Computergestützter Ansatz, bei dem Algorithmen Muster aus Daten lernen, ohne ausdrücklich mit festen Gleichungen programmiert zu werden. ML kann nichtlineare Beziehungen modellieren, subtile Korrelationen erkennen und sich mit der Zeit verbessern, wenn mehr Daten gesammelt werden. Bei CEA wird ML für die Vorhersage von Erträgen, die Optimierung der Düngung, die Erkennung von Stress und die Erkennung von Anomalien eingesetzt.
