#420: Konopie i uczenie maszynowe, wspólne przedsięwzięcie

Producentów i sprzedawców konopi wspiera uczenie maszynowe

Niezależnie od skali, producenci i sprzedawcy konopi prowadzą działalność w wyjątkowo wymagającym środowisku. Muszą oni radzić sobie z ciągle zmieniającymi się przepisami, a także z kompleksowymi kwestiami związanymi z zatrudnieniem i ograniczeniami bankowymi. Poza typowymi operacjami biznesowymi i łańcuchem dostaw, ten wschodzący rynek jest nadal niepewny pod względem prawnym, ekonomicznym i coraz bardziej narażony na niekorzystne warunki pogodowe. W związku z tym, firmy produkujące konopie i cały sektor rolniczy szukają możliwości, jakie daje uczenie maszynowe, aby przewidywać, optymalizować i analizować, przyjmując przyszłość techniki rolniczej.

Wyzwania w branży AgTech i konopi

Producentom konopi trzeba radzić sobie z złożonymi problemami rolniczymi:

Producentom:

• Zarządzanie szkodnikami i chorobami
• Tworzenie efektywnych planów żywieniowych
• Zapewnienie optymalnych warunków środowiskowych
• Optymalizacja produkcji przy minimalizacji kosztów
• Przestrzeganie przepisów prawnych

Sprzedawcom:

• Zrozumienie i organizacja złożonych procesów dystrybucji
• Współpraca z producentami, rolnikami, markami i popytem klientów
• Podjęcie decyzji o przyszłym rozwoju i ekspansji
• Struktury podatkowe i przepisy w wielu stanach

Dla zarządzania operacyjnego produkcji, a także dla marketingu sprzedaży, firmy produkujące konopie mogą teraz wykorzystywać potężne dane. Dane te zasilają oprogramowanie wyposażone w uczenie maszynowe, które może przewidywać przyszłość za pomocą nowoczesnych algorytmów i architektur przetwarzania danych.

Poniższe cechy chmurowych ekosystemów napędzają rozwiązania z uczeniem maszynowym:

• Czujniki i sprzęt do pozyskiwania informacji są tańsze

  • Rosząca popularność i sukces rozwiązań IoT umożliwia wdrożenie, połączenie i utworzenie ogromnych sieci inteligentnych urządzeń. Ten lokalny strumień danych jest kluczowym składnikiem dla dokładności modeli danych przewidywanych.

• Zasoby obliczeniowe i magazynowania są coraz bardziej przystępne

  • Konkurencja między dostawcami chmury zachęca do innowacji i rozwoju przy niskich kosztach. Każdy może tworzyć i wdrażać rozwiązania z uczeniem maszynowym w chmurze, o ile ma dostęp do wystarczających danych. Ponadto, wszyscy dostawcy chmury używają modelu płatności zgodnie z używaniem, co pozwala klientom płacić tylko za to, co używają i wymagają.
    

• Algorytmy i ramy przetwarzania danych są powszechnie dostępne

  • Wiele zadań przetwarzania danych (od zbierania do analizy) może być łatwo zaktualizowanych i zautomatyzowanych za pomocą narzędzi chmurowych. Podobnie, wstępnie wytrenowane modele uczenia maszynowego i architektury sieci neuronowych mogą być ponownie wykorzystane przy użyciu starej wiedzy na nowych problemach.

Taki bogaty ekosystem narzędzi, ram i tanich urządzeń do pozyskiwania danych sprawił, że uczenie maszynowe w rolnictwie stało się wiarygodnym i efektywnym rozwiązaniem dla najtrudniejszych wyzwań. Nie dziwi więc, że optymalizacja oparta na danych jest obecnie przekształcana cały sektor rolniczy, daleko poza uprawą konopi.

Poniżej znajdują się kilka krótkich sposobów, w jaki rozwiązania modelowania przewidywania są stosowane zarówno przez producentów, jak i sprzedawców konopi.

Dla producentów: Modele przewidywania dla poprawy operacyjnej

Potencjał

Dokładne zrozumienie składu chemicznego rośliny konopi jest kluczową koniecznością dla przestrzegania przepisów prawnych. Modele przewidywania mogą wykorzystywać spektroskopię, techniki obrazowania rentgenowskiego i uczenie maszynowe, aby dokładnie identyfikować kanabinoidy i w ten sposób oznaczać odmiany konopi. Nawet w przypadkach, gdy dostępne dane były niewystarczające, badacze byli w stanie klasyfikować odmiany konopi w odrębne kategorie (medyczne, rekreacyjne, połączone, przemysłowe) na podstawie ich właściwości chemicznych. Takie modele umożliwiają nie tylko lepsze zrozumienie potencjału konopi na wszystkich etapach łańcucha dostaw, ale także reprezentują gwarancję jakości i zdrowia dla konsumentów końcowych. 

