Un studiu realizat de Hebrew University of Jerusalem a arătat că tehnicile de machine learning pot fi folosite pentru a estima consumul zilnic de apă al plantelor, bazându-se pe date de înaltă rezoluție. Această metodă este deosebit de importantă în contextul creșterii costurilor cu apa și a crizei de apă din anumite zone. Cercetarea a fost efectuată pe parcursul a șapte ani, monitorizând plantele de tomate, grâu și orz cultivate în sere semi-comerciale.
S-a măsurat cu precizie evapotranspirația și au fost detectate modificările minime ale greutății plantelor. Modelul dezvoltat prezice comportamentul așteptat al plantelor sănătoase, iar abaterile de la acest comportament pot indica stresul plantelor, cauzat de secetă, salinitate, boli sau deteriorarea rădăcinilor. Aceasta abordare poate duce la dezvoltarea unor instrumente viitoare pentru o gestionare mai eficientă a irigațiilor și pentru detectarea timpurie a stresului plantelor.