#420: Cannabis ve Makine Öğrenimi, Bir Ortak Girişim

Cannabis yetiştiricileri ve satıcıları makine öğrenimi sayesinde para kazanıyor

Her ölçekteki cannabis yetiştiricileri ve satıcıları, oldukça zorlu bir ortamda iş yapıyor. Değişen düzenleyici önlemlerle uğraşırken, aynı zamanda kompleks işçi uyum sorunları ve bankacılık kısıtlamalarıyla da baş etmek zorundalar. Tipik iş ve tedarik zinciri operasyonlarının yanı sıra, bu ortaya çıkan pazar yasal, ekonomik ve giderek daha şiddetli hava koşulları açısından hala kararsız. Sonuç olarak, cannabis ürün şirketleri ve tarım endüstrisi genel olarak, gelecekteki tarım teknolojisinin bir parçası olarak makine öğreniminin tahmin, optimize etme ve analiz etme yeteneğine yöneliyorlar.

AgTech ve cannabis endüstrisindeki zorluklar

Cannabis tabanlı üreticiler, kompleks tarım sorunlarıyla başa çıkmak zorundalar:

Yetiştiriciler:

• Haşereleri ve hastalıkları yönetmek
• Verimli beslenme planları tasarlamak
• İdeal çevresel koşulları sağlamak
• Çıktıyı optimize ederken giderleri en aza indirmek
• Yasal düzenleyici uyum

Satıcılar:

• Karmaşık dağıtım süreçlerini anlamak ve organize etmek
• Üreticiler, çiftçiler, markalar ve müşteri talebini koordine etmek
• Gelecek büyüme ve genişleme için kararlar almak
• Çoklu devlet vergi yapıları ve düzenlemeleri

Hem yetiştirme hem de satışın operasyonel tarafıyla başa çıkmak için, cannabis tabanlı ürün şirketleri şimdi güçlü verilere başvurabilir. Bu veriler, makine öğrenimi yeteneklerine sahip yazılımları besleyen ve geleceği tahmin edebilen modern algoritmalar ve veri işleme mimarileri yoluyla modern algoritmalar ve veri işleme mimarileri yoluyla geleceği tahmin edebilen yazılımları besleyen veriler.

Bulut tabanlı ekosistemlerin aşağıdaki özellikleri, makine öğrenimi çözümlerini güçlendiriyor:

• Bilgi çıkarmak için sensörler ve donanım daha ucuz

  • Nesnelerin İnterneti çözümlerinin artan popülaritesi ve başarısı, geniş akıllı cihaz ağlarının dağıtılmasını, bağlantısını ve kurulmasını mümkün kılar. Bu yerel akış verileri, tahminsel veri modellerinin doğruluğu için kritik bir bileşendir.

• Hesaplama ve depolama kaynakları giderek daha uygun fiyatlı

  • Bulut satıcıları arasındaki rekabet, düşük maliyetle inovasyon ve geliştirmeye yol açar. Verilere erişimleri olduğu sürece herkes bulutta makine öğrenimi çözümleri oluşturup dağıtabilir. Ayrıca, tüm bulut sağlayıcıları ödeme yaparken kullandıkları modeli kullanır, böylece müşteriler yalnızca kullandıkları şeyi öder.
    

• Algoritmalar ve veri işleme çerçeveleri geniş çapta mevcut

  • Veri toplama görevlerinin çoğu (toplamadan analiz etmeye kadar) kolayca güncellenip otomatikleştirilebilir. Ayrıca, önceden eğitilmiş makine öğrenimi modelleri ve sinir ağı mimarileri, eski bilgilerle yeni sorunlara uygulanabilir.

Araçlar, çerçeveler ve ucuz veri toplama cihazlarından oluşan böyle bir zengin ekosistem, tarım sektörünün en zorlu zorlukları için makine öğrenimini uygulanabilir ve maliyet etkin bir çözüm haline getirdi. Bu nedenle, veri güdümlü optimizasyon, tarım sektörünün tamamını, yalnızca cannabis yetiştiriciliğini değil, yeniden şekillendiriyor.

Aşağıda, öngörülü modelleme çözümlerinin hem cannabis yetiştiricileri hem de satıcıları tarafından nasıl uygulandığına dair birkaç örnek bulunmaktadır.

Yetiştiriciler için: Operasyonel iyileştirmeler için öngörülü modeller

Kuvvet

Cannabis bitkisinin kimyasal bileşimini doğru bir şekilde anlamak, düzenleyici önlemlere uymak için kritik bir gerekliliktir. Öngörülü modeller spektroskopi, x-ışını görüntüleme teknikleri ve makine öğrenimi entegre edebilir ve böylece cannabis çeşitlerini doğru bir şekilde tanımlayabilir ve etiketleyebilir. Veri yetersiz olduğunda bile, araştırmacılar cannabis suşlarını kimyasal özelliklerine göre ayrı kategorilere (tıbbi, rekreasyonel, birleşik, endüstriyel) ayırabildiler. Bu modeller, yalnızca tedarik zincirinin tüm aşamalarında cannabis gücünü daha iyi anlamayı sağlar, aynı zamanda son tüketiciler için bir kalite ve sağlık güvencesi olarak görev yapar.

