Los cultivadores y vendedores de cannabis están entrando y sacando provecho del aprendizaje automático
Independientemente de la escala, los cultivadores y vendedores de cannabis están haciendo negocios en un entorno notablemente desafiante. Mientras se enfrentan a medidas regulatorias en constante cambio, también necesitan navegar por complejos problemas de cumplimiento laboral y restricciones bancarias. Además de las operaciones comerciales y de la cadena de suministro típicas, este mercado emergente aún está inestable desde el punto de vista legal y económico y enfrenta condiciones climáticas cada vez más severas. Como resultado, las empresas de productos de cannabis y la industria agrícola en general buscan la capacidad del aprendizaje automático para predecir, optimizar y analizar a medida que adoptan el futuro de la tecnología agrícola.
Desafíos en la industria AgTech y del cannabis
Los productores a base de cannabis deben abordar problemas agrícolas complejos:
Productores:
- Manejar plagas y enfermedades
- Diseñar planes nutricionales eficientes
- Asegurar condiciones ambientales ideales
- Optimice la producción mientras minimiza los gastos generales
- Cumplimiento normativo legal
Vendedores:
- Comprender y organizar procesos de distribución complejos
- Coordinar los fabricantes, los agricultores, las marcas y la demanda de los clientes.
- Tomar decisiones para el crecimiento y la expansión futuros
- Estructuras y regulaciones tributarias multiestatales
Para lidiar con el lado operativo del cultivo, así como para abordar el lado de marketing de la venta, las empresas de productos a base de cannabis ahora pueden aprovechar datos poderosos. Estos datos alimentan el software con capacidad de aprendizaje automático que puede predecir el futuro mediante algoritmos modernos y arquitecturas de procesamiento de datos.
Las siguientes características de los ecosistemas basados en la nube impulsan las soluciones de aprendizaje automático:
-
Los sensores y el hardware para extraer información son más baratos
- La creciente popularidad y el éxito de las soluciones de IoT hacen posible implementar, conectar y establecer vastas redes de dispositivos inteligentes. Estos datos de transmisión localizados son un componente crucial para la precisión de los modelos de datos predictivos.
-
Los recursos informáticos y de almacenamiento son cada vez más asequibles
- La competencia entre los proveedores de la nube invita a la innovación y el desarrollo a bajo costo. Cualquiera puede construir e implementar soluciones de ML en la nube, dado que tiene acceso a suficientes datos. Además, todos los proveedores de la nube utilizan un modelo de pago por uso que permite a los clientes pagar solo por lo que usan y necesitan.
-
Los algoritmos y los marcos de procesamiento de datos están ampliamente disponibles
- Muchas tareas de procesamiento de datos (desde la recopilación hasta el análisis) se pueden actualizar y automatizar fácilmente con herramientas basadas en la nube. Del mismo modo, los modelos ML preentrenados y las arquitecturas de redes neuronales se pueden reutilizar utilizando conocimientos antiguos en problemas nuevos.
Un ecosistema tan rico de herramientas, marcos y dispositivos de recopilación de datos económicos han convertido el aprendizaje automático en la agricultura en una solución viable y rentable para los desafíos más difíciles. No es de extrañar que la optimización basada en datos esté remodelando actualmente todo el sector agrícola, mucho más allá del cultivo de cannabis.
A continuación se muestran algunas formas breves en que los cultivadores y vendedores de cannabis están aplicando las soluciones de modelos predictivos.
Para productores: modelos predictivos para mejoras operativas
Potencia
Comprender con precisión la composición química de la planta de cannabis es una necesidad crucial para respetar las medidas reglamentarias. Modelos predictivos puede incorporar espectroscopia, técnicas de imágenes de rayos X y aprendizaje automático para identificar con precisión los cannabinoides y, por lo tanto, etiquetar las variedades de cannabis. Incluso en los casos en que los datos disponibles eran insuficientes, investigadores todavía podían agrupar las variedades de cannabis en distintas categorías (medicinales, recreativas, combinadas, industriales) en función de sus propiedades químicas. Dichos modelos no solo permiten una mejor comprensión de la potencia del cannabis en todas las etapas de la cadena de suministro, sino que también representan una garantía de calidad y salud para los consumidores finales.
