多变的气候为加州农作物种植带来极大的挑战，同时加州大学戴维斯分校(UC Davis)植物栽培中心主任亦表示：「由于我们的气候型态正在快速改变，并影响了土壤组成、杂草、病害和虫害等所有事情，为因应这情况通常需要花上十年来选育一个新的农作物品种，因此我们必须非常快速地推断未来将会带来什么情况。」
而加大戴维斯分校种籽生物科技中心研究主任表示：「昆虫及其传播的病毒正威胁着加州和其他地区的蔬菜作物，以蚜虫来说其大约四到六周的热量即可产生下一代的蚜虫并破坏整个农作物，也由于区域性的气候变动比起长期的气候变化带给育种人员更大的挑战，气候温度越变越热以及更长的干旱与水患发生等将会是我们未来难以掌握的部分。」
因此加州大学戴维斯分校的育种人员和工程师们，正藉由*的基因遗传策略、开发机器人感测器来测量植物表现的性状及训练下一代植物育种人员，以协助农作物逐步跟上不断变化的气候。
时间推移演化
加大戴维斯分校之育种人员亦帮助选育加州各种环境里常年生长的将近400种水果、蔬菜、坚果、谷物和观赏植物之新品种或多样化种类的发展，以创造一个具优势的品种，而研究人员将所需具有之植物性状的植物进行杂交，并在多样化的衍生世代中选择的后代，同时也因为DNA定序技术的迅速进步以及具有能够分析大量基因遗传数据的电脑设备，使得育种已变得比以往更加快速且聪明。
一些植物性状像是风味和尺寸，是由许多共同作用的基因所决定的，其他的特性，如对病害的抵抗，则可能是受某个单一基因调节控制，研究员现在可以在分子阶段即会识别其基因会影响哪些性状，比起之前等待植物成熟后才出现的表现性状还来得快速，因此育种人员可以在种子阶段或植物幼苗DNA定序的方式选择植物，以缩短开发可因应病害之抵抗农作物的选育时间。
下个新领域：快速表现型
基因体学只是加速育种工作的其中一个部分，育种人员仍是需要知道其表现形态，虽然分子工具帮助找到了一些与表现性状相关的基因，但在表现型分析与特征测量方面仍是育种发展过程中的瓶颈，与之相对应的解决方式则是以新的智慧型机器与感测器为基础的技术，使得植物和土地之大量资料数字能够自动化地进行测量并搜集，因此加大戴维斯分校一名生物与农业工程系的教授发展了一套具有高科技相机之快速监测表现型系统，以创建每株植物在田间生长的3D虚拟模型，并能够测量数种关键的构成要素，像是植物结构和体积、叶子面积和数量以及叶面温度，这会帮助育种人员判断其生长型态和植物是否处于高温或水分的紧迫压力之下，此拖曳拉动系统现行可达到每秒测量三株植物或每小时10,800株植物。
感测器技术也可以提供大局观的数据，让育种人员可以在一个不确定的未来情况下选育所需且能够茁壮生长之农作物，为此需要进行表现型与基因型之分析与研究，并且藉由农作物管理策略将其结合在一起，以找出新品种佳化种植条件，使得我们现今能将新的品种作物种值得更有效率且迅速，同时促使其生产量能在未来的生产环境中表现良好。
