#420: Konopie indyjskie i uczenie maszynowe – wspólne przedsięwzięcie

Hodowcy i sprzedawcy konopi indyjskich rozpoczynają działalność i zarabiają na uczeniu maszynowym

Niezależnie od skali, plantatorzy i sprzedawcy konopi indyjskich działają w wyjątkowo trudnym otoczeniu. Zmagając się z ciągle zmieniającymi się przepisami, muszą również radzić sobie ze złożonymi kwestiami przestrzegania przepisów prawa pracy i ograniczeniami bankowymi. Oprócz typowych operacji biznesowych i łańcucha dostaw, ten rozwijający się rynek wciąż zmaga się z problemami prawnymi, ekonomicznymi i coraz trudniejszymi warunkami pogodowymi. W rezultacie firmy produkujące produkty konopne i cały sektor rolniczy liczą na możliwości uczenia maszynowego w zakresie przewidywania, optymalizacji i analizy, wdrażając przyszłość technologii rolniczych.

Wyzwania w branży AgTech i konopi

Producenci konopi indyjskich muszą stawić czoła złożonym problemom rolniczym:

Hodowcy:

• Zarządzaj szkodnikami i chorobami
• Projektuj efektywne plany żywieniowe
• Zapewnij idealne warunki środowiskowe 
• Optymalizuj wydajność, minimalizując koszty ogólne
• Zgodność z przepisami prawnymi

Sprzedawców:

• Rozumieć i organizować złożone procesy dystrybucyjne
• Koordynuj producentów, rolników, marki i potrzeby klientów
• Podejmuj decyzje dotyczące przyszłego wzrostu i ekspansji
• Wielostanowe struktury i regulacje podatkowe

Do radzenia sobie z operacyjną stroną uprawy, a także do rozwiązywania marketingowej strony sprzedaży, firmy produkujące produkty na bazie konopi indyjskich mogą teraz wykorzystywać potężne dane. Dane te stanowią podstawę oprogramowania obsługującego uczenie maszynowe przewidzieć przyszłość za pomocą nowoczesnych algorytmów i architektur przetwarzania danych.

Następujące cechy ekosystemów opartych na chmurze napędzają rozwiązania uczenia maszynowego:

• Czujniki i sprzęt do wydobywania informacji są tańsze

  • Rosnąca popularność i sukces rozwiązań IoT umożliwiają wdrażanie, łączenie i ustanawianie rozległych sieci inteligentnych urządzeń. Te zlokalizowane dane przesyłane strumieniowo są kluczowym elementem dokładności predykcyjnych modeli danych.

• Zasoby obliczeniowe i pamięci masowej są coraz bardziej dostępne

  • Konkurencja wśród dostawców usług w chmurze zachęca do innowacji i rozwoju przy niskich kosztach. Każdy może budować i wdrażać rozwiązania ML w chmurze, pod warunkiem, że ma dostęp do wystarczającej ilości danych. Co więcej, wszyscy dostawcy usług w chmurze stosują model płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem, pozwalający klientom płacić tylko za to, z czego korzystają i czego potrzebują.
    

• Algorytmy i struktury przetwarzania danych są powszechnie dostępne

  • Wiele zadań związanych z przetwarzaniem danych (od gromadzenia po analizę) można łatwo zaktualizować i zautomatyzować za pomocą narzędzi opartych na chmurze. Podobnie wstępnie wytrenowane modele uczenia maszynowego i architektury sieci neuronowych można ponownie wykorzystać, korzystając ze starej wiedzy na temat nowych problemów.

Tak bogaty ekosystem narzędzi, frameworków i tanich urządzeń do gromadzenia danych zmienił ML w rolnictwie w realne, opłacalne rozwiązanie dla najtrudniejszych wyzwań. Nic dziwnego, że optymalizacja oparta na danych zmienia obecnie cały sektor rolnictwa, wykraczający daleko poza uprawę konopi indyjskich.

Poniżej znajduje się kilka krótkich sposobów stosowania rozwiązań w zakresie modelowania predykcyjnego zarówno przez hodowców, jak i sprzedawców konopi.

Dla hodowców: modele predykcyjne usprawnień operacyjnych

Moc

Dokładne zrozumienie składu chemicznego konopi indyjskich jest kluczową koniecznością w celu przestrzegania środków regulacyjnych. Modele predykcyjne może obejmować spektroskopię, techniki obrazowania rentgenowskiego i uczenie maszynowe w celu dokładnej identyfikacji kannabinoidów i w ten sposób etykietować odmiany konopi. Nawet w przypadkach, gdy dostępne dane były niewystarczające, Badacze nadal byli w stanie podzielić odmiany konopi na odrębne kategorie (lecznicze, rekreacyjne, kombinowane, przemysłowe) w oparciu o ich właściwości chemiczne. Takie modele nie tylko umożliwiają lepsze zrozumienie siły działania konopi indyjskich na wszystkich etapach łańcucha dostaw, ale stanowią gwarancję jakości i zdrowia konsumentów końcowych. 

