Raziskovalci razvijajo modele umetne inteligence, ki naj bi na majhnih kmetijah v Senegalu prepoznali poljščine z okoli 84-odstotno natančnostjo, in to na podlagi razmeroma omejene količine podatkov za učenje. Tak pristop želi zapolniti tehnološko vrzel, saj so napredni satelitski sistemi za natančno kartiranje pridelkov za državo večinoma nedosegljivi zaradi stroškov in tehničnih zahtev.
Hrana v Senegalu nastaja pretežno na majhnih, od dežja odvisnih kmetijah, kjer že manjše odstopanje padavin hitro ogrozi pridelek. Zanašanje na takšne proizvodne razmere pušča velik del prebivalstva izpostavljenega podnebnim šokom, kar neposredno ogroža preskrbo s hrano.
Če se bodo takšni sistemi izkazali za dovolj natančne in cenovno dostopne, bi lahko postali eno ključnih orodij za načrtovanje kmetijstva v državah z omejenimi viri in vse pogostejšimi podnebnimi ekstremi.