#420: กัญชาและแมชชีนเลิร์นนิง ร่วมทุนกัน

ผู้ปลูกและขายกัญชาได้รับผลตอบแทนจากการใช้แมชชีนเลิร์นนิง

ไม่ว่าจะเป็นการปลูกหรือขายกัญชาในระดับใด ผู้ประกอบการก็ยังคงทำธุรกิจในสถานการณ์ที่ท้าทายอย่างมาก พวกเขาต้องจัดการกับการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบอยู่เสมอ และยังต้องจัดการกับปัญหาความยากลำบากด้านแรงงานและข้อจำกัดด้านการธนาคาร นอกเหนือจากปฏิบัติการทางธุรกิจและห่วงโซ่อุปทานทั่วไปแล้ว อุตสาหกรรมที่เกิดขึ้นใหม่นี้ยังคงไม่มั่นคงทางกฎหมายและเศรษฐกิจ และเผชิญกับสภาพอากาศที่รุนแรงขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้นบริษัทผลิตกัญชาและอุตสาหกรรมเกษตรโดยรวมจึงหันมาใช้ความสามารถของแมชชีนเลิร์นนิงในการทำนาย การเพิ่มประสิทธิภาพ และการวิเคราะห์เมื่อพวกเขายอมรับอนาคตของเทคโนโลยีการเกษตร

ความท้าทายในอุตสาหกรรม AgTech และกัญชา

ผู้ผลิตกัญชาต้องเผชิญกับปัญหาการเกษตรที่ซับซ้อน:

ผู้ปลูก:

• จัดการศัตรูพืชและโรค
• ออกแบบแผนอาหารที่มีประสิทธิภาพ
• รับรองสภาพแวดล้อมที่เหมาะสม
• เพิ่มผลผลิตสูงสุดขณะลดค่าใช้จ่าย
• การปฏิบัติตามกฎระเบียบทางกฎหมาย

ผู้ขาย:

• เข้าใจและจัดระเบียบกระบวนการกระจายสินค้าที่ซับซ้อน
• ประสานงานผู้ผลิต ผู้ปลูก ยี่ห้อ และความต้องการของลูกค้า
• ตัดสินใจสำหรับการเติบโตและขยายตัวในอนาคต
• โครงสร้างภาษีและกฎระเบียบหลายรัฐ

สำหรับการจัดการด้านการปลูกและด้านการตลาด บริษัทผลิตกัญชาสามารถใช้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพได้แล้ว ข้อมูลนี้เป็นเชื้อเพลิงให้กับซอฟต์แวร์ที่รองรับแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งสามารถทำนายอนาคตได้โดยใช้แอลกอริทึมและสถาปัตยกรรมการประมวลผลข้อมูลสมัยใหม่

ลักษณะของระบบนิเวศบนคลาวด์ที่กำลังขับเคลื่อนโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิง:

• เซ็นเซอร์และฮาร์ดแวร์สำหรับการรวบรวมข้อมูลมีราคาถูก

  • ความนิยมและความสำเร็จของโซลูชัน IoT ทำให้สามารถติดตั้ง เชื่อมต่อ และสร้างเครือข่ายของอุปกรณ์สมาร์ทได้ ข้อมูลสตรีมมิ่งจากแหล่งที่มาเหล่านี้เป็นส่วนประกอบที่สำคัญสำหรับความแม่นยำของแบบจำลองการทำนาย

• ทรัพยากรการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลมีราคาไม่แพงมากขึ้น

  • การแข่งขันระหว่างผู้ให้บริการคลาวด์กระตุ้นให้เกิดนวัตกรรมและการพัฒนาที่มีต้นทุนต่ำ ใครก็ตามที่มีข้อมูลเพียงพอสามารถสร้างและใช้โซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงบนคลาวด์ได้ นอกจากนี้ ผู้ให้บริการคลาวด์ทั้งหมดใช้แบบจำลอง “จ่ายตามการใช้งาน” ทำให้ลูกค้าจ่ายเฉพาะสิ่งที่พวกเขาใช้และต้องการเท่านั้น
    

• แอลกอริทึมและเฟรมเวิร์กการประมวลผลข้อมูลมีให้ใช้แพร่หลาย

  • งานประมวลผลข้อมูลหลายอย่าง (ตั้งแต่การรวบรวมจนถึงการวิเคราะห์) สามารถอัปเดตและทำให้ทำงานอัตโนมัติได้ง่ายๆ โดยใช้เครื่องมือบนคลาวด์ ในทำนองเดียวกัน โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับการฝึกอบรมแล้วและสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทสามารถนำมาใช้ใหม่ได้โดยใช้ความรู้เก่าแก้ปัญหาใหม่