Predicción de rendimiento
La recopilación de datos localizados en tiempo real de los cultivos (humedad, temperatura, luz) es el primer paso para comprender los entornos de cultivo tanto artificiales como naturales. Sin embargo, saber qué plantar y qué acciones tomar durante el cultivo puede no ser suficiente. La incorporación de una variedad de fuentes de datos y la creación de modelos complejos que representan cientos de características (desde el tipo de suelo y la lluvia hasta las medidas de salud a nivel de hoja) mejora la precisión de los modelos predictivos. Luego, los modelos generan estimaciones de rendimiento numérico que brindan a los agricultores soluciones optimizadas para obtener el mejor retorno de la inversión.
Predicción de amenazas
El rendimiento histórico de los cultivos no es un indicador fiable de las próximas amenazas y enfermedades. En su lugar, se pueden utilizar modelos de predicción automatizados para mantener los cultivos bajo control constante tanto en entornos naturales como artificiales. Los modelos de predicción de amenazas se basan en una variedad de técnicas, que van desde el reconocimiento de imágenes hasta el análisis de datos meteorológicos de series temporales. Permitiendo así que el sistema pronostique las próximas amenazas, detectar anomalíasy ayudar a los agricultores a reconocer los primeros signos. Actuar antes de que sea demasiado tarde les permite minimizar las pérdidas y maximizar la calidad de los cultivos.
Para vendedores: aproveche los datos históricos de los clientes para la optimización del marketing y la cadena de suministro
Valor de por vida del cliente
Valor de por vida del cliente (CLTV) es una de las medidas cruciales que influyen en los esfuerzos de ventas y marketing. Los algoritmos predictivos modernos ya pueden predecir las relaciones futuras entre individuos y empresas. Estos algoritmos pueden clasificar a los clientes (por ejemplo, gasto bajo, gasto alto, gasto medio) en diferentes grupos o incluso predecir estimaciones cuantificables de sus gastos futuros. Una comprensión tan detallada de los clientes y sus hábitos de gasto proporciona a los vendedores una forma de identificar y nutrir fácilmente a los clientes de alto valor.
Segmentación de clientes
Segmentación se encuentra en la base de los esfuerzos de marketing bien dirigidos. Tanto las soluciones preconstruidas como los algoritmos personalizados pueden distinguir entre cientos de características relevantes del cliente. Estas funciones se pueden diseñar a partir de todo tipo de fuentes de datos internas y externas: datos de actividad web, historial de compras anteriores e incluso actividad en las redes sociales. Estos datos dan como resultado que los clientes se agrupen de acuerdo con un conjunto de características que comparten. Esto permite no solo la microfocalización de los esfuerzos de marketing, sino que también mejora la eficiencia de los canales de distribución.
¿La empresa conjunta entre el cannabis y el aprendizaje automático está echando humo?
Como cualquier empresa agrícola, cultivar y vender un cultivo como el cannabis conlleva una variedad de desafíos. El aprendizaje automático está eliminando las barreras para una producción y distribución eficientes. Las empresas están mirando más allá del análisis manual para analizar las restricciones y los parámetros involucrados en el desempeño operativo. Están cambiando al aprendizaje automático para optimizar sus esfuerzos. Al mismo tiempo, la parte de marketing de la venta de cannabis se está volviendo cada vez más compleja y digital, otra llamada para incorporar el poder de los grandes datos. A medida que los gustos de los consumidores se vuelven cada vez más sofisticados, la variedad de productos y la competencia se vuelven más feroces. Eliminar la incertidumbre futura en todas estas áreas con las capacidades de predicción, detección de anomalías, optimización multivariable y más a través del aprendizaje automático está ayudando a las empresas de cannabis a obtener enormes ganancias.
Vivimos en un mundo donde los datos están liderando una revolución en todas las industrias: el sector público, la salud, la fabricación y la cadena de suministro. Los desarrollos en el sector agrícola no son una excepción: las soluciones basadas en datos están impulsando la innovación al ayudar a los agricultores con sus decisiones más desafiantes. Las herramientas predictivas se utilizan para aprovechar los datos locales recopilados en tiempo real, eliminando así el miedo a la incertidumbre de los procesos operativos. Digital, alimentado por datos optimización agrícola ya está remodelando todo industria del cannabis.