typische bedrijfs- en supply chain-operaties is deze opkomende markt nog steeds onrustig op juridisch, economisch en steeds ernstiger weer. Als gevolg daarvan kijken cannabisproductbedrijven en de landbouwsector in het algemeen naar de mogelijkheden van machine learning om te voorspellen, te optimaliseren en te analyseren terwijl ze de toekomst van landbouwtechnologie omarmen.

Uitdagingen in de AgTech- en cannabissector

Cannabisgebaseerde producenten moeten complexe landbouwkundige problemen aanpakken:

Telers:

• Plagen en ziekten beheren
• Efficiënte voedingsplannen ontwerpen
• Ideale omgevingsomstandigheden waarborgen
• Opbrengst optimaliseren en overhead minimaliseren
• Wettelijke regelgevingsconformiteit

Verkopers:

• Complexle distributieprocessen begrijpen en organiseren
• Fabrikanten, boeren, merken en klantvraag coördineren
• Beslissingen nemen voor toekomstige groei en expansie
• Belastingstructuren en regelgeving in meerdere staten

Voor het aanpakken van de operationele kant van het telen, evenals voor het aanpakken van de marketingkant van het verkopen, kunnen cannabisondersteunde productbedrijven nu krachtige gegevens gebruiken.Deze gegevens voeden software die machine learning mogelijk maakt en diede toekomst kan voorspellenmet behulp van moderne algoritmen en gegevensverwerkingsarchitecturen.

De volgende kenmerken van cloud-gebaseerde ecosystemen drijven machine learning-oplossingen aan:

• Sensoren en hardware voor het extraheren van informatie zijn goedkoper

  • De toegenomen populariteit en succes van IoT-oplossingen maken het mogelijk om uitgebreide netwerken van slimme apparaten te implementeren, aansluiten en vaststellen. Deze lokale, real-time gegevens zijn een cruciaal onderdeel voor de nauwkeurigheid van voorspellende gegevensmodellen.

• Reken- en opslagbronnen zijn steeds goedkoper

  • Concurrentie tussen cloud-leveranciers nodigt innovatie en ontwikkeling tegen lage kosten uit. Iedereen kan ML-oplossingen in de cloud bouwen en implementeren, mits ze toegang hebben tot voldoende gegevens. Bovendien gebruiken alle cloud-aanbieders een pay-as-you-go-model, waardoor klanten alleen betalen voor wat ze gebruiken en nodig hebben.

• Algoritmen en gegevensverwerkingskaders zijn algemeen beschikbaar

  • Veel gegevensverwerkingstaken (van verzameling tot analyse) kunnen gemakkelijk worden bijgewerkt en geautomatiseerd met cloud-gebaseerde tools. Bovendien kunnen vooraf getrainde ML-modellen en neurale netwerkarchitecturen opnieuw worden gebruikt met behulp van oude kennis over nieuwe problemen.

Een dergelijk rijk ecosysteem van tools, kaders en goedkope gegevensverzamelingsapparaten hebben ML in de landbouw omgezet in een haalbare, kostenefficiënte oplossing voor de moeilijkste uitdagingen. Geen wonder dat gegevensgestuurde optimalisatie momenteel de hele landbouwsector opnieuw vormgeeft, ver voorbij de cannabisteelt.

Hieronder volgen een paar korte manieren waarop voorspellende modellen door zowel cannabis telers als verkopers worden toegepast.

Voor telers: Voorspellende modellen voor operationele verbeteringen

Potentie

Een nauwkeurig begrip van de chemische samenstelling van de cannabissplant is een cruciale noodzaak voor het respecteren van regelgevende maatregelen.Voorspellende modellen kunnen spectroscopie, röntgenbeeldvormingstechnieken en machine learning combineren omcannabinoïden en dus cannabissorten nauwkeurig te identificeren. Zelfs in gevallen waarin de beschikbare gegevens onvoldoende waren, onderzoekers konden cannabissorten nog steeds in verschillende categorieën indelen (medicinaal, recreatief, gecombineerd, industrieel) op basis van hun chemische eigenschappen. Dergelijke modellen bieden niet alleen een beter begrip van de potentie van cannabis op alle niveaus van de supply chain, maar vormen ook een waarborg voor kwaliteit en gezondheid voor de eindgebruikers.

