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植物の学習・記憶様式の理解が進めば、害虫防除や作物の耐性強化に向けた知見の応用余地が生まれる。

漁業の資源管理や海況予測の精度が上がれば、漁業者の操業計画や資源保護策の立案が変わりうる一方、予測精度への過度な依存が生じうる。

基礎物理の測定手法として機械学習の活用が広がれば、他の素粒子・原子核実験分野でも同様の手法移転が進む契機となりうる。