Przewidywanie plonów

Zebranie danych lokalnych i aktualnych z upraw (wilgotność, temperatura, światło) jest pierwszym krokiem w zrozumieniu zarówno sztucznych, jak i naturalnych środowisk uprawy. Jednakże, wiedza o tym, co siać i jakie działania podjąć podczas uprawy, może nie być wystarczająca. Włączenie różnorodnych źródeł danych i budowanie złożonych modeli, które uwzględniają setki cech (od rodzaju gleby i opadów do zdrowia liści), poprawia dokładność modeli przewidywania. Modele te generują numeryczne szacunki plonów, które dostarczają rolnikom optymalnych rozwiązań dla najlepszego zwrotu z inwestycji.

Przewidywanie zagrożeń

Historyczna wydajność plonów nie jest wiarygodnym wskaźnikiem dla nadchodzących zagrożeń i chorób. Zamiast tego, zautomatyzowane modele przewidywania mogą być wykorzystywane do ciągłego monitorowania upraw w środowiskach naturalnych i sztucznych. Modele przewidywania zagrożeń opierają się na różnych technikach, od rozpoznawania obrazów do analizy danych pogodowych. Umożliwiają one systemowi przewidywania nadchodzących zagrożeń, wykrywania anomalii, i pomagają rolnikom rozpoznać wczesne objawy. Podjęcie działań przed wystąpieniem szkody umożliwia im minimalizowanie strat i maksymalizowanie jakości plonów.

Dla sprzedawców: Wykorzystanie historycznych danych klientów do optymalizacji marketingu i łańcucha dostaw

Wartość klienta na przestrzeni czasu

Wartość klienta na przestrzeni czasu (CLTV) jest jednym z kluczowych mierników, które wpływają na wysiłki sprzedażowe i marketingowe. Nowoczesne algorytmy przewidywania są już w stanie przewidywać przyszłe relacje między jednostkami i firmami. Algorytmy te mogą klasyfikować klientów (np. niskie wydatki, wysokie wydatki, średnie wydatki) w różne klasy lub nawet przewidywać ilościowe szacunki ich przyszłych wydatków. Taka dogłębna wiedza o klientach i ich zwyczajach wydatkowych daje sprzedawcom możliwość łatwego identyfikowania i pielęgnowania klientów o wysokiej wartości. 

Segmentacja klientów

Segmentacja leży u podstawy dobrze ukierunkowanych wysiłków marketingowych. Zarówno gotowe rozwiązania, jak i algorytmy niestandardowe, mogą odróżniać setki istotnych cech klientów. Cechy te mogą być opracowane z różnych źródeł danych wewnętrznych i zewnętrznych: danych aktywności w sieci, historii zakupów, nawet aktywności w mediach społecznościowych. Dane te skutkują grupowaniem klientów według zestawu cech, które mają wspólne. Umożliwia to nie tylko mikrotargetowanie wysiłków marketingowych, ale także poprawia efektywność kanałów dystrybucji.

Czy wspólne przedsięwzięcie konopi i uczenia maszynowego to tylko dym?

Jak każde przedsięwzięcie rolnicze, uprawa i sprzedaż konopi wiąże się z różnymi wyzwaniami. Uczenie maszynowe usuwa bariery dla efektywnej produkcji i dystrybucji. Firmy szukają poza analizą ręczną, aby zrozumieć ograniczenia i parametry zaangażowane w wyniki operacyjne. Przechodzą na uczenie maszynowe, aby zoptymalizować swoje wysiłki. Jednocześnie strona marketingowa sprzedaży konopi staje się coraz bardziej skomplikowana i cyfrowa, co jest kolejnym powodem, aby wykorzystać potęgę dużych danych. Gdy gusta konsumentów stają się coraz bardziej wyrafinowane, różnorodność produktów i konkurencja stają się coraz bardziej zacięte. Usuwanie niepewności w tych obszarach za pomocą możliwości przewidywania, wykrywania anomalii, optymalizacji wielu zmiennych i innych za pomocą uczenia maszynowego pomaga firmom konopnym osiągać ogromne zyski. 

Żyjemy w świecie, w którym dane prowadzą rewolucję we wszystkich branżach: sektorze publicznym, zdrowiu, produkcji i łańcuchu dostaw. Rozwój w sektorze rolnictwa nie jest wyjątkiem: rozwiązania oparte na danych napędzają innowacje, pomagając rolnikom w podejmowaniu najtrudniejszych decyzji. Narzędzia przewidywania są wykorzystywane do wykorzystania danych lokalnych zbieranych w czasie rzeczywistym, usuwając w ten sposób strach przed niepewnością z procesów operacyjnych. Optymalizacja rolnictwa oparta na danych jest już przekształcana cały sektor konopi.