雲林科技大學師生研究團隊傳捷報。工程與管理系、產業科技學士學位學程、資訊工程學系，及機械系、電機系等5組師生，勇闖南韓首爾國際發明展，一舉奪下2金1銀2銅佳績，好消息傳回學校，全體師生開心慶賀。        校方表示，首爾國際發明展堪稱亞洲最大發明展，師生團隊能在國際賽中脫穎而出，驗證用心研發的成果獲得肯定，實屬不易。        金牌作品包括工管系副教授陳奕中率領學生巫玉如、賴睿涵、詹宜諠、向冠全等人，利用小遊戲收集資料，投入生成對抗網路，解決稀疏性、冷啟動及延展性等問題，除補足傳統推薦系統缺點，可應用在商業需求上的美食推薦系統，效果也比一般推薦系統更佳，也更貼近民眾喜好。        另，由產業科技學士學位學程教授潘志龍、環安系教授溫志超共同率領施仁傑、張維芝、黃翊童、羅巧玟等人，以聯合國永續發展目標第七項「確保所有的人都可以取得負擔得起可靠的永續及現代的能源」為目標，換算一般家庭可負擔成本下，研發「兼具太陽能、風力及水力發電之裝置」作為效能更佳的再生能源。        資工系副教授陳士煜與學生柯祉伊、徐楷勛在雞蛋瑕疵偵測，使用快照式高光譜相機，檢測雞蛋瑕疵與新鮮度，能避免人類誤食不新鮮原料而造成食物中毒，獲銀獎殊榮。        機械系教授吳益彰、電機系助理教授陳靜茹分別率陳俊榮、吳宗祐、馮進溢、游恩瑞，及農業委員會特有生物研究保育中心陳榮宗、孫崧瑋、李承翰、林承翰、孫凱文、周品宏等人，研發「模組式雙輸入輔助自行車助力器」、「無人飛行載具結合人工智慧應用於農耕地景辨識」獲得銅獎。【延伸閱讀】- 海大智慧化養殖試驗成功 產官學合推智慧養殖示範區

聯合國環境規劃署表示，地球每年損失 70,000 平方公里的森林，大約相當於葡萄牙的面積，並呼籲到 2025 年將這一數字減半，但由於森林砍伐率不太可能很快速的下降，所以更需要創新的措施來減輕氣候變化的劇烈影響。        澳洲新創公司 AirSeed Technology，研發自動播種無人機，透過人工智慧將特別設計的種子莢從高空發射到地面相結合來對抗森林砍伐。該公司表示：每架無人機每天可以種植超過 40,000 個種子莢，它們可以自主飛行。與傳統方法相比，這比傳統方法執行速度提高 25 倍，成本則是降低了 80%。        發射種子莢的無人機先完成第一輪飛行以確定特定地點的植物物種並建立最佳種植模式。初步收集的數據用於制定無人機的準確飛行計劃，起飛前，每個無人機都裝載特別挑選的種子莢，能與底下棲息地相容。這些豆莢使用廢棄生物質製造，提供富含碳的塗層，保護種子免受鳥類、昆蟲和囓齒動物的侵害，也可以在種子發芽後提供所需的所有營養和礦物質來源，以及一些促進早期生長的益生菌。一旦升空，無人機就會導航固定的飛行路徑，按照預定的模式種植並紀錄每顆種子的坐標，這使 AirSeed 可以在樹木生長時評估樹木的健康狀況。        播下所有種子後，研究人員將繼續使用播種無人機來檢測和評估林木樹冠及生物質隨時間的變化，，有助於準確評估執行成效。AirSeed的目標是到2024年種植1億棵樹，另外兩家新創公司Dendra和 Biocarbon Engineering也透過播種技術幫助對抗森林砍伐。【延伸閱讀】- 無人機機群技術-研究團隊實驗以無人機來對抗作物害蟲

