目前，AI 正在颠覆全球许多行业，因此就其对受控环境农业 （CEA） 运营的影响提出问题是一个合理的问题。在最近的 e-Gro 食品警报中，Koidra公司首席执行官 Kenneth Tran和推广专家来自罗格斯大学（Rutgers University）的Chieri Kubota 博士、俄亥俄州立大学（The Ohio State University）的 Chieri Kubota 博士都研究了人工智能对温室生产影响的问题和可能性。
机器学习可以接管温室中曾经乏味的手动过程的一种可能选择是控制系统。例如，为了保持固定的灌溉排水比，需要根据波动的天气模式调整参数。根据运营地点的不同，这种情况可能比该国其他地区更频繁或更频繁地发生。
然而，机器学习的进步可以反映出进行这些类型调整所需的人类推理步骤。创建预测模型可以“根据这些参数优化气候和灌溉控制，以实现目标排水比率”。将以前未训练的模型与机器学习配对，并与历史数据配对，以发现模式并了解影响结果的变量，可以帮助它更准确地预测所述结果，从而做出必要的调整。
从本质上讲，在这种情况或其他情况下，机器学习“反映了人类推理、检测模式和做出决策的方式”。
人类和机器学习应用程序都有需要考虑的优点和缺点，将两者相互配对有助于补充对方的局限性。
人类擅长理解给定工作或结构背后的逻辑，而 AI 经常难以理解。尽管能够对大量数据进行分类，但机器学习技术难以获得动机，这对于理解创作的目的和确定目标受众和信息至关重要。
因此，“最有效的 AI 解决方案将 ML 的力量与人类知识相结合，以增强决策过程。这种方法的目标不是用人工智能取代人类的知识和创造力，而是帮助人工智能完成重复性任务（即繁忙的工作）。
通过将人类种植者的专业知识和洞察力与 AI 的力量和熟练程度相结合来优化植物生长条件和实践，理论上可以解决温室管理中的许多（但不是全部）问题。然而，在两者之间创建一个平衡系统，让 AI 及其机器学习解决方案根据需要和预期工作，这本身就是一个挑战。那么，需要做什么呢？
大多数现代控制系统，以及许多适用但过时的系统仍在运行，并不是为了与 AI 协同工作而设计的。集成这些系统以维护功能，同时让 AI 模型访问所需的信息以进行预测和调整，这一点至关重要。
