Dalam riset kecerdasan buatan atau machine learning, peneliti sering kali terpaksa menggunakan data publik yang rapi (seperti dari Kaggle). Saat model tersebut diuji menggunakan data lapangan yang kotor dan tidak terstruktur (misalnya data visual limbah yang bertumpuk), akurasinya menurun drastis.