國際活體海鮮運輸公司 (ILST)旗下的活魚運送箱為美國、馬來西亞、菲律賓、紐西蘭、香港和馬爾地夫提供服務，同時也用於澳洲境內的活海鮮運輸。澳洲活海鮮運輸最知名的方法是Fish Pac技術和ILST技術，Fish Pac為使用帶有瓶裝氧氣的絕緣箱，ILST則是以電池供電予增氧機的絕緣箱，然而增氧機會產生熱量，造成運送箱內的水溫升高，長途運輸可能會升高5°C，使得此種運送箱大多在澳洲境內使用，出口則會選用Fish Pac運送箱。        為改善此種現象，ILST 開發了 FINS-Radiator，這個設計的重點在於解決箱溫升高的問題，他們發現銅製的散熱器可以冷卻增氧機的輸出，並巧妙利用飛機貨艙中的冷空氣，當增氧機運行時，新鮮空氣必須通過 FINS-Radiator，在空氣進入水中之前冷卻空氣。FINS-Radiator 不消耗任何電池電量，只有增氧機會用到電，因此不需要特別的維修。新的運送箱非常容易使用，沒有昂貴的操作員培訓，也不需經過航空危險品認證，只需一些基礎的培訓，且營運成本低。在售價上，雖然裝有 FINS-Radiator 的新運送箱價格為 9,500 美元，但將 FINS-Radiator 添加到現有運送箱中只需 1,000 美元。        目前ILST公司正在努力升級增氧機，搭配使用新的 FINS- Radiator，希望能增加放養密度，達到每次裝運 300 公斤。改造後的運送箱適用於運輸大多數鹹水魚、甲殼類動物和軟體動物。根據測試，在運送花斑刺鰓鮨(俗稱石斑)時經25 小時後，溫度會從 18°C 升至 23-24°C，而使用 FINS- Radiator後，溫度僅會上升到 20 -21°C。目前該公司著重於研究新的方法來進一步改善運送箱的空氣輸出、增加裝載量及符合航空公司的規定。【延伸閱讀】- 利用太陽能智慧裝置維持養殖漁池水質的穩定

高雄市政府積極推動智慧農業，建置「農來訊」平台提供農友免費的智慧服務，高雄農來訊年度成果發表會暨研討會今天登場，副市長羅達生說，高雄市智慧農業有成果，2年推動40個智慧農業案場、25種作物、超過500公頃，下一步會整合產銷資訊、產官學服務量能及資源，協助農民智慧轉型。        羅達生大談智慧農業特色，他以物聯網為例，說明友善科技的整合應用，將相關的設備建置、掃描QR Code，利用收集到的資訊能夠判斷每小時單位的溫度、濕度供農民參考，導入科技能幫助農民容易掌握農作物生長狀況及後續市場需求，有利於產銷調配。        透過科技整合技術，包括無人機、物聯網以及影像資料整合等，能對智慧化農業能做出更精準判斷，在有限資源中做更有效應用，並精準預防災害，能減輕農民負擔，也滿足需求。        打造永續的農業環境是重要議題，羅達生談到，農業如何淨零永續，並與ESG結合是當前重要課題，盼透過研討會集思廣益，促進探討交流，對高雄未來農業轉型、農業永續提前布局。        此次成果發表涵蓋智慧生產、智慧環控、智慧服務及創新應用4大面向，邀集產官學共17個單位分享，現場也有10間廠商實體展示，現場與會者近百位，共同探索智慧農業應用的更多可能性。        農業局說明，針對農業生產過程棘手的鳥害，邀請雷射及超音波解決方案做分享，希望協助農友以友善、省工方式降低損失。農業導入AI也可行，農來訊開發木瓜成熟度的電腦視覺AI應用及大智莊稼收入預測。另有AI影像辨識的農業應用，及數據科技如何協助農產業加值等分享。【延伸閱讀】- 高雄農業導入AI 木瓜熟不熟拍個照就曉得！        水稻生產智慧化也有長足進展，除了美濃農會高雄147契作管理平台，農試所也提供應用株高模式智慧管理水稻倒伏風險、屏東科技大學稻熱病AI預測模式，讓水稻生產更有智慧。

