Los cambios climáticos actuales y futuros tendrán evidentemente el mayor impacto en el cultivo de productos agrícolas en términos de cosechas reducidas, costos incrementados y desviaciones necesarias de la agricultura tradicional. El factor agravante para las aplicaciones exitosas de la agricultura de precisión y predictiva es la falta de datos históricos granulares debido a los ciclos lentos y anuales de los cultivos, como un requisito previo para un análisis y modelado más profundos. En este documento se presenta una metodología de observación del crecimiento de las plantas con la rápida realización de experimentos. El sistema propuesto permite la recolección de datos en relación con diversas condiciones climáticas, que son creadas artificialmente y permutadas en el diseño encapsulado, adecuado para una correlación posterior con los identificadores de desarrollo de las plantas. El diseño está equipado con un gran número de sensores y conectado a una base de datos central en la nube, lo que permite la interconexión y coordinación de múltiples dispositivos distribuidos geográficamente y experimentos relacionados de manera remota, autónoma y en tiempo real. Más de 40 sensores y hasta 24 cosechas anuales por dispositivo permiten la recolección anual de aproximadamente 750,000 entradas de base de datos correlacionadas, que es posible apilar de manera independiente con un mayor número de dispositivos. Tales datos acumulados se explotan para desarrollar modelos matemáticos de trigo en diferentes etapas de crecimiento aplicando los conceptos de inteligencia artificial y utilizándolos para la predicción del desarrollo y la cosecha de cultivos.