En una convincente presentación en la MJBizCon 2024, el Dr. Jason Matlock, científico de datos de Fluence, abordó uno de los retos más acuciantes del sector del cannabis: cómo utilizar eficazmente los datos para mejorar las operaciones de cultivo sin verse abrumado por la complejidad. A medida que la industria del cannabis sigue mercantilizándose y los márgenes de beneficio se estrechan, la capacidad de tomar decisiones basadas en datos se ha vuelto cada vez más crucial para el éxito.
"La clave aquí es reconocer que recopilar datos no es lo mismo que obtener conocimientos", subraya Matlock. "Hay muchas empresas que recopilan datos y se ahogan en ellos. Tienen todo tipo de registros, pero no están aprendiendo nada de ese material."
La ciencia de datos en el cultivo de cannabis
Matlock cuestiona la idea errónea de que la ciencia de datos requiere complejos sistemas de inteligencia artificial o redes neuronales. En su lugar, presenta la ciencia de datos como un proceso accesible que comienza con la formulación de las preguntas adecuadas. Las herramientas de visualización sencillas, como los diagramas de caja y los gráficos lineales, a menudo pueden aportar información muy valiosa si se utilizan de forma estratégica.
Tipos de análisis de datos
La presentación describe dos tipos fundamentales de análisis de datos en el cultivo:
- Investigación: Se centra en hechos o resultados concretos y trata de entender por qué ha sucedido algo para repetir el éxito o evitar los fracasos.
- Supervisión de procesos: Se centra en garantizar la ejecución coherente de las mejores prácticas conocidas
Casos prácticos de análisis de datos sobre el cannabis
Demostrar cómo
principios de la ciencia de datos puede aplicarse eficazmente al cultivo de cannabis, el Dr. Matlock presentó dos convincentes casos prácticos. Estos ejemplos muestran tanto el análisis de investigación como la supervisión de procesos en escenarios del mundo real, ilustrando cómo la recopilación y el análisis sistemáticos de datos pueden resolver complejos retos de cultivo. El primer estudio de caso examina un problema de gestión de la temperatura que pone en tela de juicio supuestos comunes, mientras que el segundo explora enfoques innovadores para estandarizar las prácticas de defoliación. Ambos casos ponen de relieve el valor práctico de la toma de decisiones basada en datos en la agricultura moderna.
cultivo de cannabis.
Caso práctico 1: Investigación sobre la gestión del calor
Para ilustrar estos conceptos, Matlock compartió un ejemplo práctico relativo a la reclamación de un cliente sobre
Aparatos Fluence provocando un calor excesivo en su invernadero. Mediante un análisis sistemático de los datos con sencillos diagramas de caja, el equipo descubrió que las diferencias de temperatura se debían a la ubicación de la sala y al aislamiento, y no a las instalaciones. Este estudio de caso demostró que formular las preguntas adecuadas y seguir un planteamiento metódico puede revelar ideas y soluciones inesperadas.
Caso práctico 2: Supervisión del proceso de defoliación
El segundo ejemplo se centró en la supervisión del proceso en las prácticas de defoliación, una tarea de cultivo fundamental pero que requiere mucho trabajo. "¿Cómo sabemos si la defoliación está normalizada y bajo control?". pregunta Matlock. "Si es tan crítica y estamos invirtiendo tanto en ella, ¿por qué no sabemos objetivamente si estamos estandarizando con éxito esta práctica?".
Presentó dos posibles enfoques de medición:
- Control de la penetración de la luz en el dosel inferior
- Utilización de imágenes automatizadas para contar yemas visibles
La elección entre estos métodos depende de la escala y los recursos de la operación, lo que ilustra cómo las soluciones de ciencia de datos pueden adaptarse a distintos entornos de cultivo.
Proceso de aplicación
La presentación esbozó un proceso claro para implantar la ciencia de datos en el cultivo:
- Empezar con preguntas específicas y críticas para la empresa
- Aplicar la comprensión del sistema para identificar las métricas pertinentes
- Desarrollar métodos adecuados de recogida de datos
- Procesar datos para resaltar patrones significativos
- Analizar los resultados y tomar medidas
- Repetir el ciclo para medir el impacto
Conclusión
"En esencia, la ciencia de los datos está pensada para ser accesible y empoderadora", concluye Matlock. "Empieza por lo sencillo, haz preguntas intencionadas, toma medidas para medir y refinar lo que más importa, y tendrás éxito. Siempre puedes construir a partir de ahí, pero si no empiezas en ese punto, es casi seguro que te perderás."
La presentación demostró con eficacia que la ciencia de datos en el cultivo de cannabis no requiere titulaciones avanzadas ni sistemas complejos. En su lugar, exige un enfoque metódico para plantear y responder preguntas que repercuten directamente en el éxito del negocio. Siguiendo este proceso sistemático y empezando con métricas sencillas y específicas, los cultivadores de cualquier tamaño pueden empezar a aprovechar los datos para mejorar sus operaciones y su cuenta de resultados.
Este enfoque práctico de la ciencia de datos ofrece a los cultivadores de cannabis un camino claro hacia adelante en un mercado cada vez más competitivo, donde la eficiencia y la coherencia son fundamentales para el éxito. El énfasis en la accesibilidad y la intencionalidad proporciona un contrapunto refrescante al mundo a menudo abrumador de los grandes datos y la inteligencia artificial, haciendo que la toma de decisiones basada en datos sea alcanzable para operaciones de todos los tamaños.
Sobre el autor
El Dr. Jason Matlock aporta más de 10 años de experiencia en la industria del cannabis, incluyendo
cultivo a escala comercialdiseño y construcción de instalaciones y asesoramiento en desarrollo empresarial. Destaca en la integración y el equilibrio de consideraciones económicas, logísticas y hortícolas a la hora de abordar retos operativos. El Dr. Matlock tiene un historial probado de éxito en el diseño y la realización de ensayos de investigación en explotaciones agrícolas con la participación de los productores, y es experto en la realización de análisis estadísticos de conjuntos de datos biológicos y en la presentación de resultados en formatos fácilmente interpretables.
