主題專區

2026/08/03

加拿大達爾豪斯大學研究團隊結合牛舍攝影機影像、YOLOv11偵測、ByteTrack個體追蹤與人工智慧行為分類模型，建立乳牛行為辨識框架，可判讀採食、飲水、躺臥、反芻與站立等行為，產出個別乳牛活動紀錄，支援營養管理、健康監測與精準酪農數位孿生建置。

#乳牛行為辨識 #數位孿生 #精準酪農 #影像辨識 #個體追蹤 #健康監測

生物發光技術即時顯示植物防禦反應

2026/07/27

英國MRC倫敦醫學科學研究所等跨國研究團隊開發可即時顯示植物防禦反應的生物發光技術。研究團隊將真菌來源的生物發光基因導入植物，並與植物免疫訊號途徑連結，使植物在受到病原菌感染、昆蟲取食或其他環境脅迫時產生可觀測發光訊號。結果顯示，一般相機即可即時監測植物防禦反應啟動過程，可作為植物健康監測與作物脅迫偵測之研究工具。

#合成生物學 #植物免疫 #生物發光 #作物監測 #植物防禦反應

無人機多光譜影像結合人工智慧模型評估田間氮素狀態

2026/07/15

丹麥奧胡斯大學(Aarhus University)等跨國研究團隊以春大麥田間試驗為基礎，利用無人機多光譜影像結合人工智慧模型，預測作物氮濃度、氮吸收量與乾物重。結果顯示，類神經網路模型與代表性光譜特徵可提升田間氮素評估效率，作為精準施肥與氮肥管理參考。

#氮肥管理 #無人機多光譜影像 #人工智慧模型 #光譜特徵篩選 #精準施肥 #智慧農業

AI模型預測大豆生育障礙發生風險

2026/07/10

日本農研機構（NARO）開發AI模型，用於預測大豆生育障礙發生風險。該模型整合品種特性、氣溫變化與土壤水分等環境資料，並以16年約 500筆種植案例進行訓練。結果顯示，開花後持續高溫為未熟落果與裂皮粒之主要影響因子，風險隨氣溫累積增加，有助於支援栽培管理決策。

#機器學習 #生育障礙 #大豆 #氣溫累積 #土壤水分

對話式多代理人工智慧應用於自動化植物表型分析

2026/07/01

英國愛丁堡大學（University of Edinburgh）研究團隊與英美多所研究機構合作開發PhenoAssistant，以大型語言模型（LLM）擔任管理者，建立可用自然語言操作的對話式多代理系統。PhenoAssistant可自動拆解植物表型分析任務並串接工具執行，整合植物專用視覺模型庫、資料分析與統計功能，並支援於缺乏適用模型時建立自動化訓練流程。研究結果顯示，此系統可協助使用者完成植物影像分析與資料處理工作，降低跨工具操作與植物表型分析的使用門檻。

#植物表型分析 #對話式多代理人工智慧 #大型語言模型 #工作流程重現 #植物影像分析 #自動化模型訓練

結合作物模擬與機器學習解析長期連作試驗中之水稻產量差距

2026/06/30

日本岐阜大學、國際稻米研究所（IRRI）與日本京都大學研究團隊，利用近50年的水稻連續栽培試驗資料，結合作物生長模型ORYZA v3與機器學習方法，分析不同季節下水稻產量差距的形成原因。研究結果顯示，乾季水稻實際產量可達潛在產量約六成以上，但雨季受病害逆境與品種老化影響，產量差距明顯擴大。研究亦指出，即使排除病害與品種老化等因素，熱帶雨季條件下水稻產量仍難達國際常用之80%潛在產量基準，顯示不同生產環境下可能需重新評估適用的產量基準。

#水稻 #長期試驗 #作物生長模型 #產量差距 #機器學習 #隨機森林 #ORYZA v3

現代機器人尋水技術協助果園精準灌溉管理

2026/06/22

美國加州大學河濱分校（UCR）研究團隊利用移動式機器人量測土壤電導度（ECa），並結合埋設於地下的土壤濕度感測器資料，建立果園土壤含水量空間分布模型。研究結果顯示，此方法可提升土壤水分監測的空間解析度，協助農民掌握果園不同區域的水分狀態，作為精準灌溉管理的參考。

#精準灌溉 #果園管理 #移動式機器人 #智慧農業 #土壤水分監測 #土壤表觀電導度

開發適用於水稻等13種作物之土壤診斷AI系統

2026/06/10

日本農研機構（NARO）與日本土壤協會合作，開發可對應13種作物之土壤診斷人工智慧系統，以解決專家人力不足造成之診斷需求。該系統整合土壤化學性、物理性與營農資料，並採用LightGBM模型於有限資料條件下進行診斷與改善建議生成。驗證結果顯示，於13種作物中與專家判斷一致率達90%以上，可應用於提升土壤管理效率並支援永續農業發展。

#土壤診斷 #人工智慧 #LightGBM #多作物模型 #永續農業

電腦視覺輔助授粉機器人於室內農場之應用

2026/05/26

美國喬治亞理工學院（Georgia Institute of Technology）研究團隊開發結合電腦視覺技術之授粉機器人，可辨識花朵的位置、形狀與角度，並據此執行授粉作業。在缺乏蜜蜂等自然授粉者的室內農場環境中，該系統可用於輔助授粉。

#室內農場 #花朵辨識 #機器人授粉 #電腦視覺

無線感測器於底土監測之應用

2026/05/25

美國普渡大學（Purdue University）研究團隊開發HARVEST無線土壤感測系統，透過插入土壤中的釘狀感測器，利用射頻訊號變化監測底土層之水分含量與電導率等性質。該技術具低成本與可大規模部署之特性，有助於強化土壤監測能力，並提供農田管理參考。

#底土監測 #無線感測器 #土壤水分 #電導率 #精準農業

人工智慧影像辨識應用於蜜蜂幼蟲疾病診斷及其手機應用潛力

2026/05/13

美國農業部農業研究署（USDA-ARS）與亞利桑那大學研究團隊開發人工智慧影像辨識技術，可辨識蜜蜂幼蟲細菌與病毒感染類型，準確率達73–88%。研究顯示，該技術可應用於養蜂現場疾病判斷，具發展為手機應用程式之潛力，以支援蜂群健康管理。

#蜜蜂 #授粉 #人工智慧 #深度學習 #影像辨識 #蜂群健康 #幼蟲疾病 #疾病診斷

引導式(Guided Flow)擠乳機器人系統生乳總生菌數控制技術

2026/05/11

臺灣擠乳機器人採用率持續上升，但生乳總生菌數略高影響品質。本技術透過分析乳牛乳汁參數並監測設備與環境生菌數，提供報告以協助調整擠乳機器人設定、清潔參數與牛群管理。

#擠乳機器人 #生乳品質 #總生菌數 #乳房清潔度 #牧場衛生管理

結合AI與物聯網之智慧農業架構，應用於乾旱地區椰棗永續栽培

2026/05/01

沙烏地阿拉伯、馬來西亞與孟加拉等國研究團隊針對乾旱地區農業面臨水資源短缺與高溫等挑戰，提出一套結合機器學習與物聯網之智慧農業架構，應用於椰棗栽培管理。研究整合植株生長特徵、環境參數與品種等多模態資料，建立多種機器學習模型進行健康狀態分類，其中的隨機森林模型準確率達95.3%。該系統可支援即時監測與灌溉決策，有助於提升水資源利用效率並促進永續農業發展。

#智慧農業 #椰棗 #機器學習 #物聯網 #精準灌溉 #隨機森林