#420: Esrar ve Makine Öğrenimi, Bir Ortak Girişim

Esrar yetiştiricileri ve satıcıları makine öğrenimine giriyor ve para kazanıyor

Ölçeği ne olursa olsun, kenevir yetiştiricileri ve satıcıları oldukça zorlu bir ortamda iş yapıyor. Sürekli değişen düzenleyici önlemlerle uğraşırken, aynı zamanda karmaşık işgücü uyum sorunları ve bankacılık kısıtlamaları arasında gezinmeleri gerekiyor. Tipik iş ve tedarik zinciri operasyonlarının yanı sıra, bu gelişmekte olan pazar yasal, ekonomik olarak hala kararsız ve giderek daha şiddetli hava koşullarıyla karşı karşıya. Sonuç olarak, kenevir ürünü şirketleri ve genel olarak tarım endüstrisi, tarım teknolojisinin geleceğini kucaklarken makine öğreniminin tahmin, optimize etme ve analiz etme becerisine bakıyor.

AgTech ve esrar endüstrisindeki zorluklar

Esrar bazlı üreticiler, karmaşık tarımsal sorunları ele almalıdır:

Yetiştiriciler:

• Zararlıları ve hastalıkları yönetin
• Verimli beslenme planları tasarlayın
• İdeal çevre koşullarını sağlayın 
• Ek yükü en aza indirirken çıktıyı optimize edin
• Yasal düzenlemelere uygunluk

Satıcılar:

• Karmaşık dağıtım süreçlerini anlayın ve organize edin
• Üreticileri, çiftçileri, markaları ve müşteri talebini koordine edin
• Gelecekteki büyüme ve genişleme için kararlar alın
• Çok eyaletli vergi yapıları ve düzenlemeleri

Esrar bazlı ürün şirketleri, büyümenin operasyonel tarafının yanı sıra satışın pazarlama tarafının üstesinden gelmek için artık güçlü verilerden yararlanabilir. Bu veriler, makine öğrenimi özellikli yazılımları besler. tahmin gelecek modern algoritmalar ve veri işleme mimarileri yoluyla.

Bulut tabanlı ekosistemlerin aşağıdaki özellikleri, makine öğrenimi çözümlerini güçlendirmektedir:

• Bilgi ayıklamak için sensörler ve donanım daha ucuzdur

  • IoT çözümlerinin artan popülaritesi ve başarısı, akıllı cihazlardan oluşan geniş ağların devreye alınmasını, bağlanmasını ve kurulmasını mümkün kılmaktadır. Bu yerelleştirilmiş akış verileri, tahmine dayalı veri modellerinin doğruluğu için çok önemli bir bileşendir.

• Bilgi işlem ve depolama kaynakları giderek daha uygun fiyatlı hale geliyor

  • Bulut satıcıları arasındaki rekabet, düşük maliyetle yenilik ve geliştirmeyi davet ediyor. Yeterli veriye erişimi olduğu sürece herkes bulutta makine öğrenimi çözümleri oluşturup dağıtabilir. Ayrıca, tüm bulut sağlayıcıları, müşterilerin yalnızca kullandıkları ve ihtiyaç duydukları kadar ödeme yapmasına olanak tanıyan bir kullandıkça öde modeli kullanır.
    

• Algoritmalar ve veri işleme çerçeveleri yaygın olarak mevcuttur

  • Birçok veri işleme görevi (toplamadan analize kadar) bulut tabanlı araçlarla kolayca güncellenebilir ve otomatikleştirilebilir. Benzer şekilde, önceden eğitilmiş makine öğrenimi modelleri ve sinir ağı mimarileri, yeni sorunlar hakkında eski bilgiler kullanılarak yeniden kullanılabilir.

Araçlardan, çerçevelerden ve ucuz veri toplama cihazlarından oluşan bu kadar zengin bir ekosistem, tarımda makine öğrenimini en zorlu zorluklar için geçerli, uygun maliyetli bir çözüme dönüştürdü. Veriye dayalı optimizasyonun şu anda kenevir çiftçiliğinin çok ötesinde tüm tarım sektörünü yeniden şekillendirmesine şaşmamalı.

Aşağıda, hem kenevir yetiştiricileri hem de satıcıları tarafından tahmine dayalı modelleme çözümlerinin uygulandığı birkaç kısa yol bulunmaktadır.

Yetiştiriciler için: Operasyonel iyileştirmeler için tahmine dayalı modeller

Etki

Kenevir bitkisinin kimyasal yapısını doğru bir şekilde anlamak, düzenleyici önlemlere uymak için çok önemli bir gerekliliktir. Öngörülü modeller doğru bir şekilde tanımlamak için spektroskopi, x-ışını görüntüleme teknikleri ve makine öğrenimini birleştirebilir. kannabinoidler ve böylece kenevir çeşitlerini etiketler. Mevcut verilerin yetersiz olduğu durumlarda bile, Araştırmacılar kenevir suşlarını kimyasal özelliklerine göre farklı kategorilerde (tıbbi, eğlence amaçlı, birleşik, endüstriyel) gruplandırmayı hâlâ başardılar. Bu tür modeller yalnızca tedarik zincirinin tüm aşamalarında esrar etkisinin daha iyi anlaşılmasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda son tüketiciler için bir kalite ve sağlık güvencesini temsil eder. 

