Slovníček (0)
Nedohledáno
Magazín (0)
Nedohledáno
Slovníček (0)
Nedohledáno
Magazín (0)
Nedohledáno
Magazín > > Ani konopný průmysl se bez AI a Big Data neobejde

Ani konopný průmysl se bez AI a Big Data neobejde

Technologie

S umělou inteligencí a hromaděním dat je sice vždy spojeno určité nebezpečí zneužití, ale také ohromné příležitosti. Týká se to i odvětví s konopím a kanabinoidními výrobky. Tím jak se tento progresivní trh každým dnem rozšiřuje, roste také objem vytvořených a dále využitelných informací a dat. Jejich správné zpracování a vyhodnocení může významně akcelerovat další rozvoj a také přispět k ziskům investorů, producentů nebo prodejců. Vědcům a badatelům z mnoha oborů zase Big Data a AI pomůžou s úspěšnějším výzkumem konopí.

V neposlední řadě, obchodními i lékařskými subjekty sesbíraná, analyzovaná a vhodně využitá Big Data zvýší užitek samotných spotřebitelů a pacientů.

Roli a konkrétním výstupům podrobných analýz společnosti Brightfield Group jsme se věnovali už v článku Aktuální stav a budoucí vývoj trhu s CBD produkty v USA a jeho několika pokračování o americkém trhu s CBD výrobky:

Co to je AI, strojové učení a „Big Data“?

AI je zkratka pro umělou inteligenci (Artificial Intelligence) a ve smyslu tohoto článku znamená specifickou oblast informatiky, která se zabývá výrobou strojů určených k řešení komplexních úkolů. V konopném odvětví ovlivňují konkrétní formy AI mnoho činností a procesů od automatické regulace osvětlení při pěstování, přes počítačové analýzy laboratorních zjištění až po přípravu marketingových kampaní na hotové produkty.

Čím dál využívanějším podoborem umělé inteligence je tzv. strojové učení. Strojové učení pomocí algoritmů umožňuje počítačovým systémům reagovat, přizpůsobit se a zefektivnit chod i po změně vstupních podmínek. Systém se prostě „učí“a zvládá čím dál víc úloh v kratším čase. Umělá inteligence je dnes všudypřítomná a její nesporné výhody je třeba při zpracování a analýzách Big Data využít co nejsmysluplněji. Potenciál umělé inteligence a strojového učení je stejně jako u kanabinoidů obrovský.

Big Data, „velká data“, si lze představit jako obrovský soubor strukturovaných i nestrukturovaných informací získaných z různorodých zdrojů, který není možné z objektivních důvodů zpracovávat běžnými programy a softwarem.

Základní charakteristika velkých dat dle Wikipedie

  • Volume (objem) - růst objemu dat je exponenciální
  • Velocity (rychlost) - průběžně generovaná data ve velkém objemu vyžadují okamžité zpracování (např. zpracování kamerových přenosů)
  • Variety (variabilita) - zpracovávaná data nejsou strukturovaná nebo jsou jiného typu
  • Veracity (věrohodnost) - nestálost, neúplnost a nejasnost dat snižuje věrohodnost dat (např. informace ze sociálních sítí)

Velká data je třeba převést na chytrá data (Smart Data), pak je možné je zpracovat a dále analyzovat. Detailní informace o „velkých datech“ najdete například v článku Měšec.cz, Big Data, jaká je jejich využitelnost a co to znamená pro vás.

Díky stále pokročilejšímu strojovému učení se efektivita i možnosti využití umělé inteligence zvyšují. Její sofistikované zapojení do velkého množství vědeckých, firemních nebo obchodních procesů probíhajících na trzích s konopnými produkty je proto zcela pochopitelné.

K čemu a jak využívat AI a Big Data analýzy v konopném průmyslu?

Nastavení ideálních pěstebních podmínek

Vcelku běžnou praxí (u hobby i komerčních) pěstitelů konopí je kontrola a regulace optimální teploty, vlhkosti, hladiny CO2 ve vzduchu, nebo hodnoty pH a EC v živném roztoku apod. Některá svítidla, ventilační systémy nebo systémy pro zavlažování/dávkování výživy pracují automaticky podle jednoduchých algoritmů a umožňují fungování v různých pracovních režimech podle naměřených parametrů. Stále jsou ale většinou závislé na nedokonalém lidském vyhodnocení informací a ručním nastavení.

