Gli ambienti naturali raramente si comportano in maniera perfettamente prevedibile.
Le variabili ambientali interagiscono continuamente, producendo spesso comportamenti complessi difficili da individuare mediante regole analitiche fisse.
L'Intelligenza Artificiale è particolarmente efficace nel riconoscere schemi ricorrenti all'interno di grandi quantità di dati storici.
Gli esempi possono includere:
- risposte ricorrenti ai programmi di irrigazione
- comportamento caratteristico di specifici tipi di suolo
- influenze climatiche stagionali
- comportamento idraulico specifico delle diverse colture
- relazioni tra condizioni atmosferiche e dinamiche del suolo
Il riconoscimento degli schemi consente alla piattaforma di migliorare progressivamente la propria comprensione di ogni installazione monitorata.