#420: Cannabis e Aprendizado de Máquina, uma Parceria Conjunta

Cultivadores e vendedores de cannabis estão lucrando e sacando com o aprendizado de máquina

Independentemente do tamanho, os cultivadores e vendedores de cannabis estão fazendo negócios em um ambiente notadamente desafiador. Enquanto lidam com medidas regulamentares em constante mudança, também precisam navegar por questões complexas de conformidade trabalhista e restrições bancárias. Além das operações comerciais e de cadeia de suprimentos típicas, esse mercado emergente ainda é instável legal, economicamente e enfrenta condições climáticas cada vez mais severas. Como resultado, as empresas de produtos de cannabis e a indústria agrícola como um todo estão procurando a capacidade do aprendizado de máquina de prever, otimizar e analisar à medida que abraçam o futuro da tecnologia agrícola.

Desafios na indústria de AgTech e cannabis

Os produtores baseados em cannabis devem lidar com questões agrícolas complexas:

Cultivadores:

• Gerenciar pragas e doenças
• Desenvolver planos nutricionais eficientes
• Garantir condições ambientais ideais
• Otimizar a produção enquanto minimiza os custos
• Conformidade regulamentar legal

Vendedores:

• Entender e organizar processos de distribuição complexos
• Coordenar fabricantes, agricultores, marcas e demanda dos clientes
• Tomar decisões para o crescimento e expansão futuros
• Estruturas de impostos e regulamentações interestaduais

Para lidar com o lado operacional do cultivo, bem como com o lado de marketing da venda, as empresas de produtos de cannabis podem agora aproveitar dados poderosos. Esses dados alimentam software capaz de aprendizado de máquina que pode prever o futuro por meio de algoritmos modernos e arquiteturas de processamento de dados.

As seguintes características de ecossistemas baseados em nuvem estão impulsionando soluções de aprendizado de máquina:

• Sensores e hardware para extração de informações são mais baratos

  • A popularidade e o sucesso crescentes das soluções de IoT tornam possível implantar, conectar e estabelecer vastas redes de dispositivos inteligentes. Esses dados de streaming localizados são um componente crucial para a precisão dos modelos de dados preditivos.

• Recursos de computação e armazenamento são cada vez mais acessíveis

  • A concorrência entre os fornecedores de nuvem convida à inovação e ao desenvolvimento a um custo baixo. Qualquer pessoa pode construir e implantar soluções de ML na nuvem, desde que tenha acesso a dados suficientes. Além disso, todos os provedores de nuvem usam um modelo de pagamento por uso, permitindo que os clientes paguem apenas pelo que usam e necessitam.
    

• Algoritmos e estruturas de processamento de dados estão amplamente disponíveis

  • Muitas tarefas de processamento de dados (desde a coleta até a análise) podem ser facilmente atualizadas e automatizadas com ferramentas baseadas em nuvem. Da mesma forma, modelos de ML pré-treinados e arquiteturas de redes neurais podem ser reutilizados usando conhecimentos antigos em novos problemas.

Um ecossistema tão rico de ferramentas, estruturas e dispositivos de coleta de dados baratos transformou o ML na agricultura em uma solução viável e eficiente em termos de custo para os desafios mais difíceis. Não é de se espantar que a otimização impulsionada por dados esteja redesenhando todo o setor agrícola, muito além do cultivo de cannabis.

Abaixo estão algumas maneiras breves pelas quais soluções de modelagem preditiva estão sendo aplicadas por cultivadores e vendedores de cannabis.

Para Cultivadores: Modelos preditivos para melhorias operacionais

Potência

Entender com precisão a composição química da planta de cannabis é uma necessidade crucial para respeitar as medidas regulamentares. Modelos preditivos podem incorporar espectroscopia, técnicas de imagem de raios-X e aprendizado de máquina para identificar com precisão cannabinoides e, assim, rotular variedades de cannabis. Mesmo nos casos em que os dados disponíveis eram insuficientes, pesquisadores ainda foram capazes de agrupar cepas de cannabis em categorias distintas (médicas, recreativas, combinadas, industriais) com base em suas propriedades químicas. Esses modelos não apenas permitem uma melhor compreensão da potência do cannabis em todas as etapas da cadeia de suprimentos, mas também representam uma salvaguarda de qualidade e saúde para os consumidores finais. 