Sofistikované formy umělé inteligence jsou schopny „se naučit“ ovládat všechny přístroje a řídit jejich provoz dokonalejším způsobem než člověk. Na změny nebo jakékoliv vychýlení mimo optimální podmínky zvládnou reagovat rychleji a účinnějším způsobem.

Postupným zdokonalováním může AI postupně nahradit většinu lidské práce při pěstebním procesu, protože:

  • sníží náklady na energii a další zdroje, např. vodu
  • vyprodukuje méně odpadu
  • pracuje efektivněji než člověk
  • zajistí vyšší návratnost investic

Konzistentní pěstování specifických odrůd konopí s garantovaným obsahem účinných látek

Zajištěním co nejkomplexnějších a stabilních podmínek budou pěstitelé (a výzkumníci) schopni lépe analyzovat nejrůznější procesy ovlivňující kvalitu a složení konopí. To jim umožní konzistentně pěstovat odrůdy s totožným obsahem účinných látek podle potřeb pacientů nebo zákazníků.

S pomocí umělé inteligence je možné sledovat více faktorů ovlivňující kvalitativní i kvantitativní parametry. Sběr i zpracování relevantních dat v obrovském objemu proběhne díky AI v kratším čase. To se týká pěstitelů jak z komerční, tak i vědecké oblasti.

Nejvhodnější léčebné využití na základě laboratorních dat nebo komplexních informací od pacientů

Pomocí umělé inteligence bude možné sledovat a vyhodnocovat mnohem více důležitých faktorů než dosud. I přes významný pokrok ve výzkumu konopí v posledních letech jsme stále na jeho začátku. Data získaná z klinických studií jsou pro další léčebné využití kanabinoidů nezbytná, ale jejich sběr (i validita) je stále velmi omezený.

„Velká data shromážděná od stávajících uživatelů léčebného konopí lze převést na inteligentní data, která lze použít pro provádění klinického výzkumu. Čím více klinických údajů shromáždíme z výzkumu, tím větší jsou šance na legitimizaci léčebného konopí jako formy léčby. “

uvádí Hari Subramanian ve svém článku Why Big Data is the Future of the Cannabis Industry.

Zkušenosti pacientů by pomohly s nasměrováním cílů výzkumu i případových studií. To by samozřejmě pomohlo i v lékařské praxi.

O různých analytických metodách materiálů obsahujících kanabinoidy jsme psali v článku Role hmotnostní spektrometrie v konopném průmyslu.

Spotřebitelské analýzy chování s cílem maximalizovat podíl na trhu nebo zisk

Zákaznická data jsou vítaným zdrojem informací i pro marketingové a prodejní specialisty v každém oboru. Legalizace konopných produktů umožnila vzniknout spoustě spotřebitelských dat v podobě blogů, vlogů, podcastů apod. Jejich analýza může být klíčem k úspěchu.

V případě konopného trhu se můžou Big Data týkat demografické struktury zákazníků a jejich oblíbených odrůd, dlouhodobých trendů či sezónních nadobjednávek specifických konopných produktů. Big Data zkrátka pomohou s identifikací i pochopením vzorců chování zákazníků a umožní jim co nejvíce přizpůsobit nabídku.

Logistické a dodavatelské služby

Ruku v ruce s růstem velko- i maloobchodního prodeje kanabinoidních produktů budou kladeny čím dál větší nároky na bezproblémovou logistiku, zásobování a dodavatelské služby koncovým spotřebitelům. Umělá inteligence a účelné zpracování informací od zákazníků vylepší a zjednoduší nebo zlevní mnoho procesů.

V americkém Coloradu už dokonce funguje platforma MJ Freeway, která nabízí několik různých softwarů speciálně určených pro pěstitele a prodejce legálního konopí.

Výhody a možná nebezpečí Big Data a AI v konopném průmyslu

Výhody

  • Snížení provozních nákladů
  • Efektivnější využití zdrojů
  • Přesnější odhady poptávky

Nebezpečí spojená s AI a Big Data   

  • Umělá inteligence může způsobit zvýšení nezaměstnanosti tím, že přebere úlohy dosud prováděné lidmi.
  • Nepečlivě provedená analýza a vadné vyhodnocení velkých dat může vést k nesprávným rozhodnutím.
  • Jako v každém oboru i zde hrozí zneužití nashromážděných informací, proto je z pohledu spotřebitele vždy třeba zvážit, kam a proč svá data poskytuje.

Dá se odhadovat, že využití umělé inteligence a podrobné analýzy Big Data budou v brzké době rozhodovat (nejen) o obchodním úspěchu i v progresivním konopném odvětví.

Zdroje a inspirace: