Trong những ngày đầu của ngành công nghiệp cần sa, những người tiên phong đã dựa vào quyết tâm tuyệt đối và các quy trình thủ công để phục vụ những bệnh nhân có nhu cầu. Giữa những bất ổn về mặt pháp lý, những nỗ lực ban đầu được thực hiện nghiêm túc, từ cắt tỉa nụ quản lý hồ sơ bệnh nhân bằng bút và giấy. Tuy nhiên, khi ngành này trưởng thành, làn sóng đang chuyển sang hướng đổi mới và hiệu quả, thúc đẩy các doanh nghiệp trở thành một Kỷ nguyên mới của tự động hóa và trí tuệ nhân tạo (AI).

Lấy cảm hứng từ các ngành công nghiệp truyền thống bao gồm nông nghiệp, dược phẩm và hàng tiêu dùng đóng gói, các nhà điều hành đã áp dụng các công nghệ giúp hợp lý hóa hoạt động từ trồng trọt đến bao bì và hậu cần. Sự thay đổi không chỉ là tiết kiệm thời gian và cắt giảm chi phí. Tự động hóa, đặc biệt khi kết hợp với AI, cũng giúp cải tiến chất lượng sản phẩm để đáp ứng mong đợi của người vận hành và người tiêu dùng.

Trong nhiều năm qua, khi ngành này đã trưởng thành và trở nên cạnh tranh hơn theo cấp số nhân, các nhà khai thác đã tập trung nhiều vào tự động hóa, đặc biệt là trong ngành trồng trọt và sản xuất. Hai trong số các lĩnh vực nghiên cứu và phát triển tích cực nhất là robot và trí tuệ nhân tạo (AI).

Robotics

Thuật ngữ “robot” xuất phát từ từ Church Slavonic cũ robota, có nghĩa là “nô lệ”, “lao động cưỡng bức” hoặc “cực nhọc”. Mặc dù chúng ta thường coi robot là những cỗ máy tự động hình người bước ra từ các bộ phim khoa học viễn tưởng, nhưng về cơ bản nhất, robot của chúng bao gồm bất kỳ máy móc hoặc quy trình tự động nào giúp giải phóng con người khỏi những nhiệm vụ tẻ nhạt hoặc lặp đi lặp lại. Và chúng không cần phải tồn tại ở dạng vật chất. Các chương trình phần mềm tự động tương tác với mạng xã hội được gọi bằng cách sử dụng từ viết tắt thông thường “bot”. Các nhân viên hỗ trợ khách hàng ảo dựa trên văn bản được mệnh danh là “chatbot”. Các hệ thống biên dịch và phân tích dữ liệu hoặc vận hành các biện pháp kiểm soát môi trường cũng có thể được gọi là bot, cũng như “bộ não” phần mềm giúp phương tiện vận hành an toàn, theo dõi nhu cầu bảo trì và chẩn đoán sự cố. Bằng cách chuyển những công việc phổ biến, lặp đi lặp lại như những công việc đó sang hệ thống tự động, con người tiết kiệm thời gian và năng lượng, giảm căng thẳng và buồn chán, đồng thời có thể tập trung sức mạnh não bộ và trí nhớ vào những nhiệm vụ quan trọng khác.

Tomer Oliel, giám đốc điều hành của nhà cung cấp giải pháp tưới tiêu tự động RootsTalk cho biết: “Nhóm của bạn có thể làm được nhiều việc hơn là ngồi thành vòng tròn và lăn cùng một thứ 500 lần một ngày”. “Tôi không thấy nhiều tiêu cực đối với việc tăng cường tự động hóa. Bạn giải phóng thời gian và sức lao động, điều đó có nghĩa là bạn có thể bắt đầu đảm nhận những việc có ý nghĩa hơn một chút cho sự phát triển của công ty mình.”

Quan trọng hơn, tự động hóa có thể tạo ra sự khác biệt giữa lãi và lỗ trong các ngành đang phát triển nhanh chóng với tỷ suất lợi nhuận thấp. Tự động hóa giúp tăng tốc độ sản xuất, giảm khả năng xảy ra lỗi và thương tích, tăng tính nhất quán và giảm chi phí lao động.

