Se ha comenzadoa utilizar la nteligencia Artificial(lA) para diversosfines.
Sin embargo, en el caso dela agricultura, existe el problema quelos datossondifíciles de recopilar.
En particular, los datos del crecimiento delas plantas sondifíciles de recopilar al tratarse de seres vivos, Recopilar los datos para un CULTIVO puede tardar más de un año, Por otro lado, por ejemplo, en el mundo del análisis de imágenes dondeel aprendizaje profundo (Deep learning) es útil, ya se tienen millones de datos procesados,y esta cantidad sirve para demostrar el valor del aprendizaje profundo, Creo que el desafío de usar la lA en la agricultura se trata de crear nuevas ideas con una pequeña cantidad de datos.

e-kakashi está desarrollando tecnología de análisis que puede generar predicciones UTILES con una pequeña cantidad de datosal incorporarla esencia dela fisiología de las plantas, es decir, información sobre hechos conocidos, en tecnología de la información comolalA.
Esto hace posible proponer un métodode control ambiental para aumentar, por ejemplo, el La productividad con los datos ambientales del cultivo en invernadero y los datos de crecimiento.
Además,no requiere una gran cantidad de datos pasados durante décadas, y se puede apreciar las funciones desde el primer año de introducción.
La tecnología de análisis de e-kakashi está evolucionando todoslos días, incorporando grandes cantidades de datos de sensores y conocimientos recientemente publicados sobrefisiología de las plantas.