#420: Konopie i uczenie maszynowe, wspólne przedsięwzięcie

Producent konopi i sprzedawcy zaczynają korzystać z uczenia maszynowego, by zarabiać więcej

Niezależnie od skali, producenci i sprzedawcy konopi prowadzą działalność w wyjątkowo trudnym środowisku. Muszą oni radzić sobie z ciągle zmieniającymi się przepisami, a także nawigować w skomplikowanych kwestiach związanych z przepisami prawa pracy i ograniczeniami bankowymi. Poza typowymi operacjami biznesowymi i łańcuchem dostaw, ten wschodzący rynek jest nadal niepewny pod względem prawnym, ekonomicznym i stoi w obliczu coraz bardziej surowych warunków pogodowych. W związku z tym, firmy produkujące produkty z konopi i cały sektor rolniczy szukają możliwości, jakie daje uczenie maszynowe, aby przewidywać, optymalizować i analizować, przyjmując przyszłość technologii rolniczej.

Wyzwania w branży AgTech i konopi

Producentów konopi muszą rozwiązać skomplikowane problemy rolnicze:

Producenci:

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

Sprzedawcy:

• Zrozumienie i organizacja skomplikowanych procesów dystrybucji
• Współpraca z producentami, rolnikami, markami i popytem klientów
• Podejmowanie decyzji dotyczących przyszłego rozwoju i ekspansji
• Struktury podatkowe i przepisy w wielu stanach

Dla zarządzania operacyjnego produkcji, a także dla marketingu sprzedaży, firmy produkujące produkty z konopi mogą teraz wykorzystywać potężne dane. Te dane 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 ekstrakcji informacji są tańsze

  • Zwiększona popularność i sukces rozwiązań IoT umożliwiają wdrożenie, połączenie i utworzenie ogromnych sieci inteligentnych urządzeń. Te strumieniowe dane są kluczowym składnikiem dla dokładności modeli danych przewidywanych.

• Zasoby obliczeniowe i magazynowania są coraz tańsze

  • Konkurencja między dostawcami chmury zachęca do innowacji i rozwoju przy niskich kosztach. Każdy może budować i wdrażać rozwiązania z uczeniem maszynowym w chmurze, o ile ma dostęp do wystarczających danych. Ponadto, wszystkie dostawcy chmury używają modelu płatności zgodnie z użytkowaniem, 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) można łatwo zaktualizować i zautomatyzować za pomocą narzędzi chmurowych. Podobnie, wstępnie wytrenowane modele uczenia maszynowego i architektury sieci neuronowych można ponownie wykorzystać, wykorzystując stare wiadomości do nowych problemów.

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

Poniżej znajdują się krótkie sposoby, w jaki rozwiązania modelowania przewidywanego są stosowane zarówno przez producentów, jak i sprzedawców konopi.

Dla producentów: modele przewidywane dla poprawy operacyjnej

Potencjał

Dokładne zrozumienie składu chemicznego rośliny konopi jest kluczową koniecznością dla przestrzegania przepisów. Modele przewidywane mogą łączyć 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. Nie tylko takie modele umożliwiają lepsze zrozumienie potencjału konopi na wszystkich etapach łańcucha dostaw, ale reprezentują również gwarancję jakości i zdrowia dla konsumentów końcowych. 

Przewidywanie plonów

Zbieranie danych lokalnych i w czasie rzeczywistym 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. Włączanie różnych źródeł danych i tworzenie skomplikowanych modeli, które uwzględniają setki cech (od rodzaju gleby i opadów do zdrowia liści) poprawia dokładność modeli przewidywanych. Modele te następnie 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 czasowych pogody. Umożliwiają one systemowi przewidywania nadchodzących zagrożeń, wykrywania anomalii, i pomagają rolnikom rozpoznać wczesne objawy. Podjęcie działań przed czasem umożliwia im zminimalizowanie strat i zwiększenie jakości plonów.

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

Wartość klienta w całym cyklu życia

Wartość klienta w całym cyklu życia (CLTV) jest jednym z kluczowych wskaźników, które wpływają na wysiłki sprzedażowe i marketingowe. Nowoczesne algorytmy przewidywania są już w stanie przewidywać przyszłe relacje między jednostkami i firmami. Te algorytmy mogą klasyfikować klientów (np. niskie wydatki, wysokie wydatki, średnie wydatki) w różne klasy lub nawet przewidywać ilościowe szacunki ich przyszłych wydatków. Taki dogłębny zrozumienie klientów i ich zwyczajów 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. Te cechy mogą być opracowane z różnych źródeł danych wewnętrznych i zewnętrznych: danych aktywności w sieci, historii zakupów, nawet aktywności w mediach społecznościowych. Te dane pozwalają na grupowanie klientów według zestawu cech, które mają wspólne. Umożliwia to nie tylko mikrocelowanie 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 zanalizować ograniczenia i parametry zaangażowane w wyniki operacyjne. Przechodzą na uczenie maszynowe, aby optymalizować swoje wysiłki. Jednocześnie marketing sprzedaży konopi staje się coraz bardziej skomplikowany i cyfrowy, co jest kolejnym powodem, aby wykorzystać potęgę dużych danych. Gdy gusta konsumentów stają się coraz bardziej wyrafinowane, różnorodność produktów i konkurencja stają się bardziej zacięte. Usuwanie niepewności przyszłości we wszystkich tych obszarach za pomocą możliwości przewidywania, wykrywania anomalii, optymalizacji wielu zmiennych i więcej za pomocą uczenia maszynowego pomaga firmom konopnym zarabiać ogromne zyski. 

Żyjemy w świecie, w którym dane prowadzą rewolucję we wszystkich branżach: sektorze publicznym, zdrowiu, produkcji i łańcuchu dostaw. Rozwój w sektorze rolniczym nie jest wyjątkiem: rozwiązania oparte na danych napędzają innowacje, pomagając rolnikom w ich najtrudniejszych decyzjach. Narzędzia przewidywania są wykorzystywane do wykorzystania danych lokalnych zbieranych w czasie rzeczywistym, usuwając strach przed niepewnością z procesów operacyjnych. Cyfrowa, oparta na danych optymalizacja rolnictwa już zmienia cały przemysł konopny.