Nohtal Partansky, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Sorting Robotics, cho biết: “Các nhà khai thác không có tự động hóa sẽ gặp khó khăn trong việc cạnh tranh”. “Sự khác biệt có thể đáng kể như việc đấu súng bằng cung tên: Đó là một cuộc tàn sát.”

Partanksy và nhóm của ông đã phát triển một trong những robot sản xuất đầu tiên trong ngành được thiết kế cho mục đích sử dụng chuyên biệt: sản xuất các cuộn giấy tráng sẵn. Với sự hỗ trợ của một nhà điều hành duy nhất, bụi sao robot có thể sản xuất tới 960 khớp nối được phủ kief mỗi giờ. Máy không làm nhiễm bẩn nguyên liệu thô hoặc người vận hành và thành phẩm sẽ đồng nhất, không giống như các sản phẩm được nhúng bằng tay.

Kết hợp với hệ thống sản xuất pre-roll tự động như AuraX của Hefestus, có thể sản xuất tới 2,000 cuộn giấy Hà Lan mỗi giờ đồng thời giảm nhu cầu nhân sự tới XNUMX người, tiềm năng giảm chi phí trên mỗi đơn vị là rất lớn, thậm chí bao gồm cả chi phí ban đầu của thiết bị.

Lĩnh vực đầu video đặc biệt chín muồi để tự động hóa. Bây giờ loại sản phẩm phổ biến thứ ba tại Hoa Kỳ, sau hoa và vape, quảng cáo dạng cuộn trước chiếm gần 20% tổng doanh số bán hàng tại Hoa Kỳ năm 2023 và một con số khổng lồ là 3/300 doanh số bán hàng ở Canada. Sản xuất cuộn trước truyền thống đòi hỏi nhiều lao động, đòi hỏi sự tỉ mỉ để đảm bảo tính nhất quán về trọng lượng, mật độ và hình dạng, nhưng máy móc đã cách mạng hóa phân khúc này. Ngoài Hefestus, các công ty như Futurola đã phát triển các giải pháp cán tiên tiến không chỉ giúp tăng năng suất mà còn tăng tính nhất quán và chất lượng sản phẩm. Ví dụ, hệ thống Knockbox 300/0.02 của Futurola có thể lấp đầy và đóng gói XNUMX cuộn giấy trong hai phút, với chênh lệch trọng lượng giữa các khớp nhỏ hơn XNUMX gam.

Oliel nói: “Quảng cáo đầu video phải nhất quán mọi lúc, và con người thì không như vậy. "Chúng ta đều khác nhau; chúng tôi mang đến những cảm giác và sự tiếp xúc khác nhau cho công việc của mình. Với tự động hóa, bạn có thể tăng năng suất, tính nhất quán và trải nghiệm tổng thể của khách hàng.”

Tất nhiên, năng lực sản xuất tăng lên đòi hỏi nguyên liệu thô phải tăng tương ứng. Tự động hóa, và đặc biệt là robot, cũng đóng một vai trò quan trọng ở đó. Trồng trọt đã trở thành một điểm nóng thực sự của đổi mới, được thúc đẩy không ngừng bởi các yêu cầu không chỉ về kinh tế mà còn cả về sinh thái. Hệ thống tự động bây giờ điều khiển ánh sáng, thủy lợi và khí hậu, tối ưu hóa điều kiện tăng trưởng thực vật và tối đa hóa năng suất đồng thời giảm thiểu lãng phí tài nguyên.

Spyder của Neatleaf, một nền tảng robot bán tự động, đã gây xôn xao dư luận khi ra mắt vào cuối năm ngoái. Được gắn ở bốn điểm phía trên tán cây, thiết bị kiểm tra giống như máy bay không người lái đa cảm biến dựa trên cáp của nền tảng này hoạt động giống như “con mắt trên bầu trời” của sân vận động bóng đá, liên tục chuyển vùng và thu thập hàng triệu điểm dữ liệu khi nó giám sát mọi cây trồng trong nhà, bất kể kích thước của căn phòng. 