Przewidywanie plonów

Gromadzenie w czasie rzeczywistym zlokalizowanych danych dotyczących upraw (wilgotność, temperatura, światło) to pierwszy krok w zrozumieniu zarówno sztucznego, jak i naturalnego środowiska uprawy. Jednak wiedząc co sadzić i jakie działania podjąć podczas uprawy, mogą nie wystarczyć. Uwzględnianie różnych źródeł danych i budowanie złożonych modeli uwzględniających setki cech (od rodzaju gleby i opadów po miary zdrowotności na poziomie liści) poprawia dokładność modeli predykcyjnych. Następnie modele generują liczbowe szacunki plonów, które dostarczają rolnikom zoptymalizowane rozwiązania w celu uzyskania najlepszego zwrotu z inwestycji.

Przewidywanie zagrożeń

Historyczna wydajność upraw nie jest wiarygodnym wskaźnikiem nadchodzących zagrożeń i chorób. Zamiast tego można zastosować zautomatyzowane modele prognostyczne do stałego monitorowania upraw zarówno w środowisku naturalnym, jak i sztucznym. Modele przewidywania zagrożeń opierają się na różnorodnych technikach, od rozpoznawania obrazu po analizę danych w formie szeregów czasowych dotyczących pogody. Umożliwiając w ten sposób systemowi prognozowanie nadchodzących zagrożeń, wykryć anomaliei pomóc rolnikom rozpoznać wczesne objawy. Podjęcie działań, zanim będzie za późno, pozwala im zminimalizować straty i zmaksymalizować jakość plonów.

Dla sprzedawców: Wykorzystuj historyczne dane klientów do celów marketingu i optymalizacji łańcucha dostaw

Wartość życia klienta

Długookresowa wartość klienta (CLTV) jest jednym z kluczowych mierników wpływających na działania sprzedażowe i marketingowe. Nowoczesne algorytmy predykcyjne są już w stanie przewidzieć przyszłe relacje między osobami fizycznymi i przedsiębiorstwami. Algorytmy te mogą albo klasyfikować klientów (np. z niskimi wydatkami, wysokimi wydatkami, średnimi wydatkami) na różne grupy, a nawet przewidywać wymierne szacunki ich przyszłych wydatków. Takie szczegółowe zrozumienie klientów i ich zwyczajów związanych z wydatkami umożliwia sprzedawcom łatwą identyfikację i pielęgnowanie wartościowych klientów. 

Segmentacja klientów

Segmentacja leży u podstaw dobrze ukierunkowanych działań marketingowych. Zarówno gotowe rozwiązania, jak i szyte na miarę algorytmy są w stanie rozróżnić setki istotnych cech klienta. Funkcje te można opracować na podstawie wszelkiego rodzaju wewnętrznych i zewnętrznych źródeł danych: danych dotyczących aktywności w Internecie, historii wcześniejszych zakupów, a nawet aktywności w mediach społecznościowych. Dane te powodują, że klienci są grupowani według zestawu wspólnych cech. Pozwala to nie tylko na mikrotargetowanie działań marketingowych, ale także poprawia efektywność kanałów dystrybucji.

Czy wspólne przedsięwzięcie konopi indyjskich i uczenia maszynowego to dym? 

Jak każde przedsięwzięcie rolnicze, uprawa i sprzedaż roślin takich jak konopie indyjskie wiąże się z wieloma wyzwaniami. Uczenie maszynowe usuwa bariery utrudniające efektywną produkcję i dystrybucję. Firmy wykraczają poza ręczną analizę, analizując ograniczenia i parametry wpływające na wydajność operacyjną. Przechodzą na uczenie maszynowe, aby optymalizować swoje działania. Jednocześnie marketingowy aspekt sprzedaży konopi indyjskich staje się coraz bardziej złożony i cyfrowy, co stanowi kolejną szansę na wykorzystanie potencjału dużych zbiorów danych. Wraz ze wzrostem wyrafinowania gustów konsumentów, różnorodność produktów i zacieśnia się konkurencja. Eliminowanie niepewności w przyszłości we wszystkich tych obszarach dzięki możliwościom predykcji, wykrywania anomalii, optymalizacji wielowymiarowej i wielu innym, dzięki uczeniu maszynowemu, pomaga firmom z branży konopi indyjskich osiągać ogromne zyski. 

Żyjemy w świecie, w którym dane przewodzą rewolucji we wszystkich branżach: sektorze publicznym, służbie zdrowia, produkcji i łańcuchu dostaw. Rozwój w sektorze rolnictwa nie jest wyjątkiem: rozwiązania oparte na danych napędzają innowacje, pomagając rolnikom w podejmowaniu najtrudniejszych decyzji. Narzędzia predykcyjne służą do wykorzystania danych lokalnych gromadzonych w czasie rzeczywistym, eliminując w ten sposób strach przed niepewnością z procesów operacyjnych. Cyfrowy, zasilany danymi optymalizacja rolnictwa już przekształca całość przemysł konopny.