耒耜邑農業科技打造「豬來寶」團隊，運用AI技術，打造母豬健康偵測平台，透過紅外線熱像儀組偵測母豬頭部溫度，讓豬農有機會提早發現母豬發情或生病異狀，降低損失，技術成果也獲得數位部肯定。        耒耜邑農業科技經理鄭虢鍇告訴中央社記者，養豬產業過去多透過人工方式紀錄豬隻健康情況，過去豬隻若有異狀，也必須透過獸醫、以侵入式方式量測母豬肛溫，非常不方便，豬農多數也不會常態測量，但這也導致太晚才發現母豬健康亮紅燈。        鄭虢鍇指出，團隊打造的系統結合養殖現場的自動餵料設備，在現場架設紅外線熱像儀組，運用AI人工智慧技術做影像辨識，判斷豬隻個體與頭部部位，接著判讀位置以量測母豬的體表溫度。        也就是說，在豬隻飲水、吃飼料時，設備就可以自動幫豬量測體溫，經過後端系統分析後，可以藉此提早偵測豬隻是否有發情或熱疾病等徵兆，目前溫度量測正確率可以在正負攝氏0.3度之間。        雖然豬隻發情或身體發炎時，都會造成體溫上升，不過，鄭虢鍇解釋，系統可以搭配個別豬隻的飲水跟吃料量做進一步分析。例如，母豬發情時，每天飲食量可能較少、飲水量比平常多、體溫也在幾天內會緩慢上升，相比之下，若是真的身體發炎，母豬體溫會在短期內快速上升。        團隊建置的平台可以看到母豬體溫、飲水、飲食量3條曲線的走勢，就能綜合判讀母豬身體狀況。鄭虢鍇指出，如果體溫狀況異常，就可以發出訊息提前向豬農示警，減少可能損失或避免症狀惡化等，「如果只是『熱緊迫』，可以在養殖環境開風扇、灑水降溫，不見得要用藥」。【延伸閱讀】- 利用AI影像辨識勘查雞隻生長狀況        這套母豬健康偵測平台技術目前已在彰化的永隆畜牧場進行實務驗證近3個月，在小範圍的初步測試中，發情狀況的監測準確率可超過9成以上。        團隊目前提出的AI母豬健康偵測平台，可以協助監控管理豬隻健康，也在今年數位部數位產業署辦理的「前瞻應用與公益創新實證賽」[1]，從137件徵件中脫穎而出成為4名佳作之一。        鄭虢鍇表示，隨著相關實際驗證、資料蒐集規模日漸擴大，加上團隊也有專家顧問團，有望進一步提升病症與模型判斷的精確性，希望目前打造的母豬健康偵測平台，未來可以發展成豬隻智慧養殖跟健康管理系統。「概念上就是幫豬隻打造履歷表，讓每隻豬隻年齡、身體狀況、是否生病過都能一目了然。」        目前全台灣有6000多個豬場，鄭虢鍇預估，其中有意轉型為智慧養殖的豬農，預估達1成，團隊未來也希望把相關系統建置更成熟完整，預估相關系統應用產值上看新台幣7億元到8億元。 註1：數位發展部數位產業署為開發地方智慧創新服務、實踐數位治理服務及推動產業數位轉型，並達成創新經濟與數位國家的政策目的，透過競賽辦理方式，以「科技轉型」與「永續發展」二大主題領域相關垂直應用關鍵議題，公開甄選國內具有創新、創意及技術能量之產業、新創、學界等優秀團隊，藉由共創媒合、解題驗證等機制，帶動5G、AI、IoT等科技技術應用進行實證試煉。

量子點(quantum dots)材料可應用於顯示器、照明、太陽能電池、生命科學研究與醫學成像等領域，又因為其可以達到接近連續光譜及高演色性的特性，量子點LED有望取代高耗能的白熾燈及鹵素燈，成為耗能較低的人工光源替代品。由於量子點製造通常涉及有毒物質，例如鎘、鉛或其他重金屬，因此在使用奈米材料時經常會考慮環境問題。後來研究人員意識到圍繞當前量子點的環境問題，開始尋找製造量子點的新方法，矽的高穩定性與無毒性質使其成為目前半導體量子點的優良替代品。而日本廣島大學的研究團隊發現，廢棄稻殼是高純度二氧化矽(SiO2)和高附加值矽粉的極好來源。        在自然界中，單子葉植物含有較多的矽含量，研究團隊選擇使用廢棄稻殼作為原料。稻殼經過碾磨及燃燒後得到二氧化矽(SiO2 )粉末，透過加熱與化學處理等一系列步驟，最終產生在橙紅色範圍內發光的矽量子點(SiQD)，發光效率超過20%。        研究人員表示，這是第一項利用廢棄稻殼開發量子點LED的研究，本技術成為一種利用天然產物開發環保量子點LED的新方法。團隊將繼續提升矽量子點LED燈的發光效率，並嘗試開發其他顏色的光。未來希望可以將該技術商業化，並延伸應用於其他含有二氧化矽的植物，例如甘蔗、竹子、小麥、草等。【延伸閱讀】- 農業廢棄物加值應用 羽毛轉化變優質飼料

聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)認為提高太陽能與風能技術以提高經濟範圍內的能源效率是較容易實現的目標。IPCC表示，人類只有不到三年的時間來阻止全球暖化的碳排放量上升，並需要在十年內將二氧化碳的排放量減少43%，才有機會將全球平均升溫控制在攝氏1.5度內。然而，在IPCC發布關於如何避免災難性暖化的旗艦報告中，說明目前的政策仍支持繼續使用化石燃料，將世界引導錯誤的方向。儘管時間緊迫，IPCC表示各行業現有的碳排放潛力，仍足以將全球溫室氣體排放量減少到目前的一半或更少。        從現在到世紀末共有四個減少碳排放的高潛力關鍵領域，分別為：太陽能、風能、減少森林砍伐以及恢復森林與其他生態系統。根據報告指出，太陽能和風能成為最平價的選擇之一，因其技術單位成本的大幅下降，估計，投資太陽能可能會在2030年減少2到7億噸的碳排放量、風能則會減少2.1到5.6億噸的碳排放量。根據報告，由於太陽能與風能比使用化石燃料更便宜，因此基本上其生命週期成本為負值。減少化石能源生產中的甲烷排放也大多是低成本。其他能源發電如核電和水力發電的整體減碳排潛力較低且成本較高。        第二個減少二氧化碳排放的重要領域為保護與恢復自然棲息地。森林對於吸收人類生活過程中產生的二氧化碳至關重要，IPCC發現，若限制森林砍伐與草地破壞可以減少3到8 億噸的淨排放量而且成本很低。恢復生態系統將減少1到5億噸的二氧化碳排放量，但此為花費較高的項目。IPCC表示，轉向永續性飲食和減少食物浪費可以節省超過兩億噸的排放量，但由於全球範圍廣泛且缺乏數據，因此目前尚沒有成本估計。        運輸部門中值得注意的是，沒有任何一種選項具有較大的降低碳排放量潛力。但幾乎所有的潛在方法，如：改為搭乘大眾運輸、腳踏車以及增進道路車輛、航運和航空的燃油效率等，皆可降低成本。在建築領域中，儘管減少碳排放量潛力有限，透過減少能源需求與提高照明等方面被視為成本最低的選項，另外，雖成本較高，新的高效節能建築所擁有的減少碳排放量潛力亦較大(至少1到2億噸之間的碳排放量)。與此同時，在工業領域，除了提高能源效率和減少其他溫室氣體排放之外，大多數選項其成本皆高。德國波茨坦氣候變遷衝擊研究所、也是IPCC報告的作者之一Elmar Kriegler表示：「以全球範圍的長期角度來看，氣候保護的成本在經濟上是絕對可行的。然而，不同地區的成本差異很大，發展中國家擺脫化石燃料將付出相對較高的代價。這就是為什麼在單一國家及各國之間公平及平衡發展至關重要的原因，因為有一點很明確，保護氣候的益處顯然遠超過成本。」【延伸閱讀】- 太陽與風力發電成為瑞士低碳化的關鍵

現代務農也講究科技升級！高市農業局推出全台首創「大智莊稼」AI收益分析，提供91種蔬果收益決策輔助，農友輸入作物的產量、產期，系統就能演算收入並給予建議，從事農務更「聰明」。        高雄市農業局先前創新推出「高雄農來訊智慧服務」，能對全國61類作物提出防災告警；300項蔬果進行交易價量分析，今年則針對91項主要蔬果開發出「大智莊稼」AI收益分析，有助於農友在市場選擇、產期調節及替代作物等層面進行決策。        農業局表示，農友只要在Line搜尋「農來訊」官方帳號，點選「AI幫幫忙」選項中的「大智莊稼」就能使用，借助人工智慧，決策更智慧。以玉荷包為例，這套系統能提供不同交易市場價量分析及預估收入資訊，協助農民分散風險。另產期調節方面，則可提供全年產銷概況及市場收入預估，幫農民進行產期調節規畫。        農業局長張清榮說，農業局積極導入AI，再透過補助計畫協助農產業及資服業合作，加速高雄智慧農業落地永續，去年就透過數位部產業署AIGO計畫的資源，協助開發木瓜成熟度AI影像辨識，作為農民選別、採購規格到購買食用成熟度的參考。今年黃檸檬也導入AI智慧選別，「現在電腦也能揀檸檬」，效率比人工作業提6倍。【延伸閱讀】- 高雄農業導入AI 木瓜熟不熟拍個照就曉得！

Swiss Blue Salmon公司的陸上鮭魚養殖場將採用最先進的循環水產養殖系統(RAS)和頂尖技術，包括人工智慧、機器學習、數位化和自動化。 最初動機為解決瑞士海產品貿易逆差的問題，因瑞士所有的魚以進口為居多。希望透過此系統設施內的導覽，為鄰近社區的人們（不論是大人或小孩）以公開和透明方式來參觀，使大眾對於陸上鮭魚養殖的過程更為了解，同時也展示動物福利和衛生標準的高水平。除此之外，該公司也加強與當地大學聯繫，聘請專家為該項目及其未來的運營模式盡一份力。透過低耗能、加工副產品的升級循環、減少運輸以及更長的保存期限等方式，進而減少食物浪費，使水產養殖業朝向可持續發展方向前進。        瑞士主要依靠水力發電，而該公司也投資多項節能技術。例如：使用6-8°C的湖水進行被動冷卻，並同時使用高效率的熱回收系統；在屋頂上安裝太陽能電板，使電力的消耗量減少15-25%。另外，生產過程中所產生的污泥也將被轉化為肥料或用於當地的沼氣廠。        整體而言，使用循環水產養殖系統(RAS)與多項節能技術，除了可以促進瑞士水產養殖業的發展，也減少該國海鮮所產生的碳足跡。【延伸閱讀】- 法羅群島的鮭魚養殖業者獲得2021年永續發展獎殊榮