Theo người sáng lập và Giám đốc điều hành của Neatleaf, Elmar Mair, mất mùa có thể làm giảm sản lượng trồng trọt tới 20% và một lượng đáng kể cây trồng bị mất do sâu bệnh hoặc bệnh không được phát hiện và được giải quyết đủ nhanh chóng bởi con người - bất kể họ kiểm tra các khoản phí của mình một cách tỉ mỉ đến đâu. Do cần phải chú ý đến từng chi tiết nên việc kiểm tra thủ công cần có thời gian và thời gian có thể là kẻ thù trong những môi trường đòi hỏi độ chính xác từng khoảnh khắc. Kết quả là ngành này thiệt hại hàng tỷ USD do thiệt hại mùa màng mỗi năm, Mair cho biết.

Robot của Neatleaf giải quyết tất cả những điều đó. Được hỗ trợ bởi AI, hệ thống này cung cấp những hiểu biết sâu sắc, có thể hành động theo thời gian thực về mọi thứ, từ nồng độ carbon dioxide và độ ẩm tương đối đến nhiệt độ của lá và không khí. Bản đồ nhiệt có thể xác định các vấn đề vi khí hậu và hệ thống trong phòng, giúp người trồng nhận ra vấn đề nhanh chóng và giải quyết chúng trước khi rắc rối lan rộng.

Mair chỉ ra rằng mục tiêu là cung cấp sự giám sát của con người, nhưng tốt hơn, mạnh mẽ hơn và nhanh hơn. Ông nói: “Thước đo 'chất lượng' dựa trên con người. “Con người cố gắng hiểu những gì đang diễn ra trong không gian trồng trọt; hệ thống của chúng tôi dựa vào sự hiểu biết đó để phát hiện nguyên nhân gốc rễ và tìm ra giải pháp. Không có nhiều chuyên gia có thể làm được điều đó, và nếu họ đã ngập trong những nhiệm vụ lặp đi lặp lại chỉ để duy trì mọi thứ, thì ngành này sẽ gặp phải một nút thắt lớn.

Ông nói thêm: “Có thể phát hiện và hiểu sớm vi rút, vi khuẩn và bệnh tật để bạn có thể giải quyết [vấn đề] trước khi nó lây lan—điều đó sẽ thay đổi đáng kể tình trạng mất mùa”.

Trí tuệ nhân tạo

Giống như mọi ngành công nghiệp khác trên hành tinh, cần sa đang dựa vào trí tuệ nhân tạo để thúc đẩy hiệu quả và mở ra tiềm năng thu nhập mới. AI và tự động hóa là những đối tác đặc biệt tiềm năng.

Marcus Tillson, giám đốc điều hành của nhà cung cấp giải pháp trích xuất toàn diện Root Sciences cho biết: “Hàng tồn kho và sản xuất là nơi AI tạo ra sự khác biệt đáng kể. “Thật tuyệt vời khi lấy các tập dữ liệu lớn hơn và tìm ra những điều từ đó để mang lại lợi ích cho công ty của bạn.

Ông tiếp tục: “Lùi lại một bước khỏi cần sa, chỉ cần nhìn vào những đột phá công nghệ chủ đạo mà chúng ta đã thấy kể từ Thời đại tiền Công nghiệp”. “Mỗi thứ trở nên nhanh hơn và phức tạp hơn, và những phát triển đó có tác động lớn hơn rất nhiều đối với chúng ta ngày nay. Joe Average không cần phải vất vả lắm mới hiểu được những phát minh trong quá khứ. Ngựa và xe thì dễ hình dung, nhưng ô tô thì sao? Không nhiều lắm. Xã hội chúng ta càng tiến bộ thì Joe càng ít có khả năng hiểu được các công nghệ mới nổi bằng trực giác.”

Đó là nơi AI có thể mang lại lợi ích to lớn. Đột nhiên Joe có một người bạn đồng hành kỹ thuật số có thể truy cập dễ dàng và có thể đặt giá thầu, người có thể giúp anh ấy hiểu được những gì từng là bí ẩn. Ngay cả những chiếc máy đơn giản nhất cũng liên tục tạo ra dữ liệu: số vòng quay mỗi phút, thời gian hoàn thành một nhiệm vụ, tỷ lệ lỗi, v.v. Việc khai thác và phân tích dữ liệu đó trong thời gian thực có thể cung cấp cho người vận hành thông tin chi tiết mà con người có thể phải mất hàng ngày, hàng tuần hoặc hàng tháng mới có được. AI làm giảm ma sát, cho phép tự động hóa mang lại hiệu quả cao hơn nữa. Với hiệu quả cao hơn, khả năng mở rộng quy mô và tạo ra nhiều doanh thu hơn với chi phí cho mỗi mặt hàng thấp hơn.

