#420: Cannabis și Machine Learning, o Întreprindere Comună

Producătorii și vânzătorii de cannabis se îmbogățesc și câștigă bani din machine learning

Indiferent de scară, producătorii și vânzătorii de cannabis fac afaceri într-un mediu notabil de provocator. În timp ce se confruntă cu măsuri regulatorii în schimbare, ei trebuie să navigheze și prin probleme complexe de conformitate cu legislația muncii și restricții bancare. Pe lângă operațiunile comerciale și lanțurile de aprovizionare obișnuite, această piață emergentă este încă nestabilă din punct de vedere legal, economic și din ce în ce mai afectată de vremea severă. Ca urmare, companiile de produse pe bază de cannabis și industria agricolă în general caută să exploateze capacitatea machine learning-ului de a prezice, optimiza și analiza, pe măsură ce îmbrățișează viitorul tehnologiei agricole.

Provocările din industria AgTech și cannabis

Producătorii de produse pe bază de cannabis trebuie să abordeze probleme agricole complexe:

Producători:

• Gestionează dăunătorii și bolile
• Proiectează planuri nutriționale eficiente
• Asigură condiții de mediu ideale
• Optimizează producția, minimizând în același timp cheltuielile
• Conformitate cu reglementările legale

Vânzători:

• Înțeleg și organizează procese de distribuție complexe
• Coordonează producători, fermieri, mărci și cererea clienților
• IA decizii pentru creșterea și extinderea viitoare
• Structuri fiscale și reglementări multistate

Pentru a face față aspectelor operaționale ale creșterii, precum și pentru a aborda partea de marketing a vânzărilor, companiile de produse pe bază de cannabis pot acum să exploateze date puternice. Aceste date alimentează software-ul capabil de machine learning care poate prezice viitorul prin intermediul algoritmilor moderni și arhitecturilor de prelucrare a datelor.

Caracteristicile următoare ale ecosistemelor bazate pe cloud alimentează soluțiile de machine learning:

• Senzorii și hardware-ul pentru extragerea informațiilor sunt mai ieftine

  • Popularitatea și succesul crescut al soluțiilor IoT fac posibilă implementarea, conectarea și stabilirea unor rețele vaste de dispozitive inteligente. Datele locale transmise în flux continuu sunt o componentă crucială pentru acuratețea modelelor de date predictive.

• Resursele de calcul și stocare sunt din ce în ce mai accesibile

  • Concurența dintre furnizorii de cloud invită la inovație și dezvoltare la costuri reduse. Oricine poate crea și implementa soluții de machine learning în cloud, cu condiția să aibă acces la suficiente date. În plus, toți furnizorii de cloud utilizează un model de plată pe bază de utilizare, care permite clienților să plătească doar pentru ceea ce utilizează și necesită.
    

• Algoritmii și cadrele de prelucrare a datelor sunt disponibile pe scară largă

  • Multe sarcini de prelucrare a datelor (de la colectare la analiză) pot fi ușor actualizate și automate cu instrumente bazate pe cloud. În mod similar, modelele de machine learning pre-antrenate și arhitecturile de rețele neurale pot fi reutilizate folosind cunoștințe vechi pe probleme noi.

Un astfel de ecosistem bogat de instrumente, cadre și dispozitive de colectare a datelor la prețuri reduse a transformat machine learning-ul în agricultură într-o soluție viabilă și eficientă din punct de vedere al costurilor pentru cele mai dificile provocări. Nu este de mirare că optimizarea bazată pe date este în prezent pe cale să reshive întreaga industrie agricolă, mult dincolo de cultivarea cannabisului.

Mai jos sunt câteva moduri în care soluțiile de modelare predictivă sunt utilizate atât de producătorii, cât și de vânzătorii de cannabis.

Pentru producători: Modele predictive pentru îmbunătățiri operaționale

Potență

Înțelegerea exactă a compoziției chimice a plantei de cannabis este o necesitate crucială pentru respectarea măsurilor regulatorii. Modelele predictive pot integra spectroscopie, tehnici de imagistică cu raze X și machine learning pentru a identifica cu exactitate cannabinoidelor și astfel pentru a eticheta soiurile de cannabis. Chiar și în cazurile în care datele disponibile au fost insuficiente, cercetătorii au reușit să grupeze soiurile de cannabis în categorii distincte (medicinale, recreative, combinate, industriale) pe baza proprietăților lor chimice. Astfel de modele nu numai că permit o înțelegere mai bună a potenței cannabisului în toate etapele lanțului de aprovizionare, dar reprezintă și o garanție a calității și sănătății pentru consumatorii finali.

