#420: Ganja sareng Pembelajaran Mesin, Joint Venture

Pekebun sareng penjual ganja nuju ngagulung sareng ngabiayaan mesin diajar

Henteu paduli skala, para pekebun sareng penjual ganja ngalakukeun bisnis di lingkungan anu nangtang. Nalika aranjeunna ngurus ukuran pangaturan anu kantos robih, aranjeunna ogé kedah napigasi masalah patuh tenaga kerja anu rumit sareng larangan perbankan. Di luhureun operasi bisnis sareng ranté suplai, pasar anu munculna ieu masih teu acan dilereskeun sacara hukum, ékonomis, sareng nyanghareupan cuaca anu parah. Hasilna, perusahaan produk ganja sareng industri tatanén sacara umum, milarian kamampuan mesin diajar pikeun ngaduga, ngaoptimalkeun, sareng nganalisa nalika aranjeunna nangkeup masa depan téknologi tatanén.

Tantangan dina industri AgTech sareng ganja

Produsén dumasar kana ganja kedah ngatasi masalah pertanian anu kompleks:

Pamekar:

• Ngatur hama sareng panyakit
• Rarancang rencana gizi anu efisien
• Mastikeun kaayaan lingkungan idéal 
• Optimalkeun kaluaran bari ngaminimalkeun overhead
• Patuh pangaturan hukum

Penjual:

• Ngartos sareng ngatur prosés distribusi anu kompleks
• Koordinat pabrik, patani, merek, sareng paménta pelanggan
• Jieun kaputusan pikeun tumuwuh sarta ékspansi hareup
• Struktur jeung peraturan pajeg multi-nagara bagian

Pikeun nungkulan sisi operasional tina tumuwuh, kitu ogé pikeun tackling sisi pamasaran jualan, pausahaan produk basis cannabis ayeuna bisa ngungkit data kuat. Data ieu nyayogikeun parangkat lunak anu tiasa diajar mesin anu tiasa ngirakeun mangsa nu bakal datang ku cara algoritma modern sareng arsitéktur ngolah data.

Karakteristik ékosistem dumasar-awan di handap ieu anu nyayogikeun solusi pembelajaran mesin:

• Sénsor jeung hardware pikeun nimba informasi leuwih murah

  • Ngaronjatkeun popularitas sareng kasuksésan solusi IoT ngamungkinkeun pikeun nyebarkeun, nyambung, sareng ngadegkeun jaringan anu ageung tina alat pinter. Data streaming anu dilokalkeun ieu mangrupikeun komponén anu penting pikeun katepatan modél data prediktif.

• Komputasi sareng panyimpen sumber daya langkung mirah

  • Kompetisi diantara padagang awan ngajak inovasi sareng pamekaran kalayan béaya rendah. Saha waé tiasa ngawangun sareng nyebarkeun solusi ML dina méga, upami aranjeunna gaduh aksés kana data anu cukup. Salajengna, sadaya panyadia awan nganggo modél pay-as-you-go anu ngamungkinkeun para nasabah ngan ukur mayar naon anu dianggo sareng diperyogikeun.
    

• Algoritma sareng kerangka ngolah data seueur sayogi

  • Seueur tugas ngolah data (sadayana ti koléksi dugi ka analisa) tiasa gampang diropéa sareng otomatis nganggo alat dumasar-awan. Nya kitu, modél ML anu tos dilatih sareng arsitéktur jaringan saraf tiasa didamel deui nganggo pangaweruh anu lami ngeunaan masalah énggal.

Ékosistem anu beunghar ku alat, kerangka, sareng alat pangumpul data anu murah parantos ngajantenkeun ML dina tatanén janten solusi anu séhat, hemat biaya pikeun tantangan anu paling hese. Teu heran yén optimasi data-powered ayeuna reshaping sakabéh sektor tatanén, ogé saluareun pertanian cannabis.

Di handap ieu aya sababaraha cara ringkes solusi modél prediksi anu diterapkeun ku para pekebun ganja sareng penjual.

Pikeun Growers: model prediktif pikeun perbaikan operasional

potency

Ngartos sacara akurat komposisi kimia tina pepelakan ganja mangrupikeun kabutuhan anu penting pikeun ngahormatan ukuran pangaturan. Modél prediksi tiasa ngalebetkeun spéktroskopi, téknik pencitraan sinar-x, sareng pembelajaran mesin pikeun ngaidentipikasi sacara akurat cannabinoids sahingga labél variétas ganja. Malah dina kasus nalika data anu sayogi henteu cekap, peneliti masih tiasa ngagolongkeun galur ganja kana kategori anu béda (ubar, rekreasi, gabungan, industri) dumasar kana sipat kimiana. Henteu ngan ukur modél sapertos kitu ngaktifkeun pamahaman anu langkung saé ngeunaan potency ganja dina sadaya tahapan ranté pasokan, tapi aranjeunna ngagambarkeun panyalindungan kualitas sareng kaséhatan pikeun konsumen akhir. 