Ryan Hoitt, người sáng lập và Giám đốc điều hành của nhà sản xuất máy đổ đầy xe đẩy Vape- cho biết: “Cách mà bất kỳ ngành nào nên tiếp cận với các công cụ tự động hóa và hiệu quả được hỗ trợ bởi AI là bắt đầu tìm kiếm kết quả dễ dàng nhất — tức là quy trình dễ dàng nhất để tự động hóa”. Máy bay phản lực. “Sau đó chuyển sang phần tiếp theo và tiếp tục đánh giá khi bạn thực hiện.

Ông nói thêm: “AI sẽ tiếp tục mang lại hiệu quả to lớn cho hoạt động kinh doanh”.

Hoitt trích dẫn một ví dụ: Nhóm Vape-Jet đã phát triển một Bot được hỗ trợ bởi AI cho kênh Slack văn phòng của họ. Bot cho phép người dùng đăng nhập và yêu cầu phân tích đầy đủ các vấn đề hỗ trợ kỹ thuật, bao gồm toàn bộ lịch sử của sự cố, bản tóm tắt tiến trình đã đạt được để giải quyết và các yêu cầu hỗ trợ khách hàng trước đó có các vấn đề tương tự kèm theo nhận xét về điểm tương đồng và khác biệt và những vấn đề đó đã được giải quyết như thế nào. Tất cả điều này xảy ra ngay lập tức, trong vài giây kể từ thời điểm thành viên trong nhóm nhấp vào “trợ giúp” trên giao diện. Sau đó, bot tạo các bước khắc phục sự cố được đề xuất và liên kết đến tài liệu tài nguyên. Hệ thống này giúp nhóm của Vape-Jet hỗ trợ khách hàng một cách nhanh chóng và ít ma sát hơn nhiều so với những gì con người có thể tự mình làm được.

“Nhờ có AI, tôi đã có thể giữ cho nhóm của mình thực sự tinh gọn. Vì chúng tôi muốn tập trung vào sự phát triển của công ty hơn là những nhiệm vụ tầm thường nên tôi đảm bảo rằng chúng tôi sẽ dẫn đầu khi triển khai các loại công cụ này,” Hoitt nói. “Từ góc độ quản trị viên văn phòng, chúng tôi hoàn thành công việc nhiều gấp mười lần quy mô của chúng tôi.”

Do sự phức tạp của các quy trình, AI chỉ mới ở giai đoạn sơ khai trong trường hợp sử dụng trong sản xuất chiết xuất. Nhưng với khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ gần như ngay lập tức, công nghệ này có thể chứng minh biến đổi cho phòng thí nghiệm chiết xuất và người tiêu dùng.

Marc Beginin, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Prodigy Treatment Solutions, công ty thiết kế và xây dựng hệ thống chiết xuất tự động, cho biết: “Khi công nghệ này được cải tiến, chúng tôi có thể hiểu rõ hơn về những gì chúng tôi sẽ chiết xuất từ ​​​​thực vật”. “Toàn bộ quá trình sản xuất một mặt hàng tiêu dùng, đặc biệt nếu nó được sử dụng để điều trị một căn bệnh cụ thể, sẽ trở nên ít phụ thuộc vào sức căng hơn nhiều. Tất cả những gì bạn phải làm là xem xét các hợp chất của chủng và nghĩ xem bệnh nhân của bạn cần gì, và bạn có thể thu được từ nhiều loại thực vật khác nhau.”

Beginin là kiểu người có tầm nhìn lớn. Anh hình dung tác động của AI đối với lĩnh vực của mình sẽ bắt đầu tốt trước khi sinh khối gặp máy móc. “[AI] có thể giảm chi phí phát triển và từ đó giảm chi phí cho người tiêu dùng cuối cùng,” ông nói. “Kết quả là cỏ dại trở nên dễ tiếp cận hơn. Sức khỏe và sinh kế không còn dựa trên sự sẵn có của một chủng cụ thể. AI có thể phân tích hiệu quả của các chiết xuất cần sa khác nhau và các chủng mới sẽ được thiết kế cho các mục đích điều trị cụ thể.”