Prezicerea recoltei

Colectarea de date locale și în timp real de la culturi (umiditate, temperatură, lumină) este primul pas în înțelegerea atât a mediilor de creștere artificiale, cât și a celor naturale. Cu toate acestea, știind ce să plantezi și ce acțiuni să întreprinzi în timpul creșterii poate să nu fie suficient. Integrarea unei varietăți de surse de date și construirea unor modele complexe care să țină cont de sute de caracteristici (de la tipul de sol și precipitații până la măsuri de sănătate la nivel de frunză) îmbunătățește acuratețea modelelor predictive. Modelele furnizează apoi estimate numerice ale recoltei, care oferă fermierilor soluții optimizate pentru cel mai bun randament al investițiilor.

Prezicerea amenințărilor

Performanța istorică a culturilor nu este un indicator fiabil pentru amenințările și bolile viitoare. În schimb, modelele de prezicere automate pot fi utilizate pentru a ține culturile sub supraveghere constantă în mediile atât naturale, cât și artificiale. Modelele de prezicere a amenințărilor se bazează pe o varietate de tehnici, de la recunoașterea imaginilor la analiza datelor din seria temporală a vremii. Aceasta permite sistemului să prevadă amenințările viitoare, să detecteze anomaliile și să ajute fermierii să recunoască semnele precoce. Luarea de măsuri înainte de a fi prea târziu îi împuternicește să minimizeze pierderile și să maximizeze calitatea culturilor.

Pentru vânzători: Exploatării datelor istorice ale clienților pentru optimizarea marketingului și lanțului de aprovizionare

Valoarea pe viață a clientului

Valoarea pe viață a clientului (CLTV) este una dintre măsurile cruciale care influențează eforturile de vânzări și marketing. Algoritmii predictivi moderni sunt deja capabili să prevadă relațiile viitoare dintre indivizi și afaceri. Acești algoritmi pot să clasifice clienții (de exemplu, cheltuieli mici, cheltuieli mari, cheltuieli medii) în clusteri diferiți sau pot să prevadă estimări cantitative ale cheltuielilor viitoare. O astfel de înțelegere fină a clienților și a obiceiurilor lor de cheltuieli oferă vânzătorilor o modalitate de a identifica și a cultiva cu ușurință clienții de valoare ridicată.

Segmentarea clienților

Segmentarea se află la baza eforturilor de marketing bine țintite. Atât soluțiile preconcepute, cât și algoritmii personalizați, pot să distingă între sute de caracteristici relevante ale clienților. Aceste caracteristici pot fi create din toate tipurile de surse de date interne și externe: date de activitate web, istoric de cumpărături, chiar și activitate pe rețelele sociale. Aceste date conduc la gruparea clienților în funcție de un set de caracteristici pe care le au în comun. Acest lucru permite nu numai micro-țintirea eforturilor de marketing, dar și îmbunătățește eficiența canalelor de distribuție.

Este parteneriatul dintre cannabis și machine learning o fumă?

Ca orice încercare agricolă, creșterea și vânzarea unei culturi precum cannabis vine cu o varietate de provocări. Machine learning-ul elimină barierele pentru o producție și distribuție eficientă. Companiile se uită dincolo de analiza manuală pentru a analiza constrângerile și parametrii implicați în performanța operațională. Ei se îndreaptă către machine learning pentru a-și optimiza eforturile. În același timp, partea de marketing a vânzărilor de cannabis devine din ce în ce mai complexă și digitală, un alt apel pentru a aduce puterea datelor mari. Pe măsură ce gusturile consumatorilor devin din ce în ce mai sofisticate, varietatea produselor și concurența devin mai aprige. Eliminarea incertitudinii viitoare în toate aceste domenii cu capacitățile de prezicere, detectare a anomaliilor, optimizare multi-variabilă și multe altele prin machine learning ajută companiile de cannabis să câștige profituri uriașe.

Trăim într-o lume în care datele conduc o revoluție în toate industriile: sectorul public, sănătate, producție și lanțul de aprovizionare. Dezvoltările din sectorul agricol nu fac excepție: soluțiile bazate pe date stimulează inovația, ajutând fermierii cu deciziile lor cele mai dificile. Uneltele predictive sunt utilizate pentru a valorifica datele locale colectate în timp real, eliminând astfel teama de incertitudine din procesele operaționale. Optimizarea agricolă digitală și bazată pe date este deja pe cale să reshive întreaga industrie a cannabisului.