西班牙研究人員開發了一種新的應用程式，名為Doctor X Nabat，比以往可以更早檢測園藝作物中的病蟲害。該應用程式開發後，以Android系統提供農民和農業專家在線上使用，網址為https://doctorxub.com/。        使用Doctor X Nabat應用程式的用戶，以 ODK collet 來收集上傳的照片（註：ODK是一個數據收集平台，使用戶能夠離線填寫表格並在連線時將表格數據發送到伺服器，在伺服器上數據可以被查看、下載和操作），系統確定植物受到的影響程度，根據需要的處理提供有效的處理方法。Doctor X Nabat應用程式已在埃及、突尼斯和阿拉伯聯合酋長國的作物中進行了測試，包括番茄、胡椒和黃瓜作物，目前正在研究開發用於地中海地區的其他作物。        根據聯合國糧食及農業組織 (FAO) 的數據，由於疾病和害蟲等生物脅迫造成的作物損失每年在 20% 到 40% 之間波動。此外，非生物脅迫會對作物造成損害，例如乾旱、鹽分或營養缺乏，這些損害破壞了農村生活方式、國民經濟和食品安全。        Doctor X Nabat應用程式是一個為期 2 年的聯合研發成果，為農民提供一種早期發現問題的方法以防止損失，並減少在不需要殺蟲劑時使用殺蟲劑的必要性。Plant Phenomics研究小組首席研究員，西班牙巴塞隆納大學（UB）生物學院進化生物學、生態學和環境科學系的教授Josep Lluís Araus認為：「人工智能為農業提供了許多可能性，其中之一就是建立這樣的應用程式，我們向農民提供這些應用程式，以幫助他們應對損失。」        該系統使用深度學習技術來提高應用程式的速度和效率。Plant Phenomics研究小組成員 Shawn Carlisle Kefauver 認為，深度學習使我們能夠加速應用程式的運行，以便農民在上傳疾病圖像後收到迅速的回應，過程只需要十秒鐘。        所使用的演算法依據 25,000 多張不同疾病、壓力和營養缺乏的照片。使用 Doctor X Nabat 時，用戶會拍攝受影響植物的照片並將照片上傳到應用程式，應用程序會做出精確的診斷，指示顯示疾病或害蟲的概率百分比以及如何對其進行治療，提供歐盟標準認可的植物檢疫處理解決方案。Doctor X Nabat應用程式目前為英文版，正在開發的新版本包括法文和阿拉伯文，其中阿拉伯文版本現在仍處於測試中。為了在地中海地區和發展中國家分享有關該應用程式的訊息， UB、Agrotecnio 和 ICBA 的研究團隊於2022 年將針對農民組織辦理相關的培訓活動。        Doctor X Nabat應用程式由Plant Phenomics 研究小組的成員共同開發，成員來自西班牙巴塞隆納大學（UB）、西班牙萊里達大學附屬 CERCA 中心（Agrotecnio）與位於杜拜的International Centre for Biosaline Agriculture（阿拉伯聯合大公國，ICBA）。【延伸閱讀】- 在人工智慧發展下的農業變革

研究人員警告，儘管人工智慧 (AI) 具有改善作物管理和農業生產力的潛力，但在部署新的人工智慧技術時存在重大風險因素，而這些風險因素並未被考慮。最近發表在《自然》雜誌上的風險研究的作者也認為，機器學習 (ML) 模型、專家系統和自動機器對農場、農民和糧食安全的影響目前知之甚少，也未得到充分重視，學者們回顧了人工智慧在農業中相互的操作性、安全性、數據的可靠性以及使用機器學習模型優化產量所產生與社會生態有關的風險。        人工智慧可用於農業，透過快速識別植物病害和有效應用農用化學品來改善作物管理和生產力。機器學習可以幫助快速進行植物表型分析、監測農田、評估土壤成分以及預測天氣和產量。然而，劍橋大學生存風險研究中心 (CSER) 研究員 Asaf Tzachor 表示，人工智慧和機器學習設計的部署可能會損害生態系統，並使種植者和農產品供應商遭受事故和網路攻擊。        研究人員指出了一些將人工智慧應用於農業之前必須考慮危害。例如，駭客可以使數據集中毒，並關閉噴霧器、無人機和自動收割機等。農業數據的可靠性和相關性也是一個問題，儘管大多數本土農業系統對當地糧食安全做出了重大貢獻，但在數據中的代表性仍然不足。        在印度安得拉邦，美國微軟公司正與 175 名農民合作，提供農業、土地和肥料諮詢服務，這使 2016 年每公頃的產量增加了 30%，利用認知運算(cognitive computing)技術學習、理解與不同環境之互動並提高生產力。微軟還與印度最大的農用化學品生產商 United Phosphorous (UPL) 合作開發害蟲風險預測應用程式介面(API)，該 API 使用人工智慧提前顯示害蟲侵擾的風險。在第一階段，該應用程式為泰倫迦納邦、馬哈拉施特拉邦和中央邦大約 3,000 名土地不足 5 英畝的農民提供了棉花作物的自動語音呼叫系統，根據天氣條件和播種建議提供了有關害蟲風險的訊息。在印度，人工智慧的最大風險之一是讓農民接觸到錯誤訊息，由於邊緣化、網路普及率低和數位程度落差，小農可能無法使用此類先進技術，這將導致商業化農民與自給農民之間的差距擴大。        為了避免網路攻擊的風險，研究人員建議借助白帽駭客來識別安全漏洞，以保護用戶並建立對環境敏感的農業人工智慧系統和服務，同時考慮到未來的社會和生態影響，通過實施全面的風險評估和建立治理協議以避免風險。【延伸閱讀】- 在人工智慧發展下的農業變革

