#420: Cannabis și Machine Learning, o Întreprindere Comună

Producătorii și vânzătorii de cannabis sunt pe val și câștigă bani mulți cu machine learning

Indiferent de scară, producătorii și vânzătorii de cannabis fac afaceri într-un mediu notabil de dificil. În timp ce se confruntă cu măsuri regulatorii în schimbare, aceștia trebuie să navigheze și să respecte normele complexe de conformitate a muncii și restricțiile bancare. Pe lângă operațiunile comerciale și lanțurile de aprovizionare tipice, această piață emergentă este încă neliniștită din punct de vedere legal, economic și din ce în ce mai afectată de vremea severă. Ca urmare, companiile de produse din cannabis și industria agricolă în general sunt interesate de capacitatea machine learning de a prevedea, optimiza și analiza, pe măsură ce îmbrățișează viitorul tehnologiei agricole.

Provocări în industria AgTech și cannabis

Producătorii 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
• Conformitatea cu reglementările legale

Vânzători:

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

Pentru a face față aspectului operațional al creșterii, precum și pentru a aborda partea de marketing a vânzărilor, companiile de produse din cannabis pot acum utiliza date puternice.Aceste date alimentează software-ul capabil de machine learning care poate prevedea viitorul prin intermediul algoritmilor moderni și arhitecturilor de procesare a datelor.

Următoarele caracteristici 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 de streaming 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 inovația și dezvoltarea la un cost scăzut. 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, permițând clienților să plătească doar pentru ceea ce folosesc și necesită.

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

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

Un astfel de ecosistem bogat de instrumente, cadre și dispozitive de colectare a datelor ieftine a transformat machine learning-ul 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 transforme întregul sector agricol, mult dincolo de fermele de cannabis.

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. Nu numai că astfel de modele 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.

Prevederea 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 iau în considerare sute de caracteristici (de la tipul de sol și precipitații până la măsuri de sănătate a frunzelor) îmbunătățește acuratețea modelelor predictive. Modelele furnizează apoi estimări numerice ale recoltei care oferă fermierilor soluții optimizate pentru cea mai bună rentabilitate a investițiilor.

Prevederea amenințărilor

Performanța istorică a culturilor nu este un indicator fiabil pentru amenințările și bolile viitoare. În schimb, modelele de prevedere automate pot fi utilizate pentru a ține culturile sub supraveghere constantă în ambele medii, naturale și artificiale. Modelele de prevedere a amenințărilor se bazează pe o varietate de tehnici, de la recunoașterea imaginilor la analiza datelor meteorologice din timp. Permițând astfel sistemului să prevadă amenințările viitoare, detectează anomaliile și ajută 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: Utilizați datele istorice ale clienților pentru marketing și optimizarea lanțului de aprovizionare

Valoarea pe durata de viață a clientului

Valoarea pe durata de viață a clientului (CLTV) este una dintre măsurile cruciale care influențează eforturile de vânzări și marketing. Algoritmii predictivi moderni pot deja să prevadă relațiile viitoare dintre indivizi și afaceri. Acești algoritmi pot clasifica clienții (de exemplu, cheltuieli mici, cheltuieli mari, cheltuieli medii) în diferite cluster sau pot prevedea estimate cantitative ale cheltuielilor lor 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 preconstruite, cât și algoritmii personalizați, pot distinge 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 pe web, istoric de cumpărături, chiar și activitate pe rețelele sociale. Aceste date duc la gruparea clienților în funcție de un set de caracteristici pe care le au în comun. Acest lucru permite nu numai o țintire precisă a eforturilor de marketing, dar și îmbunătățește eficiența canalelor de distribuție.

Este asocierea dintre cannabis și machine learning o simplă fumigenă?

Ca orice întreprindere 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 sunt interesate să analizeze constrângerile și parametrii implicați în performanța operațională, trecând de la analiza manuală la analiza cu 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 de produse și concurența devin mai feroce. Eliminarea incertitudinii viitoare în toate aceste domenii cu capacitățile de prevedere, detectare a anomaliilor, optimizare multi-variabilă și multe altele prin machine learning ajută companiile de cannabis să obțină 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 conduc 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 transforme întreaga industrie de cannabis.