Verim Tahmini

Mahsulden (nem, sıcaklık, ışık) gerçek zamanlı yerel verileri toplamak, hem yapay hem de doğal yetiştirme ortamlarını anlamak için ilk adımdır. Ancak, ne ekileceğini ve yetiştirme sırasında hangi eylemleri gerçekleştireceğini bilmek yeterli olmayabilir. Çeşitli veri kaynaklarını birleştirerek ve yüzlerce özelliğe (toprağın türü ve yağmurdan yaprak düzeyinde sağlık ölçümlerine kadar) hesaplanan karmaşık modeller oluşturarak, öngörülü modellerin doğruluğunu artırabilir. Modeller, çiftçilere en iyi yatırım getirisi için optimize edilmiş çözümler sunan numerik verim tahminleri üretir.

Tehtid Tahmini

Geçmiş mahsul performansı, gelecekteki tehditleri ve hastalıkları güvenilir bir şekilde tahmin etmez. Bunun yerine, otomatik öngörülü modeller, hem doğal hem de yapay ortamlarda mahsulleri sürekli izlemek için kullanılabilir. Tehtid tahmini modelleri görüntü tanıma ve hava zaman serisi verilerinin analizi gibi çeşitli tekniklere dayanır. Bu, sistemlerin gelecekteki tehditleri öngörmesine, anomalileri tespit etmesine ve çiftçilerin erken işaretleri tanımalarına olanak tanır. Zamanında harekete geçmek, mahsul kaybını en aza indirmelerine ve mahsul kalitesini en üst düzeye çıkarmalarına olanak tanır.

Satıcılar için: Pazarlama ve tedarik zinciri optimizasyonu için historical müşteri verilerini kullanma

Müşteri Ömür Değeri

Müşteri Ömür Değeri (CLTV), satış ve pazarlama çabalarını etkileyen kritik bir ölçüttür. Modern öngörülü algoritmalar, bireyler ve işletmeler arasındaki gelecekteki ilişkileri already tahmin edebilir. Bu algoritmalar, müşterileri (örneğin, düşük harcama, yüksek harcama, orta harcama) farklı kümelere ayırabilir veya gelecek harcama tahminleri yapabilir. Müşterileri ve harcama alışkanlıklarını böyle bir fine-grained anlayış, satıcılara değerli müşterileri tanımlama ve besleme fırsatı sunar.

Müşteri Segmentasyonu

Segmentasyon, iyi hedeflenmiş pazarlama çabalarının temelidir. Hem önceden oluşturulmuş çözümler hem de özel algoritmalar, yüzlerce ilgili müşteri özelliğini ayırt edebilir. Bu özellikler, web etkinliği verileri, geçmiş satın alma geçmişi, hatta sosyal medya etkinliğinden mühendislik yapabilir. Bu veriler, müşterilerin paylaştıkları özelliklere göre gruplandırılmasına olanak tanır. Bu, yalnızca pazarlama çabalarının mikro hedeflenmesini değil, aynı zamanda dağıtım kanallarının verimliliğini de artırır.

Cannabis ve makine öğrenimi arasındaki ortak girişim duman mı çıkarmaktadır?

Herhangi bir tarımsal girişimde olduğu gibi, bir mahsul gibi cannabis yetiştirmek ve satmak, çeşitli zorluklar getirir. Makine öğrenimi, verimli üretime ve dağıtıma yönelik engelleri kaldırıyor. Şirketler, operasyonel performansı etkileyen kısıtlamaları ve parametreleri analiz etmek için manuel analize bakmak yerine makine öğrenimine geçiyorlar. Aynı zamanda, cannabis satmak için pazarlama tarafı giderek daha karmaşık ve dijital hale geliyor, büyük verinin gücünü getirmek için başka bir çağrı. Tüketicilerin zevkleri giderek daha sofistike hale geldikçe, ürün çeşitliliği ve rekabet daha da artıyor. Bu alanlardaki gelecekteki belirsizliği, tahmin, anormali tespiti, çok değişkenli optimizasyon ve daha fazlasını içeren makine öğrenimi yetenekleriyle ortadan kaldırmak, cannabis şirketlerine büyük karlar getirmektedir.

Veri, tüm endüstrilerde bir devrimi yönetiyor: kamu sektörü, sağlık, imalat ve tedarik zinciri. Tarım sektöründeki gelişmeler de istisna değil: veri güdümlü çözümler, çiftçilerin en zorlu kararlarına yardımcı olarak inovasyonu yönlendiriyor. Öngörülü araçlar, gerçek zamanlı yerel verileri kullanarak, operasyonel süreçlerden belirsizlik korkusunu ortadan kaldırıyor. Dijital, veri güdümlü tarımsal optimizasyon zaten tüm cannabis endüstrisini yeniden şekillendiriyor.