為提升農業生產現場數位化發展，協助農民能更加簡單明瞭如何善加數據應用。日本農研機構（NARO）公開有關農業機械設備API等各類相關規格說明書，作為「智慧農業綜合促進計畫中的農業數據管理與強化基礎項目」之成果。期盼能藉此跨越各不同製造廠商之間限制，統整農業數據，進而提升農民數位化環境之鏈結。【延伸閱讀】- 農業智慧化之後的挑戰-數據分析 研究概要：        為使農民不受限各不同製造廠商的框架限制，統整從農機設備取得的作業紀錄達到數據統一整合管理，日本農研機構於2021年4月召集國內各農機設備製造廠商、ICT供應商、業界團體等共同設立「農機API共通聯盟」組織。其聯盟組織針對日本農林水產省「智慧農業綜合促進計畫中的農業數據管理與強化基礎項目」計畫進行相關研究討論。而作為該計畫產出之一，其內容將以各製造廠商提供實際標準農機API規格說明書，以及安全數據鏈結的API連結檢驗表和API契約模板的農業API使用條款範例等成果概要制定成《成果總結報告書》。        藉由此《成果總結報告書》增進國內各農機設備製造廠商、ICT供應商、業界團體等相關應用，加速業界間的數據鏈結，提升農民數據之應用。 預期效益：        國內各農機設備製造廠商將依循農機OpenAPI規範實際應用於API，並預計委由農研機構維運的農業數據整合平台(WAGRI)作為數據提供窗口。隨著此「農機API共通聯盟」成果之推廣，未來更有助於農民能簡單明瞭應用農機設備的各種數據，整合各相關業者，增加機器種類以及數續項目擴充等，創造友善的農業數位化環境(圖)。 農機API共通聯盟《成果總結報告書》下載連結 :        https://www.naro.affrc.go.jp/org/brain/iam/API/index.html#documents

蔬菜育苗場除了專業設備、設施及技術外，也需良好的經營管理能力，才能有效處理日常繁複的種苗產銷管理作業。        蔬菜育苗產銷數位化行動管理系統有許多功能，包含：訂單排程、派工自動推播、工作進度紀錄與回報功能，綜整銷售、生產與工作進度、QR Code條碼精準管理種苗生產、植床空間管理與出貨，讓現場育苗產銷管理作業更為快速與準確。

嘉義大學水生生物學系獲行政院農業委員會412萬餘元經費補助，預計年底完成嘉大智能養殖展示中心的設置，未來將結合該校智慧農業戰情中心大數據資料，研發更符合養殖監測與設計的智能養殖設施；嘉大水生生物科學系副教授陳哲俊表示，未來可減少管理作業時間，降低人工需求，有效提高養殖業的產能。        副教授陳哲俊表示，智慧水產養殖系統是利用物聯網系統管理平台，建構養殖池管理、數據彙整呈現、系統化智慧管控、專家系統建立及優化養殖管理等4個模組。系統監測具有水溫、鹽度、溶解氧、氧化還原電位和pH傳感器，透過物聯網技術，蒐集並自動紀錄各場域養殖環境及水質數據，隨時掌控養殖池狀況。        他表示，結合智能分析技術和專家系統建立，進行相關設施自動控制機制、遠端調整作業與精準投餵，操作者可在現場以外的區域對養殖池進行環境監測和控制，預期未來可減少管理作業時間，降低人工需求，有效提高養殖業的產量、產值並減少意外發生。        嘉大水生生物科學系主任陳淑美表示，AI智能管理是透過各種人工智慧檢測裝置，監測環境與生物狀況，可以解決目前水產養殖人力減少與老化問題，及時提供養殖池現況與精準投餵，讓漁民可以即時接收現場資訊、適時進行水質或生物處理、減少飼料浪費節省開支。        嘉大校長林翰謙表示，雲嘉南是台灣重要水產養殖生產區，養殖產量佔全國總產量的65%以上，嘉大地處雲嘉南中樞，水生生物學系教師秉持專業協助雲嘉南養殖業之發展責無旁貸，包括水產品溯源管理制度推廣及輔導、各類水產品產業調查、文蛤養殖環境科學化管理技術的建立等，近幾年更與雲林縣政府合作，執行漁電共生輔導與規劃，為農業地方創生盡心力。【延伸閱讀】- 經濟部AI助攻農漁產品取得國際認證 預計增2.4億元產值        智能養殖展示中心未來也將針對雲嘉南養殖問題，舉辦教育訓練與輔導，提供南台灣養殖業者新觀念，改善養殖環境問題，提升養殖技術與品質，作為培育智能養殖人才的實習場域。