ระบบนิเวศอัน豊富ของเครื่องมือ เฟรมเวิร์ก และอุปกรณ์รวบรวมข้อมูลราคาถูกได้เปลี่ยนแมชชีนเลิร์นนิงในด้านเกษตรกรรมให้เป็นโซลูชันที่ใช้ได้และคุ้มค่าสำหรับความท้าทายที่ยากที่สุด ไม่น่าแปลกใจที่การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมเกษตรทั้งหมดไปแล้ว นอกเหนือจากฟาร์มกัญชา

ด้านล่างนี้เป็นวิธีการใช้โซลูชันแบบจำลองการทำนายที่ใช้โดยผู้ปลูกและผู้ขายกัญชา

สำหรับผู้ปลูก: โมเดลการทำนายสำหรับการปรับปรุงการดำเนินงาน

ความเข้มข้น

การเข้าใจองค์ประกอบทางเคมีของพืchgancha เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเคารพมาตรการกำกับดูแล แบบจำลองการทำนายสามารถรวมสเปกโทรสโกปี เทคนิคการถ่ายภาพรังสีเอกซ์ และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อระบุสารกัญชาและฉลากกัญชาได้อย่างแม่นยำ แม้กระทั่งในกรณีที่ข้อมูลที่มีอยู่ไม่เพียงพอ นักวิจัยยังคงสามารถจัดกลุ่มสายพันธุ์กัญชาเป็นหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน (ยาสมุนไพร สันทนาการ ผสม และอุตสาหกรรม) ตามคุณสมบัติทางเคมีของพวกมัน โมเดลเหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้เข้าใจความเข้มข้นของกัญชาที่ทุกขั้นตอนของห่วงโซ่อุปทาน แต่ยังเป็นเครื่องมือในการรับรองคุณภาพและความปลอดภัยสำหรับผู้บริโภคสุดท้าย

การทำนายผลผลิต

การรวบรวมข้อมูลที่มาจากพืช (ความชื้น อุณหภูมิ แสง) เป็นขั้นตอนแรกในการทำความเข้าใจสภาพแวดล้อมที่ปลูกทั้งแบบธรรมชาติและแบบปลูกในเรือนกระจก การรู้ว่าควรปลูกอะไรและดำเนินการใดระหว่างการปลูกอาจไม่เพียงพอ การรวมแหล่งข้อมูลที่หลากหลายและสร้างโมเดลที่ซับซ้อนซึ่งคำนึงถึงคุณลักษณะหลายร้อยรายการ (ตั้งแต่ชนิดดินและปริมาณฝนจนถึงมาตรการด้านสุขภาพของใบ) จะช่วยเพิ่มความแม่นยำของแบบจำลองการทำนาย โมเดลเหล่านี้จะผลิตการประมาณการผลผลิตที่ให้คำแนะนำแก่เกษตรกรเกี่ยวกับวิธีการ เพิ่มผลผลิตให้สูงสุด

การทำนายภัยคุกคาม

การแสดงผลการปลูกในอดีตไม่ใช่ตัวบ่งชี้ที่เชื่อถือได้สำหรับภัยคุกคามและโรคที่จะเกิดขึ้นในอนาคต แทนที่จะใช้แบบจำลองการทำนายอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบพืชอย่างต่อเนื่องในทั้งสภาพแวดล้อมธรรมชาติและปลูกในเรือนกระจก แบบจำลองการทำนายภัยคุกคามอาศัยเทคนิคต่างๆ ตั้งแต่การรู้จำภาพถึงการวิเคราะห์ข้อมูลชุดเวลาของสภาพอากาศ ทำให้ระบบสามารถคาดการณ์ภัยคุกคามที่จะเกิดขึ้น ตรวจจับความผิดปกติและช่วยให้เกษตรกรรับรู้ถึงสัญญาณเตือนล่วงหน้า การดำเนินการก่อนที่จะสายช่วยให้พวกเขาบรรเทาความสูญเสียและเพิ่มคุณภาพของพืชให้สูงสุด

สำหรับผู้ขาย: ใช้ข้อมูลลูกค้าในอดีตเพื่อการตลาดและการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน

