Az összefüggések megértése a termés, a talajtulajdonságok, az időjárás és az input applikáció között fontos a mezőgazdasági produkció optimalizálásához. A fenntartható intenzifikáció célja, hogy növeljük a produktivitást és az inputfelhasználás hatékonyságát, miközben fokozzuk a mezőgazdasági rendszerek rugalmasságát a kedvezőtlen környezeti tényezőkre a javított menedzsmenten és technológián keresztül. A mesterséges intelligencia (AI) a precíziós gazdálkodásban (PA) lehetővé teszi a gazdálkodóknak, hogy nagyon célirányos és pontos termesztési eljárásokat használjanak a helyspecifikus agroklimatikus szántóföldi mérések alapján. A legújabb fejlesztések az érzékelésben, a gépi tanulásban (ML) és a modellezésben lehetőséget kínálnak az új digitális technológiákra, hogy megvalósítsuk a fenntartható intenzifikációt.
Az újabb tudományos publikációk áttekintése alapján bemutattuk a digitális technológia alkalmazását a növénytermesztési kísérletekben három területen: (i) növény- és talajtulajdonságok folyamatos monitorozása, (ii) termésreakció térbeni és időbeni variabilitásának vizsgálata és (iii) gépi tanulás (ML) modellek felhasználása a termés előrejelzésére. Levonható az a következtetés, hogy az adatok varianciájának analízise, felhasználva a statisztikai és gépi tanulás megközelítéseket, segíthet azonosítani és megérteni azokat a termesztési eljárásokat, melyek optimalizálják a termést.