Getiri Tahmini

Ekinlerden yerelleştirilmiş, gerçek zamanlı verilerin (nem, sıcaklık, ışık) toplanması, hem yapay hem de doğal yetiştirme ortamlarını anlamanın ilk adımıdır. Ancak, bilmek Yetiştirme sırasında nelerin ekileceği ve hangi işlemlerin yapılacağı konusunda yeterli olmayabilir. Çeşitli veri kaynaklarını birleştirmek ve yüzlerce özelliği (toprak türü ve yağıştan yaprak seviyesindeki sağlık ölçümlerine kadar) açıklayan karmaşık modeller oluşturmak, tahmine dayalı modellerin doğruluğunu artırır. Modeller daha sonra çiftçilere aşağıdakileri sağlayan sayısal verim tahminleri verir: optimize edilmiş çözümler en iyi yatırım getirisi için.

Tehdit Tahmini

Tarihsel mahsul performansı, yaklaşmakta olan tehditler ve hastalıklar için güvenilir bir gösterge değildir. Bunun yerine, ürünleri hem doğal hem de yapay ortamlarda sürekli izleme altında tutmak için otomatik tahmin modelleri kullanılabilir. Tehdit tahmin modelleri görüntü tanımadan hava durumu zaman serisi verilerinin analizine kadar uzanan çeşitli tekniklere dayanır. Böylece sistemin yaklaşmakta olan tehditleri tahmin etmesini sağlamak, anormallikleri tespit etmek, ve çiftçilerin erken belirtileri tanımasına yardımcı olun. Çok geç olmadan harekete geçmek, kayıpları en aza indirme ve mahsul kalitesini en üst düzeye çıkarma konusunda onlara güç verir.

Satıcılar için: Pazarlama ve tedarik zinciri optimizasyonu için geçmiş müşteri verilerinden yararlanın

Müşteri Ömür Boyu Değer

Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLTV) satış ve pazarlama çabalarını etkileyen önemli ölçütlerden biridir. Modern tahmine dayalı algoritmalar, bireyler ve işletmeler arasındaki gelecekteki ilişkileri şimdiden tahmin edebiliyor. Bu algoritmalar, müşterileri (örn. düşük harcama, yüksek harcama, orta harcama) farklı kümelere ayırabilir veya hatta gelecekteki harcamalarına ilişkin ölçülebilir tahminlerde bulunabilir. Müşteriler ve onların harcama alışkanlıkları hakkında böylesine ayrıntılı bir anlayış, satıcılara yüksek değerli müşterileri kolayca belirleme ve geliştirme yolu sağlar. 

Müşteri Bölümlemesi

Bölünme iyi hedeflenmiş pazarlama çabalarının temelinde yatmaktadır. Hem önceden oluşturulmuş çözümler hem de özel yapım algoritmalar, yüzlerce alakalı müşteri özelliği arasında ayrım yapabilir. Bu özellikler, her tür dahili ve harici veri kaynağından tasarlanabilir: web etkinliği verileri, geçmiş satın alma geçmişi, hatta sosyal medya etkinliği. Bu veriler, müşterilerin paylaştıkları bir dizi özelliğe göre gruplandırılmasıyla sonuçlanır. Bu, yalnızca pazarlama çabalarının mikro hedeflemesine izin vermekle kalmaz, aynı zamanda dağıtım kanallarının verimliliğini de artırır.

Esrar ve makine öğrenimi arasındaki ortak girişim duman üflüyor mu? 

Herhangi bir tarımsal girişimde olduğu gibi, kenevir gibi bir mahsulün yetiştirilmesi ve satılması da çeşitli zorluklarla birlikte gelir. Makine öğrenimi, verimli üretim ve dağıtımın önündeki engelleri kaldırıyor. Şirketler, operasyonel performansla ilgili kısıtlamaları ve parametreleri analiz etmek için manuel analizin ötesine bakıyor. Çabalarını optimize etmek için makine öğrenimine geçiyorlar. Aynı zamanda, esrar satışının pazarlama tarafı giderek daha karmaşık ve dijital hale geliyor, bu da büyük verinin gücünü ortaya çıkarmak için bir başka çağrı. Tüketicilerin zevkleri giderek daha sofistike hale geldikçe, ürün çeşitliliği ve rekabet daha da kızışıyor. Makine öğrenimi yoluyla tahmin, anormallik tespiti, çok değişkenli optimizasyon ve daha fazlasıyla tüm bu alanlarda gelecekteki belirsizliği ortadan kaldırmak, esrar şirketlerinin büyük karlar elde etmesine yardımcı oluyor. 

Verilerin tüm sektörlerde devrime öncülük ettiği bir dünyada yaşıyoruz: kamu sektörü, sağlık, üretim ve tedarik zinciri. Tarım sektöründeki gelişmeler de istisna değil: veriye dayalı çözümler, çiftçilere en zorlu kararlarında yardımcı olarak inovasyona yön veriyor. Tahmine dayalı araçlar, gerçek zamanlı olarak toplanan yerel verilerden yararlanmak için kullanılır ve böylece operasyonel süreçlerdeki belirsizlik korkusunu ortadan kaldırır. Dijital, veri destekli tarımsal optimizasyon şimdiden bütünü yeniden şekillendiriyor esrar endüstrisi.