Oogstvoorspelling

Het verzamelen van lokale, real-time gegevens van gewassen (luchtvochtigheid, temperatuur, licht) is de eerste stap in het begrijpen van zowel kunstmatige als natuurlijke groeiomgevingen. Het weten wat te planten en welke acties te ondernemen tijdens het groeien kan echter niet voldoende zijn. Het integreren van een verscheidenheid aan gegevensbronnen en het opbouwen van complexe modellen die rekening houden met honderden kenmerken (van bodemtype en neerslag tot bladniveau gezondheidsmaatregelen) verbetert de nauwkeurigheid van voorspellende modellen. De modellen geven vervolgens numerieke oogstschattingen die boeren voorzien vangeoptimaliseerde oplossingen voor de beste rendementen op investering.

Bedreigingsvoorspelling

Historische gewasprestaties zijn geen betrouwbare indicator voor toekomstige bedreigingen en ziekten. In plaats daarvan kunnen geautomatiseerde voorspellingsmodellen worden gebruikt om gewassen constant te monitoren in zowel natuurlijke als kunstmatige omgevingen. Bedreigingsvoorspellingsmodellen vertrouwen op een verscheidenheid aan technieken, variërend van beeldherkenning tot analyse van weertijdreeksgegevens. Dit stelt het systeem in staat om toekomstige bedreigingen te voorspellen, anomalieën te detecteren en boeren te helpen vroegtijdige signalen te herkennen. Actie ondernemen voordat het te laat is, stelt hen in staat om verlies te minimaliseren en de kwaliteit van de oogst te maximaliseren.

Voor verkopers: Historische klantgegevens benutten voor marketing- en supply chain-optimalisatie

Klantlevenswaarde

Klantlevenswaarde (CLTV) is een van de cruciale maatstaven die verkoop- en marketinginspanningen beïnvloeden. Moderne voorspellingsalgoritmen kunnen al voorspellen welke toekomstige relaties er zullen zijn tussen individuen en bedrijven. Deze algoritmen kunnen klanten classificeren (bijv. lage uitgaven, hoge uitgaven, gemiddelde uitgaven) in verschillende clusters of zelfs kwantificeerbare schattingen van hun toekomstige uitgaven voorspellen. Een dergelijk fijnmazig begrip van klanten en hun uitgavenpatronen biedt verkopers een manier om gemakkelijk hoogwaardige klanten te identificeren en te koesteren.

Klantsegmentatie

Segmentatie ligt aan de basis van goed gerichte marketinginspanningen. Zowel vooraf gebouwde oplossingen als op maat gemaakte algoritmen kunnen onderscheid maken tussen honderden relevante klantkenmerken. Deze kenmerken kunnen worden afgeleid van alle soorten interne en externe gegevensbronnen: webactiviteitgegevens, verleden aankoopgeschiedenis, zelfs sociale media-activiteit. Dit resulteert in klanten die worden gegroepeerd volgens een reeks kenmerken die ze delen. Dit maakt niet alleen micro-targeting van marketinginspanningen mogelijk, maar verbetert ook de efficiëntie van distributiekanalen.

Is de joint venture tussen cannabis en machine learning rookgassen?

Net als elke landbouwonderneming, komt het telen en verkopen van een gewas zoals cannabis met een verscheidenheid aan uitdagingen. Machine learning verwijdert de barrières voor efficiënte productie en distributie. Bedrijven kijken verder dan handmatige analyse om de beperkingen en parameters te analyseren die betrokken zijn bij operationele prestaties. Ze schakelen over naar machine learning om hun inspanningen te optimaliseren. Tegelijkertijd wordt de marketingkant van het verkopen van cannabis steeds complexer en digitaler, een andere oproep om de kracht van big data in te zetten. Naarmate de smaak van consumenten steeds verfijnder wordt, wordt het aanbod van producten en de concurrentie feller. Toekomstige onzekerheid in al deze gebieden wegnemen met de mogelijkheden van voorspelling, anomaliedetectie, multi-variable optimalisatie en meer via machine learning, helpt cannabisondersteunde bedrijven om enorme winsten te behalen.

We leven in een wereld waarin gegevens een revolutie aan het leiden zijn in alle industrieën: de publieke sector, gezondheid, fabricage en de supply chain. Ontwikkelingen in de landbouwsector vormen geen uitzondering: gegevensgestuurde oplossingen drijven innovatie aan door boeren te helpen bij hun moeilijkste beslissingen. Voorspellingsinstrumenten worden gebruikt om lokale gegevens te benutten die in real-time worden verzameld, waardoor de angst voor onzekerheid uit operationele processen wordt verwijderd. Digitale, gegevensgestuurdelandbouwoptimalisatie is de helecannabismarkt al aan het herschappen.