Vấn đề lao động

Tự động hóa và AI mang lại tiềm năng gần như vô hạn cho các doanh nghiệp, nhưng công nhân có phần kém nhiệt tình hơn. Khi máy móc đảm nhận các công việc trước đây do con người thực hiện, nỗi sợ hãi tiềm ẩn về việc giảm cơ hội việc làm sẽ tăng lên. Công nhân lo “máy móc thông minh” sẽ thay thế họ

Sự lo lắng không phải là không có lý. Một nghiên cứu được thực hiện bởi các nhà kinh tế Daron Acemoglu và Pascual Restrepo của MIT cho thấy khoảng 400,000 công nhân đã bị mất việc do tự động hóa nhà máy ở Mỹ từ năm 1990 đến năm 2007, với tỷ lệ khoảng 3.3 công nhân trên mỗi robot. Dựa theo Thời gian tạp chí, có tới 42% trong số 40 triệu việc làm ở Mỹ bị mất trong thời kỳ đỉnh điểm của đại dịch COVID-19 đã được thay thế bằng tự động hóa.

Nhưng công nghệ đã thay thế con người vì mục đích hiệu quả kể từ buổi bình minh của Thời đại Công nghiệp. Một thiết bị cơ khí có tên là Spinning Jenny đã thay thế quy trình kéo sợi thủ công tốn nhiều công sức vào những năm 1770, tạo nên một cuộc cách mạng trong sản xuất dệt may. Những sửa đổi của James Watt đối với công nghệ động cơ hơi nước đã dẫn đến sự phát triển của các nhà máy và sự ra đời của hàng hóa sản xuất hàng loạt - một tình huống mà Henry Ford đã cải tiến hơn nữa bằng cách giới thiệu các quy trình dây chuyền lắp ráp. Trong thế kỷ XNUMX, như một phần của cái mà một số người gọi là Thời đại Internet, các trạm thu phí tự động đã thay thế người phục vụ trên các trạm thu phí trên toàn quốc. Các ki-ốt đã thay thế một số máy chủ phục vụ đồ ăn nhanh và Internet đã giết chết hầu hết các công ty du lịch. Trong lĩnh vực cần sa, việc cắt tỉa hoa được cơ giới hóa đã thay thế một số máy xén bằng tay bất chấp tính chất tế nhị của công việc.

Người lao động thích nghi bằng cách học các kỹ năng mới. Suy cho cùng, cho dù một số công nghệ tự động có phức tạp đến đâu thì máy móc vẫn chưa có khả năng thực hiện hành vi tự động thực sự ngay cả khi chúng hợp tác với AI.

“Tôi không nghĩ việc làm sẽ bị thay thế hoàn toàn,” Beginin của Prodigy nói. “Con người khó bị phá hủy hơn robot. Bạn sẽ luôn cần sự giám sát để đảm bảo máy của bạn đang hoạt động bình thường.”

Bởi vì con người vẫn phải giám sát, lập trình và bảo trì thiết bị tự động, các công ty có tư duy tiến bộ đang đầu tư vào nhưng chương trinh Huân luyện trang bị cho lực lượng lao động của họ những kỹ năng cần thiết để vận hành và quản lý công nghệ mới. Cách tiếp cận này không chỉ giảm thiểu tác động của việc dịch chuyển việc làm mà còn mở ra những cơ hội nghề nghiệp mới trong ngành.

Bản chất con người đã thúc đẩy sự phát triển và triển khai công nghệ kể từ khi phát minh ra bánh xe. Như Hoitt của Vape-Jet đã quan sát, sự thay đổi là không thể tránh khỏi.

