De cannabisindustrie heeft de afgelopen jaren een technologische revolutie meegemaakt, met de integratie van Industrie 4.0-technologieën in de hele waardeketen. Professionals in de productie- en verwerkingssector zijn met eigen ogen getuige geweest van de diepgaande ontwikkelingen invloed van kunstmatige intelligentie (AI), automatisering, computer vision en machine learning (ML). Het wordt tijd dat we de ruimterace van cannabistechnologie onderzoeken en onderzoeken hoe elk van deze technologieën de waardeketen van de industrie vandaag en in de komende jaren zal beïnvloeden.

AI heeft zich ontpopt als een gamechanger voor de sector en biedt verbeterde productiviteit, betere besluitvormingen verhoogde efficiëntie. Een belangrijke toepassing van AI is voorspellende analyse. Door enorme hoeveelheden gegevens te analyseren, kunnen AI-algoritmen trends voorspellen, teeltprocessen optimaliserenen zorgen voor een beter voorraadbeheer.

Ondertussen zorgen AI-aangedreven chatbots en virtuele assistenten voor een revolutie in de klantenservice door gepersonaliseerde aanbevelingen te geven en begeleiding aan consumenten. AI kan operators zelfs helpen licenties te verkrijgen door alle benodigde informatie in een gemakkelijk toegankelijk formaat aan te bieden.

Met een volledig getraind model kan een AI-assistent functioneren als een kosteneffectief klantenondersteuningsnetwerk. Betekent dit dat we al onze medewerkers moeten ontslaan en onze AI-overlords moeten omarmen? Helemaal niet. Het betekent dat we nu diepere toegang hebben tot informatie en ons menselijk kapitaal kunnen herinvesteren in gebieden waar kritisch denken op een hoger niveau vereist is.

Automatisering hervormt de toeleveringsketen van cannabis, optimaliseert workflows en stroomlijnt de activiteiten. Van teelt tot verpakking en distributie: geautomatiseerde systemen nemen arbeidsintensieve taken over, verbeteren de consistentie en verlagen de kosten.

Geautomatiseerde teeltsystemen controleren omgevingsomstandigheden zoals licht, temperatuur en vochtigheid maximaliseer de gewasopbrengsten. Bij de productie en verpakking maken robotsystemen nauwkeurige en efficiënte processen mogelijk, waardoor de productkwaliteit wordt gewaarborgd en het risico op menselijke fouten wordt verminderd. Veel verpakkingsprocessen zijn zeer repetitief en alledaags, waardoor activiteiten kwetsbaar kunnen zijn voor menselijke fouten. Door roboticatechnologie in deze processen te integreren, kunnen bedrijven een laag kwaliteitscontrole toevoegen die de hele werkdag consistent blijft. Het plaatsen van potten in mastercases kan bijvoorbeeld soms resulteren in fouten bij het tellen van de eenheden wanneer menselijke werknemers zich vervelen of afgeleid raken, maar dit probleem kan volledig worden vermeden met technologie zoals robotica die het proces aanstuurt.

Computer vision is een essentieel hulpmiddel geworden bij de kwaliteitscontrole binnen de industrie. Met het vermogen om analyseer de gezondheid van planten, de volwassenheid beoordelen en afwijkingen opsporen op basis van fysieke verschijningsvormen, kunnen computervisiesystemen de kwaliteit van producten nauwkeuriger en efficiënter meten dan menselijke inspecteurs. Deze systemen maken gebruik van geavanceerde camera's, algoritmen voor beeldherkenning en machinaal leren om planten te monitoren, plagen en ziekten te detecteren en naleving van de regelgeving te garanderen. Door computervisietechnologie te implementeren, kunnen producenten een consistente productkwaliteit behouden en verspilling minimaliseren. Dit is een integraal onderdeel van alle Industrie 4.0-productieprocessen en biedt de mogelijkheid om schaalbare kwaliteitscontroleoplossingen te creëren, zowel binnen als buiten de industrie.

Door een computervisiemodel te trainen op kwaliteitsnormen die door een menselijke inspecteur zijn gedefinieerd, kunnen we het oordeel en de heuristieken die door één persoon worden gebruikt, vermenigvuldigen, ten behoeve van de hele sector. Hierdoor ontstaat een consistente beoordelingsschaal voor groothandel producten en eindproducten.

Machine learning stimuleert innovatie in productontwikkeling en onderzoek. ML-algoritmen kunnen grote datasets analyseren om patronen te identificeren, voorspellende modellen te creëren en zelfs fokprogramma’s te begeleiden.

Door het bestuderen van de genetische samenstelling van plantensoortenML kan helpen bij het identificeren van gewenste eigenschappen, het optimaliseren van cannabinoïdeprofielen en het verbeteren van de geneeskrachtige eigenschappen van producten. ML speelt ook een cruciale rol in farmaceutisch onderzoek en helpt bij de ontdekking van nieuwe cannabinoïden en het begrijpen van hun therapeutische potentieel. Bij effectief gebruik kan machine learning een break-evenbedrijf transformeren in een zeer winstgevende onderneming.

Als een kweker bijvoorbeeld zijn historische opbrengsten, bloeitijden en prijzen op de spotmarkt in een optimalisatiemodel zou verwerken, zou het model in staat zijn de optimale soorten voor te stellen om te kweken.

Grote hoeveelheden informatie kunnen moeilijk te bevatten zijn, maar een AI-assistent in combinatie met een ML-model dat is getraind op een bepaalde dataset zou telers precies kunnen vertellen wat ze moeten telen voor het grootste investeringsrendement in een bepaald jaar, onder welke marktomstandigheden dan ook. Dit is een van de meest onderbenutte strategieën voor AI en ML in de waardeketen van de sector.

Het is duidelijk dat de industrie een technologische revolutie doormaakt en haar eigen ruimterace beleeft, met een toestroom van Industrie 4.0-technologieën op de voorgrond. AI, automatisering, computervisie en machinaal leren zorgen voor een revolutie in de teeltpraktijken, optimaliseren de toeleveringsketens, verbeteren de kwaliteitscontrole en stimuleren innovatie in de productontwikkeling. Door deze ontwikkelingen collectief te omarmen in plaats van te proberen een favoriet bij de fans te kiezen, kan de sector de efficiëntie vergroten, de productkwaliteit garanderen en voldoen aan de groeiende consumentenvraag in een steeds competitiever wordende markt.

Het is absoluut noodzakelijk voor professionals uit de industrie om het potentieel van deze technologieën te begrijpen en deze te benutten om nieuwe kansen te ontsluiten, waardoor de industrie naar een toekomst wordt gestuwd waarin wetenschap en technologie samenkomen om de handel in cannabis, de industrie eromheen en de gemeenschap waarop deze is gebaseerd, te verbeteren. gebouwd.

Serieel ondernemer Nohtal Partanski is oprichter en CEO van Sorteerrobotica. Voorheen was hij ingenieur bij het MOXIE-team van het NASA Jet Propulsion Laboratory. Daar hielp hij bij de ontwikkeling van een instrument dat zich momenteel op het oppervlak van Mars bevindt en zuurstof uit de atmosfeer produceert. Sorting Robotics bouwt innovatieve AI-aangedreven machines voor cannabisfabrikanten en verticaal geïntegreerde merken.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• ChartPrime. Verhoog uw handelsspel met ChartPrime. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://mgmagazine.com/business/science-tech/the-future-is-automated/