#420: Cần sa và Học máy, một Liên doanh

Các nhà trồng và bán cần sa đang lăn xả vào và thu được lợi nhuận từ học máy

Bất kể quy mô, các nhà trồng và bán cần sa đều đang kinh doanh trong một môi trường đầy thách thức. Trong khi họ phải đối mặt với các biện pháp quy định luôn thay đổi, họ cũng cần phải điều hướng các vấn đề tuân thủ lao động phức tạp và hạn chế ngân hàng. Trên hết các hoạt động kinh doanh và chuỗi cung ứng thông thường, thị trường mới nổi này vẫn chưa ổn định về mặt pháp lý, kinh tế và phải đối mặt với thời tiết ngày càng khắc nghiệt. Do đó, các công ty sản phẩm cần sa và ngành nông nghiệp nói chung đang tìm kiếm khả năng dự đoán, tối ưu hóa và phân tích của học máy khi họ chấp nhận tương lai của công nghệ nông nghiệp.

Thách thức trong ngành AgTech và cần sa

Các nhà sản xuất dựa trên cần sa phải đối mặt với các vấn đề nông nghiệp phức tạp:

Trồng trọt:

• Quản lý sâu bệnh và bệnh tật
• Thiết kế kế hoạch dinh dưỡng hiệu quả
• Đảm bảo điều kiện môi trường lý tưởng
• Tối ưu hóa sản lượng trong khi giảm thiểu chi phí
• Tuân thủ quy định pháp lý

Bán:

• Hiểu và tổ chức các quy trình phân phối phức tạp
• Phối hợp với nhà sản xuất, nông dân, thương hiệu và nhu cầu của khách hàng
• Quyết định cho sự phát triển và mở rộng trong tương lai
• Cấu trúc thuế và quy định đa tiểu bang

Để đối phó với mặt hoạt động của trồng trọt, cũng như để đối phó với mặt tiếp thị của bán hàng, các công ty sản phẩm dựa trên cần sa có thể tận dụng dữ liệu mạnh mẽ. Dữ liệu này cung cấp nhiên liệu cho phần mềm có khả năng học máy dự đoán tương lai bằng cách sử dụng các thuật toán và kiến trúc xử lý dữ liệu hiện đại.

Các đặc điểm của hệ sinh thái dựa trên đám mây đang cung cấp năng lượng cho các giải pháp học máy:

• Các cảm biến và phần cứng để trích xuất thông tin đang trở nên rẻ hơn

  • Sự phổ biến và thành công của các giải pháp IoT làm cho nó có thể triển khai, kết nối và thiết lập các mạng thiết bị thông minh rộng lớn. Dữ liệu truyền trực tuyến cục bộ này là một thành phần quan trọng cho độ chính xác của các mô hình dữ liệu dự đoán.

• Tài nguyên tính toán và lưu trữ đang trở nên rẻ hơn

  • Sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp đám mây mời gọi sự đổi mới và phát triển với chi phí thấp. Bất kỳ ai cũng có thể xây dựng và triển khai các giải pháp học máy trên đám mây, với điều kiện họ có đủ dữ liệu. Hơn nữa, tất cả các nhà cung cấp đám mây sử dụng mô hình trả tiền khi sử dụng, cho phép khách hàng chỉ trả tiền cho những gì họ sử dụng và yêu cầu.

• Thuật toán và khung xử lý dữ liệu đang được sử dụng rộng rãi

  • Nhiều nhiệm vụ xử lý dữ liệu (từ thu thập đến phân tích) có thể dễ dàng được cập nhật và tự động hóa với các công cụ dựa trên đám mây. Tương tự, các mô hình học máy đã được đào tạo trước và kiến trúc mạng nơ-ron có thể được sử dụng lại bằng cách sử dụng kiến thức cũ trên các vấn đề mới.

Một hệ sinh thái phong phú của các công cụ, khung và thiết bị thu thập dữ liệu rẻ đã biến học máy trong nông nghiệp thành một giải pháp hiệu quả về chi phí cho các thách thức khó khăn nhất. Không có gì ngạc nhiên khi tối ưu hóa dựa trên dữ liệu đang thay đổi toàn bộ ngành nông nghiệp, vượt ra ngoài việc trồng cần sa.

Dưới đây là một số cách mà các giải pháp mô hình dự đoán đang được áp dụng bởi cả những người trồng cần sa và bán cần sa.

Đối với người trồng: Mô hình dự đoán cho cải tiến hoạt động

Độ mạnh

Hiểu chính xác về thành phần hóa học của cây cần sa là một nhu cầu thiết yếu để tôn trọng các biện pháp quy định. Mô hình dự đoán có thể kết hợp quang phổ, kỹ thuật hình ảnh tia X và học máy để xác định chính xác cannabinoid và do đó dán nhãn các loại cần sa. Ngay cả trong trường hợp dữ liệu có sẵn không đủ, các nhà nghiên cứu vẫn có thể nhóm các chủng cần sa vào các loại khác nhau (y tế, giải trí, kết hợp, công nghiệp) dựa trên các đặc tính hóa học của chúng. Không chỉ các mô hình như vậy cho phép hiểu rõ hơn về độ mạnh của cần sa ở tất cả các giai đoạn của chuỗi cung ứng, mà chúng còn đại diện cho một biện pháp bảo vệ chất lượng và sức khỏe cho người tiêu dùng cuối cùng.

Dự đoán sản lượng

Thu thập dữ liệu cục bộ, thời gian thực từ cây trồng (độ ẩm, nhiệt độ, ánh sáng) là bước đầu tiên trong việc hiểu cả môi trường trồng trọt nhân tạo và tự nhiên. Tuy nhiên, biết cần trồng và hành động nào để thực hiện trong quá trình trồng có thể không đủ. Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu và xây dựng các mô hình phức tạp có tính đến hàng trăm tính năng (từ loại đất và lượng mưa đến các biện pháp sức khỏe của lá) cải thiện độ chính xác của các mô hình dự đoán. Các mô hình sau đó sẽ đưa ra ước tính sản lượng số để cung cấp cho nông dân các giải pháp tối ưu cho lợi nhuận đầu tư tốt nhất.

Dự đoán mối đe dọa

Hiệu suất cây trồng lịch sử không phải là một chỉ số đáng tin cậy cho các mối đe dọa và bệnh tật trong tương lai. Thay vào đó, các mô hình dự đoán tự động có thể được sử dụng để giữ cây trồng dưới sự giám sát liên tục trong cả môi trường tự nhiên và nhân tạo. Mô hình dự đoán mối đe dọa dựa trên nhiều kỹ thuật, từ nhận dạng hình ảnh đến phân tích dữ liệu thời tiết. Do đó, cho phép hệ thống dự đoán các mối đe dọa sắp tới, phát hiện các bất thường và giúp nông dân nhận ra các dấu hiệu sớm. Hành động trước khi quá muộn cho phép họ giảm thiểu tổn thất và tối đa hóa chất lượng cây trồng.

Đối với người bán: Tận dụng dữ liệu khách hàng lịch sử để tối ưu hóa tiếp thị và chuỗi cung ứng

Giá trị khách hàng trọn đời

Giá trị khách hàng trọn đời (CLTV) là một trong những biện pháp quan trọng ảnh hưởng đến nỗ lực bán hàng và tiếp thị. Các thuật toán dự đoán hiện đại đã có thể dự đoán mối quan hệ tương lai giữa các cá nhân và doanh nghiệp. Các thuật toán này có thể phân loại khách hàng (ví dụ: chi tiêu thấp, chi tiêu cao, chi tiêu trung bình) vào các nhóm khác nhau hoặc thậm chí dự đoán ước tính có thể lượng hóa về chi tiêu tương lai của họ. Sự hiểu biết tinh tế như vậy về khách hàng và thói quen chi tiêu của họ cung cấp cho người bán một cách để dễ dàng xác định và nuôi dưỡng khách hàng có giá trị cao.

Phân khúc khách hàng

Phân khúc nằm ở nền tảng của các nỗ lực tiếp thị được nhắm mục tiêu tốt. Cả giải pháp được xây dựng trước và thuật toán tùy chỉnh đều có thể phân biệt giữa hàng trăm tính năng khách hàng liên quan. Những tính năng này có thể được thiết kế từ tất cả các loại nguồn dữ liệu nội bộ và ngoại bộ: dữ liệu hoạt động web, lịch sử mua hàng trước, thậm chí hoạt động trên mạng xã hội. Dữ liệu này kết quả là khách hàng được nhóm theo một tập hợp các đặc điểm mà họ chia sẻ. Điều này cho phép không chỉ nhắm mục tiêu các nỗ lực tiếp thị mà còn cải thiện hiệu quả của các kênh phân phối.

Liên doanh giữa cần sa và học máy có đang thổi bong bóng không?

Giống như bất kỳ nỗ lực nông nghiệp nào, việc trồng và bán một loại cây trồng như cần sa đi kèm với nhiều thách thức. Học máy đang loại bỏ các rào cản đối với sản xuất và phân phối hiệu quả. Các công ty đang nhìn beyond phân tích thủ công để phân tích các hạn chế và tham số liên quan đến hiệu suất hoạt động. Họ đang chuyển sang học máy để tối ưu hóa nỗ lực của mình. Đồng thời, mặt tiếp thị của việc bán cần sa đang trở nên phức tạp và kỹ thuật số hơn, một lời gọi khác để đưa sức mạnh của dữ liệu lớn vào cuộc. Khi khẩu vị của người tiêu dùng trở nên tinh tế hơn, sự đa dạng của sản phẩm và cạnh tranh trở nên gay gắt hơn. Loại bỏ sự không chắc chắn trong tương lai trong tất cả các lĩnh vực này với khả năng dự đoán, phát hiện bất thường, tối ưu hóa đa biến và nhiều hơn nữa thông qua học máy đang giúp các công ty cần sa thu được lợi nhuận khổng lồ.

Chúng ta sống trong một thế giới nơi dữ liệu đang dẫn đầu một cuộc cách mạng trong tất cả các ngành: khu vực công, sức khỏe, sản xuất và chuỗi cung ứng. Các phát triển trong lĩnh vực nông nghiệp không phải là ngoại lệ: các giải pháp dựa trên dữ liệu đang thúc đẩy sự đổi mới bằng cách hỗ trợ nông dân với những quyết định khó khăn nhất của họ. Các công cụ dự đoán được sử dụng để tận dụng dữ liệu cục bộ được thu thập trong thời gian thực, do đó loại bỏ nỗi sợ hãi về sự không chắc chắn từ các quy trình hoạt động. Tối ưu hóa nông nghiệp kỹ thuật số dựa trên dữ liệu đang thay đổi toàn bộ ngành cần sa.