Prediksi ngahasilkeun

Ngumpulkeun data lokalisasi sacara real-time tina pepelakan (kalembaban, suhu, cahaya) mangrupikeun léngkah munggaran pikeun ngartos lingkungan ngembang buatan sareng alami. Sanajan kitu, nyaho naon anu kudu dipelak sareng tindakan naon anu kedah dilakukeun nalika ngembang henteu cekap. Ngagabungkeun rupa-rupa sumber data jeung ngawangun model kompléks nu akun pikeun ratusan fitur (ti tipe taneuh jeung curah hujan nepi ka ukuran kaséhatan tingkat daun) ngaronjatkeun akurasi model prediktif. Modél lajeng kaluaran perkiraan ngahasilkeun numerik nu nyadiakeun patani solusi dioptimalkeun pikeun balik pangalusna dina investasi.

Prediksi Ancaman

Kinerja pamotongan sajarah sanes indikator anu tiasa dipercaya pikeun ancaman sareng panyakit anu bakal datang. Sabalikna, modél prediksi otomatis tiasa dianggo pikeun ngajaga pepelakan dina pangawasan konstan dina lingkungan alam sareng jieunan. Modél prediksi ancaman ngandelkeun rupa-rupa téhnik, mimitian ti pangakuan gambar nepi ka analisis data cuaca-runtuyan waktu. Ku kituna ngamungkinkeun sistem pikeun ngaramalkeun ancaman anu bakal datang, ngadeteksi anomali, sarta mantuan patani ngakuan tanda awal. Laksanakeun sateuacan telat masihan kakuatan pikeun ngaminimalkeun karugian sareng maksimalkeun kualitas pamotongan.

Pikeun Sellers: Ngungkit data customer sajarah pikeun pamasaran & optimasi ranté suplai

Nilai Hirup Palanggan

Niley Saumur Palanggan (CLTV) mangrupa salah sahiji ukuran krusial anu mangaruhan usaha jualan na pamasaran. Algoritma prédiksi modéren parantos tiasa ngaduga hubungan masa depan antara individu sareng usaha. Algoritma ieu bisa boh mengklasifikasikan konsumén (misalna belanja low, belanja tinggi, belanja sedeng) kana klaster béda atawa malah ngaduga perkiraan quantifiable tina belanja kahareup maranéhna. Pamahaman anu saé ngeunaan para nasabah sareng kabiasaan belanjana nyayogikeun cara anu ngajual pikeun gampang ngaidentipikasi sareng ngasuh para nasabah anu bernilai luhur. 

Segmentation customer

Segmen perenahna di pondasi usaha pamasaran well-sasaran. Duanana solusi tos diwangun, kitu ogé algoritma custom-dijieun, anu bisa ngabedakeun antara ratusan fitur customer relevan. Fitur-fitur ieu tiasa direkayasa tina sagala jinis sumber data internal sareng éksternal: data kagiatan wéb, riwayat pameseran katukang, bahkan kagiatan média sosial. Data ieu nyababkeun para nasabah dikelompokkeun dumasar kana sakumpulan ciri anu aranjeunna bagikeun. Hal ieu ngamungkinkeun teu ukur mikro-targeting usaha pamasaran tapi ogé ngaronjatkeun efisiensi saluran distribusi.

Naha usaha gabungan antara ganja sareng mesin diajar niup haseup? 

Sapertos usaha tatanén naon waé, ngembang sareng ngajual pepelakan sapertos ganja ngagaduhan sababaraha tantangan. Pembelajaran mesin ngaleungitkeun halangan pikeun produksi sareng distribusi anu efisien. Pausahaan pilari saluareun analisa manual pikeun nganalisis konstrain jeung parameter aub dina kinerja operasional. Aranjeunna nuju ngalih kana pembelajaran mesin pikeun ngaoptimalkeun usahana. Dina waktos anu sami, sisi pamasaran ngajual ganja janten langkung rumit sareng digital, sauran sanés pikeun nyandak kakuatan data ageung. Kusabab rasa konsumen beuki canggih, rupa-rupa produk sareng persaingan janten langkung sengit. Ngahapus kateupastian masa depan di sadaya daérah ieu kalayan kamampuan prediksi, deteksi anomali, optimasi multi-variabel, sareng seueur deui ngaliwatan pembelajaran mesin ngabantosan perusahaan ganja kéngingkeun kauntungan anu ageung. 

Urang hirup di dunya dimana data nuju revolusi dina sagala industri: sektor publik, kaséhatan, manufaktur, jeung ranté suplai. Kamekaran dina sektor tatanén teu aya pengecualian: solusi anu dikuatkeun ku data nyababkeun inovasi ku ngabantosan para patani kalayan kaputusan anu paling nangtang. Alat prediktif dianggo pikeun ngungkit data lokal anu dikumpulkeun sacara real-time, ku kituna ngaleungitkeun kasieun kateupastian tina prosés operasional. Digital, data-powered optimasi tatanén geus reshaping sakabéh industri ganja.