美國國家航空暨太空總署(NASA)全球生態系動態調查(GEDI) 使用安裝在國際太空站的光學雷達(lidar)測量來建立地球表面的3D 輪廓，其主要任務是測量樹冠層高度和森林垂直結構，可用於森林相關環境措施的參考資訊，及估算森林和紅樹林中儲存的碳量。由NASA Harvest計畫支持的新研究顯示，這些數據還可用於繪製不同類型作物的種植區域。繪製作物種植地圖對於估算世界主要作物的產量相當重要，但從太空中很難判斷作物類型，因為許多作物在測繪影像有限的垂直解析度中難以區分。        美國史丹佛大學的研究人員提出了使用GEDI數據來區分農場種植的不同類型作物的想法，團隊選擇從玉米開始進行實驗，由於完全成熟的玉米莖平均高度比其他作物高約一公尺，這一差異可以在 GEDI 中檢測到，使其易於與其他較矮的作物區分。研究團隊將來自 GEDI 的光學雷達數據與來自歐洲太空總署 Sentinel-2 衛星的光學影像結合。並在美國愛荷華州、中國吉林省和法國大東部(Grand Est)地區繪製玉米地圖以驗證觀察結果。        結果顯示，他們的演算法正確地將玉米與其他作物區分開來，各地區的準確率在不同月份有些許差異（中國 9 月為 88%，法國 7 月為 85%，美國 8 月為 91%），8月則為表現最佳的月份，量測整體準確率皆超過 83%。僅使用Sentinel-2 數據的模型的總體平均準確度為 64%。未來，研究團隊的目標是繪製世界各地的玉米生產地圖，以了解每年玉米的收成趨勢，並了解主要玉米產區可能的糧食安全問題。【延伸閱讀】- NASA Harvest 探索新的土壤水分監測方法

現今技術使我們能直接修改基因組並創造基因改造生物 (genetically modified organisms, GMOs) 與基因改造食品。然而，進行植物基因轉殖需要投入較多時間和經費，重要的是此技術仍未獲得民眾廣泛的支持。因此由 Masaki Odahara 領導的 RIKEN CSRS 研究團隊，開發了替代方法以克服以上轉基因食品所面臨的問題。例如，與其改變植物的基因組使其不表現特定基因，不如利用特定的生物活性化合物將其插入植物細胞中來即時抑制特定基因。        然而，生物活性化合物需經由載體穿透植物細胞細胞壁後才能進入植物細胞內，雖然這個概念看似很簡單，但實現它卻是一項挑戰。 Odahara表示，除了要設計出一種將生物活性分子導入植物的方法之外，還必須考慮在實際農業條件下，如何將其應用於栽培作物上，最終研究團隊得出相對容易且可行的方法為透過噴霧的形式將其噴灑並覆蓋整個田區。        已知有許多類型的納米粒子可以穿透植物細胞，研究團隊則聚焦於細胞穿膜肽 (cell-penetrating peptides, CPPs) 的研究，因為CPP可以鎖定植物細胞內的特定結構，例如葉綠體。為了確認何種CPPs最適合用於噴霧，研究團隊利用熒光黃標記天然和合成之 CPPs，將其噴灑在植物葉片上，並於不同時間點觀測葉子中的熒光量，實驗結果發現了幾種天然CPPs能夠滲透到阿拉伯芥以及幾種類型的大豆和番茄之葉子外層，有些甚至更深。        進一步的實驗表明，當質體 DNA 吸附在 CPPs 上時會使此技術效果變得更好，分析指出通過水噴霧將基因帶入細胞後，基因於阿拉伯芥和大豆的葉子中皆能有效表現。研究團隊還發現，在噴霧溶液中加入其他它生物分子和納米結構，可以暫時增加葉片上的孔隙數量，從而提升植物吸收的噴霧量。        目前科技可以通過插入或剔除基因來提高作物產量。在建立了能於葉片中過表現黃色熒光的轉殖植株後，研究團隊便將干擾熒光蛋白表現的 RNA 連接至 CPP 上，並將其噴灑於葉片上，結果如預期所呈現，CPP-RNA複合物能成功靜默黃色熒光基因之表現。此外，研究團隊將鎖定葉綠體之胜肽加入到特定的 CPP-RNA 複合物時，同樣能讓葉綠體內特定基因沉默。        Odahara 表示粒線體和葉綠體調節了植物大部分的代謝活動，通過噴霧將生物活性分子鎖定到特定結構，可以有效地改善作物中與品質相關之性狀，而此技術下一步要面臨的挑戰是如何去提高傳遞系統的效率，讓此系統可用於保護作物免受寄生蟲或其他有害因素影響。【延伸閱讀】- 運用人類肥胖相關基因(FTO)增加糧食作物產量