Ông nói: “Từ quan điểm đạo đức, tôi tin rằng cách tốt nhất phía trước là thay đổi xã hội được thúc đẩy bởi AI và tự động hóa”. “Thay vì đắm mình trong khoảng thời gian ở giữa này, hãy để AI thay thế công việc của chúng ta. Dù sao thì cuối cùng nó cũng sẽ xảy ra. Cho dù chúng ta thực hiện quá trình đó lâu dài hay cố gắng vượt qua nó và buộc sự thay đổi xảy ra, mục tiêu chung của chúng ta phải là bất cứ điều gì mang lại kết quả tốt nhất cho con người ở phía bên kia. Tôi thực sự tin tưởng rằng tự động hóa không chỉ thúc đẩy ngành công nghiệp của chúng ta tiến lên mà còn tạo tiền đề cho một tương lai có lợi hơn.”

Và sẽ luôn có một thị trường cho hàng thủ công, sản xuất theo lô nhỏ. Những bậc thầy trong nghề thủ công của họ—người trồng trọt, người xén tỉa, người đầu bếp nấu ăn, người chiết xuất và những người khác—không thể cạnh tranh với các hoạt động lớn về giá cả hoặc số lượng, nhưng hàng thủ công lại nhận được sự đón nhận nhiệt tình của những người sành sỏi.

Cái gì tiếp theo?

Như Tillson của Root Sciences đã đề cập, công nghệ trở nên phức tạp hơn và những tiến bộ diễn ra nhanh hơn theo thời gian, nhờ vào cách mỗi cải tiến mới tận dụng được những phát triển trước đó. Với việc AI hiện đang hỗ trợ ở mọi cấp độ từ ý tưởng đến thực thi, các chu trình nghiên cứu và phát triển có thể đạt tốc độ chóng mặt. Nhưng điều đó không có nghĩa là việc áp dụng sẽ theo kịp.

Bryan Gerber, Giám đốc điều hành của nhà sản xuất nón cuộn sẵn Hara, cho biết: “Có lẽ phải mất từ ​​3 đến 5 năm nữa chúng ta mới thấy được một số thứ thực sự tuyệt vời trong các tiến bộ tự động hóa, nhưng nhu cầu này trên toàn chuỗi là rất lớn, đặc biệt là đối với những người thợ thủ công”. Cung cấp. “Họ cần thiết bị chuyên dụng cao, trong khi Curaleafs của thế giới họ chỉ đang tìm kiếm những máy móc có hiệu suất cao để có thể sản xuất số lượng lớn.” Các nhà khai thác đa bang có mô hình kinh doanh dựa vào hiệu quả tổng thể, thường có nguồn tài chính để áp dụng sớm các công nghệ mới trong vòng đời của họ. Ông nói thêm, việc theo dõi các quy trình và thiết bị mà họ ưa chuộng có thể cung cấp manh mối về những công nghệ nào sẽ có sức mạnh bền bỉ.

Đối với các danh mục có nhiều khả năng bị ảnh hưởng nhất bởi các xu hướng tự động hóa mới nổi, đặc biệt là những xu hướng kết hợp AI, Gerber đặt cược vào các sản phẩm thích hợp trong lĩnh vực hàng tiêu dùng. Ông nói: “Tôi nghĩ mọi người đang tìm kiếm trải nghiệm đó và sẵn sàng trả nhiều tiền hơn cho nó, từ đó làm cho sự đổi mới trong lĩnh vực này trở nên khả thi hơn.

Theo Phó chủ tịch bán hàng của Iron Heart Canning, Roger Kissling, ngành đồ uống cũng được hưởng lợi. Iron Heart vận hành một nhà máy đóng hộp di động sử dụng công nghệ tự động hóa cao để đóng gói đồ uống tại nguồn, giúp các nhà sản xuất thoát khỏi chi phí vận hành nội bộ. Ông nói: “Tôi tin rằng danh mục đồ uống có tiềm năng to lớn khi phân tích các bộ dữ liệu tự động. “Nó có vị trí tốt để đáp ứng một loại người tiêu dùng cụ thể mà các sản phẩm khác trong ngành không hướng tới. Nếu chúng ta có thể sử dụng công nghệ để điều chỉnh đồ uống trở nên 'có chức năng' hơn một chút — nói cách khác là tăng cường tâm trạng, giảm lo lắng hoặc giảm căng thẳng — thì điều đó sẽ mở rộng cần sa đến với nhiều đối tượng hơn.”