Previsão de Produção

Coletar dados localizados e em tempo real das culturas (umidade, temperatura, luz) é o primeiro passo para entender tanto ambientes de cultivo artificiais quanto naturais. No entanto, saber o que plantar e quais ações tomar durante o cultivo pode não ser suficiente. Incorporar uma variedade de fontes de dados e construir modelos complexos que considerem centenas de recursos (desde o tipo de solo e chuva até medidas de saúde das folhas) melhora a precisão dos modelos preditivos. Os modelos então produzem estimativas numéricas de produção que fornecem aos agricultores soluções otimizadas para o melhor retorno sobre o investimento.

Previsão de Ameaças

O desempenho histórico das culturas não é um indicador confiável para ameaças e doenças futuras. Em vez disso, modelos de previsão automatizados podem ser usados para manter as culturas sob monitoramento constante em ambientes naturais e artificiais. Modelos de previsão de ameaças dependem de uma variedade de técnicas, desde reconhecimento de imagens até análise de dados de séries temporais climáticas. Isso permite que o sistema preveja ameaças futuras, detecte anomalias e ajude os agricultores a reconhecer sinais precoces. Tomar medidas antes que seja tarde permite que eles minimizem perdas e maximizem a qualidade da colheita.

Para Vendedores: Aproveitar dados históricos de clientes para marketing e otimização da cadeia de suprimentos

Valor de Vida do Cliente

Valor de Vida do Cliente (CLTV) é uma das medidas cruciais que influenciam esforços de vendas e marketing. Algoritmos preditivos modernos já são capazes de prever relacionamentos futuros entre indivíduos e empresas. Esses algoritmos podem classificar clientes (por exemplo, baixo gasto, alto gasto, gasto médio) em clusters diferentes ou até prever estimativas quantificáveis de seus gastos futuros. Essa compreensão detalhada dos clientes e seus hábitos de gasto fornece aos vendedores uma maneira fácil de identificar e nutrir clientes de alto valor. 

Segmentação de Clientes

Segmentação está na base dos esforços de marketing bem direcionados. Tanto soluções pré-construídas quanto algoritmos personalizados são capazes de distinguir entre centenas de recursos de cliente relevantes. Esses recursos podem ser engenhados a partir de todas as fontes de dados internas e externas: dados de atividade na web, histórico de compras passadas, até dados de atividade em redes sociais. Isso resulta em clientes sendo agrupados de acordo com um conjunto de características que compartilham. Isso permite não apenas microdirecionamento de esforços de marketing, mas também melhora a eficiência dos canais de distribuição.

A parceria conjunta entre cannabis e aprendizado de máquina está apenas soprando fumaça? 

Como qualquer empreendimento agrícola, cultivar e vender uma cultura como a cannabis vem com uma variedade de desafios.  O aprendizado de máquina está removendo as barreiras para a produção e distribuição eficientes.  As empresas estão procurando além da análise manual para analisar as restrições e parâmetros envolvidos no desempenho operacional. Eles estão mudando para o aprendizado de máquina para otimizar seus esforços.  Ao mesmo tempo, o lado de marketing da venda de cannabis está se tornando cada vez mais complexo e digital, outro apelo para trazer o poder dos grandes dados. À medida que os gostos dos consumidores se tornam progressivamente sofisticados, a variedade de produtos e a concorrência se tornam mais ferozes. Remover a incerteza futura em todas essas áreas com as capacidades de previsão, detecção de anomalias, otimização multivariada e mais por meio do aprendizado de máquina está ajudando as empresas de cannabis a obter lucros enormes. 

Vivemos em um mundo onde os dados estão liderando uma revolução em todas as indústrias: setor público, saúde, manufatura e cadeia de suprimentos. Desenvolvimentos no setor agrícola não são exceção: soluções impulsionadas por dados estão impulsionando a inovação, ajudando os agricultores com suas decisões mais desafiadoras. Ferramentas preditivas são usadas para aproveitar dados locais coletados em tempo real, removendo assim o medo da incerteza dos processos operacionais. A otimização agrícola digital impulsionada por dados já está redesenhando toda a indústria de cannabis.