#420: Канабіс і машинне навчання, спільне підприємство

Виробники канабісу та продавці розгортаються та заробляють на машинному навчанні

Незалежно від масштабу, виробники канабісу та продавці ведуть бізнес у досить складній сфері. Окрім того, що їм доводиться мати справу з постійно змінюваними нормативними заходами, їм також потрібно орієнтуватися в складних питаннях трудової діяльності та обмеженнях банківської сфери. Окрім типових бізнес-операцій та ланцюгів постачання, цей ринок все ще залишається правовою, економічною та екологічною невизначеністю. Як наслідок, компанії, що займаються канабісними продуктами, та сільськогосподарська галузь загалом, звертаються до можливостей машинного навчання щодо прогнозування, оптимізації та аналізу, приймаючи майбутнє сільськогосподарської технології.

Виклики в галузі AgTech та канабісу

Виробники канабісу повинні вирішувати складні сільськогосподарські питання:
Виробники:

• Керувати шкідниками та захворюваннями
• Розробляти ефективні харчові плани
• Забезпечувати ідеальні умови середовища
• Оптимізувати вихід, мінімізуючи витрати
• Продовжувати правову нормативну відповідність

Продавці:

• Понимати та організовувати складні процеси розподілу
• Координувати виробників, фермерів, бренди та попит клієнтів
• Приймати рішення щодо майбутнього зростання та розширення
• Багатошарові податкові структури та нормативи

Для вирішення оперативної сторони вирощування, а також для вирішення маркетингової сторони продажу, компанії, що займаються канабісними продуктами, тепер можуть використовувати потужні дані.Ці дані живлять програмне забезпечення, здатне до машинного навчання, яке може прогнозувати майбутнє за допомогою сучасних алгоритмів та архітектур обробки даних.

Наступні характеристики хмарних екосистем забезпечують рішення машинного навчання:

• Чутливі елементи та апаратне забезпечення для витягування інформації дешевші

  • Збільшена популярність та успіх рішень IoT роблять можливим розгортання, підключення та створення великих мереж розумних пристроїв. Ця локалізована потокова передача даних є важливим компонентом для точності прогнозних моделей даних.

• Обчислювальні та сховищі ресурсів стають дедалі доступнішими

  • Конкуренція серед хмарних постачальників сприяє інноваціям та розвитку за низькою ціною. Будь-хто може створювати та розгортати рішення машинного навчання у хмарі, якщо має доступ до достатньої кількості даних. Крім того, всі хмарні постачальники використовують модель “платіть за те, що використовуєте”, що дозволяє клієнтам платити тільки за те, що вони використовують та потребують.

• Алгоритми та фреймворки обробки даних широко доступні

  • Багато завдань обробки даних (від збору до аналізу) можна легко оновлювати та автоматизувати за допомогою хмарних інструментів. Аналогічно, попередньо натреновані моделі машинного навчання та архітектури нейронних мереж можна повторно використовувати за допомогою старих знань щодо нових проблем.

Така багата екосистема інструментів, фреймворків та дешевих пристроїв для збору даних перетворила машинне навчання в сільському господарстві на життєздатне, ефективне рішення для найскладніших проблем. Не дивно, що оптимізація, заснована на даних, зараз змінює всю сільськогосподарську галузь, далеко за межами вирощування канабісу.
Нижче наведено кілька коротких прикладів того, як рішення прогнозної моделі застосовуються як виробниками канабісу, так і продавцями.

Для виробників: Прогнозні моделі для оперативних поліпшень

Потенція

Точне розуміння хімічного складу рослини канабісу є важливою необхідністю для дотримання нормативних заходів. Прогнозні моделі можуть включати спектроскопію, рентгенівську техніку та машинне навчання для точної ідентифікації канабіноїдів та маркування сортів канабісу. Навіть у випадках, коли доступні дані були недостатніми, дослідники все ще могли кластеризувати сорти канабісу в окремі категорії (лікувальні, рекреаційні, комбіновані, промислові) на основі їхніх хімічних властивостей. Такі моделі не тільки забезпечують краще розуміння потенції канабісу на всіх етапах ланцюга постачання, але також представляють собою засіб захисту якості та здоров’я кінцевих споживачів.