มูลค่าชีวิตลูกค้า

มูลค่าชีวิตลูกค้า (CLTV)เป็นหนึ่งในตัววัดที่สำคัญที่ส่งผลต่อความพยายามในการขายและการตลาด แอลกอริทึมการทำนายสมัยใหม่สามารถทำนายความสัมพันธ์ในอนาคตระหว่างบุคคลและธุรกิจได้แล้ว แอลกอริทึมเหล่านี้สามารถจัดลูกค้า (เช่น การใช้จ่ายต่ำ การใช้จ่ายสูง การใช้จ่ายปานกลาง) เข้าหมวดหมู่ต่างๆ หรือแม้กระทั่งคาดการณ์การใช้จ่ายในอนาคตได้ ความเข้าใจที่ละเอียดถี่ถ้วนเกี่ยวกับลูกค้าและนิสัยการบริโภคของพวกเขาให้ความสามารถแก่ผู้ขายในการระบุและดูแลลูกค้าที่มีมูลค่าสูงได้อย่างง่ายดาย

การแบ่งส่วนลูกค้า

การแบ่งส่วนเป็นพื้นฐานของการตลาดที่มุ่งเป้าไปที่กลุ่มเป้าหมายที่ชัดเจน ทั้งโซลูชันที่สร้างไว้ล่วงหน้าและอัลกอริทึมที่สร้างเองสามารถแยกแยะระหว่างคุณลักษณะของลูกค้าหลายร้อยรายการได้ คุณลักษณะเหล่านี้สามารถสร้างขึ้นจากแหล่งข้อมูลภายในและภายนอกที่หลากหลาย: ข้อมูลกิจกรรมเว็บ ประวัติการซื้อในอดีต และแม้กระทั่งการมีส่วนร่วมทางสังคม ข้อมูลนี้นำไปสู่การแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มตามคุณสมบัติที่พวกเขาแบ่งปัน ทำให้ไม่เพียงแต่สามารถทำการตลาดแบบจุดประสงค์ได้เท่านั้น แต่ยังปรับปรุงประสิทธิภาพของช่องทางการกระจายสินค้า

การร่วมทุนระหว่างกัญชาและแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเพียงการสร้างภาพลวงตาหรือไม่?

เช่นเดียวกับการทำฟาร์มหรือการเพาะปลูกพืชอื่นๆ การปลูกและขายกัญชามาพร้อมกับความท้าทายหลายประการ แมชชีนเลิร์นนิงกำลังขจัดอุปสรรคต่อการผลิตและกระจายสินค้าที่มีประสิทธิภาพ บริษัทต่างๆ กำลังมองหานอกเหนือจากการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมเพื่อวิเคราะห์ข้อจำกัดและพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงาน ในขณะเดียวกัน ด้านการตลาดในการขายกัญชากำลัง变得ซับซ้อนและดิจิทัลมากขึ้น ซึ่งเป็นอีกเหตุผลหนึ่งที่ต้องนำพลังของข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้ เมื่อรสนิยมของผู้บริโภคมีความซับซ้อนมากขึ้น ผลิตภัณฑ์และการแข่งขันก็เพิ่มมากขึ้น การลบความไม่แน่นอนในอนาคตในพื้นที่เหล่านี้ด้วยความสามารถในการทำนาย การตรวจจับความผิดปกติ การเพิ่มประสิทธิภาพหลายตัวแปร และอื่นๆ ผ่านแมชชีนเลิร์นนิง ช่วยให้บริษัทกัญชาได้รับผลกำไรอย่างมาก

เราอาศัยอยู่ในโลกที่ข้อมูลนำไปสู่การปฏิวัติในอุตสาหกรรมทุกประเภท: สาธารณะ สุขภาพ การผลิต และห่วงโซ่อุปทาน การพัฒนาที่เกิดขึ้นในภาคเกษตรกรรมไม่แตกต่าง: โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลกำลังขับเคลื่อนนวัตกรรมโดยการช่วยเหลือเกษตรกรในการตัดสินใจที่ท้าทายที่สุด เครื่องมือการทำนายใช้ข้อมูลท้องถิ่นที่รวบรวมในเวลาจริงเพื่อลบความกลัวของความไม่แน่นอนออกจากการดำเนินงาน การเพิ่มประสิทธิภาพทางการเกษตรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมกัญชาทั้งหมดแล้ว