Nhiều tiềm năng hơn nữa đang chờ đợi trong phòng thí nghiệm nghiên cứu, nơi thực vật và các hợp chất của nó vẫn còn là một lĩnh vực rộng lớn chưa được khám phá. “Năm ngoái tại Hội nghị Khoa học Ngọc lục bảo, Tôi đã gặp một nhóm đã phát triển một loại cannabinoid tổng hợp để thu nhỏ kích thước tế bào khối u ở chuột về mặt định lượng,” Partansky nói. “Đó là lần đầu tiên tôi thấy thứ gì đó được thử nghiệm một cách khoa học và nó được thực hiện bằng thử nghiệm và sai sót để phát triển một loại cannabinoid mới không có trong thực vật. Bây giờ, hãy tưởng tượng việc sử dụng một đội robot được hỗ trợ bởi AI thực hiện hàng nghìn cuộc thử nghiệm mỗi tháng. Hãy suy nghĩ xem chúng ta có thể thay đổi bao nhiêu. Thế giới sẽ trông như thế nào khi chúng ta sử dụng sức mạnh của AI để mở khóa những bí mật của hệ thống endocannabinoid một lần và mãi mãi? Đó là một tương lai mà tôi rất vui được trở thành một phần của nó và những người khác trong ngành cũng vậy.”  

Một vai trò cho thực tế tăng cường?

Bạn đã sử dụng chúng để đắm mình trong các trò chơi như Beat Saber và Resident Evil, nhưng liệu tai nghe thực tế tăng cường (AR) có chỗ đứng trong ngành công nghiệp cần sa không? Một nhóm tại Đại học & Nghiên cứu Wageningen ở Hà Lan, do Tiến sĩ Joseph Peller, nhà nghiên cứu tự động hóa và robot dẫn đầu, đang kết thúc bốn năm nghiên cứu về cách AR có thể được sử dụng để tăng cường thực hành canh tác. Phát hiện của họ cho thấy các sản phẩm như Vision Pro mới của Apple có thể giúp người trồng trọt ước tính năng suất chỉ bằng cách quét ngọn cây.

Và đó chỉ là phần nổi của tảng băng trôi, theo các nhà lãnh đạo tư tưởng gắn bó với ngành ngày này qua ngày khác.

“Hãy tưởng tượng điều này,” Prodigy's Beginin nói. “Bạn có thể đến California và đeo một cặp kính để có thể đi bộ qua một khu vườn trồng trọt ở Massachusetts. Bạn có thể di chuyển bàn tay của mình và xem robot chạm vào cây giúp bạn cách đó 3,000 dặm. Giám đốc đổi mới của chúng tôi có trụ sở tại Alaska. Liệu chúng ta có thể [hầu như] đứng trong phòng thí nghiệm lạnh cóng đó với người vận hành và nói cho họ biết họ đang làm gì sai mà không cần phải rời khỏi nhà? Điều đó thật phi thường.”

Hoitt của Vape-Jet hình dung ra vai trò của AR kết hợp với robot, tự động hóa và AI. Trong tầm nhìn tương lai của ông, các công nghệ kết hợp không chỉ giải phóng con người khỏi những khó chịu về thể chất mà còn có quyền tự quyết.

“Hãy tưởng tượng một robot có thể đi qua không gian tu luyện của bạn và nói, 'Ồ, cola đó thật hoàn hảo. Hôm nay tôi sẽ hái nó.” Nghe có vẻ hay nhưng tôi không tin đó là ứng dụng tốt nhất cho AR vì những hạn chế của nó,” anh nói. “Bây giờ, nếu bạn kết hợp AR với robot và tự động hóa và sử dụng nó cho đầu vào cây trồng, ý tưởng này có thể có lợi hơn. Bằng cách đó, bạn sẽ có cảm biến hình ảnh tốt hơn, [công nhân trồng trọt] sẽ không mệt mỏi, hệ thống thị giác của bạn sẽ không bị đổ mồ hôi và bạn sẽ không bao giờ thấy mình phải đi bộ qua môi trường ẩm ướt với nhiều thiết bị điện tử bị trói vào đầu.”

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://mgmagazine.com/business/manufacturing/the-case-for-automation/