Прогнозування врожайності

Збір локалізованих даних у реальному часі з культур (вологість, температура, світло) є першим кроком у розумінні як штучних, так і природних умов вирощування. Однак знання того, що садити та які дії здійснювати під час вирощування, може бути недостатнім. Включення різноманітних джерел даних та побудова складних моделей, які враховують сотні ознак (від типу ґрунту та опадів до показників здоров’я листя), підвищує точність прогнозних моделей. Моделі потім видають числові оцінки врожайності, які забезпечують фермерам оптимізовані рішення для найкращого повернення інвестицій.

Прогнозування загроз

Історична продуктивність культур не є надійним індикатором майбутніх загроз та захворювань. Замість цього автоматизовані прогнозні моделі можна використовувати для постійного моніторингу культур у природних та штучних середовищах. Прогнозні моделі загроз залежать від різноманітних технік, починаючи від розпізнавання зображень та закінчуючи аналізом даних часових рядів погоди. Це дозволяє системі прогнозувати майбутні загрози, виявляти аномалії та допомагати фермерам визнавати перші ознаки. Прийом заходів до того, як буде пізно, дозволяє їм мінімізувати втрати та максимізувати якість культур.

Для продавців: Використання історичних даних клієнтів для маркетингу та оптимізації ланцюга постачання

Час життя клієнта

Час життя клієнта (CLTV) є однією з важливих мір, що впливають на зусилля з продажів та маркетингу. Сучасні прогнозні алгоритми вже можуть прогнозувати майбутні відносини між окремими особами та підприємствами. Ці алгоритми можуть або класифікувати клієнтів (наприклад, низькі витрати, високі витрати, середні витрати) у різні кластери, або навіть прогнозувати кількісні оцінки їхніх майбутніх витрат. Таке тонке розуміння клієнтів та їхніх витрат надає продавцям можливість легко визначати та розвивати клієнтів з високою вартістю.

Сегментація клієнтів

Сегментація лежить в основі добре націлених маркетингових зусиль. І попередньо побудовані рішення, так і спеціально створені алгоритми можуть відрізняти сотні відповідних ознак клієнтів. Ці ознаки можна інженерно створити з усіх видів внутрішніх та зовнішніх джерел даних: даних про діяльність у мережі, історії попередніх покупок, навіть соціальної діяльності. Це призводить до того, що клієнти групуються за певним набором характеристик, які вони мають. Це дозволяє не тільки мікроцільовому маркетингу, але також покращує ефективність каналів розподілу.

Чи спільне підприємство між канабісом та машинним навчанням створює дим?

Як і будь-яка сільськогосподарська діяльність, вирощування та продаж культури, такої як канабіс, супроводжується різноманітними викликами. Машинне навчання усуває бар’єри для ефективного виробництва та розподілу. Компанії дивляться за межі ручного аналізу, щоб проаналізувати обмеження та параметри, пов’язані з оперативною продуктивністю. Вони переходять на машинне навчання для оптимізації своїх зусиль. Водночас маркетингова сторона продажу канабісу стає дедалі складнішою та цифровою, ще одним викликом для застосування потужності великих даних. Коли смаки споживачів стають дедалі розвиненішими, різноманітність продуктів та конкуренція стають ще більш жорсткими. Видалення майбутньої невизначеності в усіх цих областях за допомогою можливостей прогнозування, виявлення аномалій, багаторівневої оптимізації та іншого за допомогою машинного навчання допомагає компаніям з канабісом отримувати величезні прибутки.
Ми живемо у світі, де дані ведуть революцію в усіх галузях: державному секторі, охороні здоров’я, виробництві та ланцюзі постачання. Розробки в сільськогосподарській галузі не є винятком: рішення, засновані на даних, стимулюють інновації, допомагаючи фермерам у їхніх найбільш складних рішеннях. Прогнозні інструменти використовуються для використання локальних даних, зібраних в реальному часі, таким чином усуваючи страх невизначеності з оперативних процесів. Цифрова, даних-орієнтована оптимізація сільського господарства вже змінює всю індустрію канабісу.