由於全球人口不斷增長，生產的糧食也越來越多，而化肥在其中扮演了相當重要的角色。化肥被用以促進植物生長，幾乎已成為農業經營中的必要成分，其種類繁多，大多數含有不同比例的三種必需營養素：氮(N)、磷(P)和鉀(K)。不幸的是，氮並沒有完整的被作物利用，事實上，肥料中的氮只有50%被農田中的植物使用。含氮肥料是一把雙面刃—它們是植物生長所必需的，但過量的氮最終會進入大氣和水體，如湖泊、河流、溪流和海洋，對人類和動物造成一系列不利影響。        土壤中的一些微生物可以將氮轉化為其他含氮氣體，稱為溫室氣體 (GHG)。進入大氣的溫室氣體含量增加會導致全球暖化加速，並導致劇烈的氣候變化。此外，一氧化二氮甚至比二氧化碳的影響更大。氮流失對環境來說是一個問題， 如果肥料管理不當，可能會導致水體中含氧量下降，產生藻華、雜草、氨毒性、糞便大腸菌汙染、硝酸鹽、臭味和氣體等，對周圍環境及水中生物產生負面影響。        英國倫敦帝國理工學院的研究人員最近開發了一種低成本的智慧土壤感測器，稱為 chemPEGS，chemPEGS結合了機器學習技術、天氣數據、pH值、施肥時間和土壤導電率測量等各項數據來預測土壤中未來12天的氮含量，使農民可以更準確的預測施肥的最佳時間，在不影響收成的情況下減少用於生產作物的肥料量，並根據作物的具體需求以及希望達到的結果來微調施肥方法。最終目標是讓農民限制他們使用的肥料量，同時生產出最多的農作物，在節省成本的同時亦降低含氮化肥對環境造成的破壞。【延伸閱讀】- 運用數位相機和AI監控土壤濕度並進行智能灌溉

美國各地的農民常使用氮肥提高作物產量，隨著投入成本和汙染問題增加，農民正尋找方法確定氮肥最佳施用量。近期發表的研究中，為了解玉米作物氮含量，伊利諾大學 (University of Illinois) 研究小組將高光譜傳感器設在飛機上，此研究主要作者Sheng Wang於新聞發布會表示：「田間氮含量檢測費力耗時，透過飛機高光譜傳感技術，每英畝田地可於幾秒鐘內快速掃描，相較衛星圖像相關研究，高光譜傳感技術提供更高的光譜和空間分辨率。」        這架飛機與傳感器在2019年生長季節飛過一個實驗田3次，傳感器能檢測可見光和近紅外光譜中的波長，檢測葉片和冠層氮含量準確度高達85%。Sheng Wang說道：「此研究方法彌補現地量測與衛星之間的空缺，並可為農作物的氮管理提供一種高經濟效益且高精確度的方法。」        作物中的氮及葉綠素含量僅些微改變從地面反射的能量，研究人員使用高光譜傳感器發現整個範圍內檢測到3-5奈米的差異。研究人員Kaiyu Guan說道：「其他機載遙感技術只感測可見光譜和部分近紅外光譜四個光譜帶，與本研究高光譜傳感器差異甚大。」研究人員認為。        Sheng Wang表示：「本研究方法可檢測作物的氮含量，並為從事農業工作者進行農務時程調整，MRTN系統將根據土壤氮肥使用量和季末產量之間的經濟權衡，提供推薦的氮肥施用量。此遙感方法可將植物養分狀態輸入MRTN系統，進而實現即時作物氮管理，將原以生長前季節、土壤為主的施肥建議，轉變為即時診斷植物營養並提供所需氮含量，進而提供農業生態系統的氮利用效率。」        團隊開發用於檢測高光譜傳感器的氮反射率數據的演算法可應用於未來的技術。「NASA與其他商業衛星公司正計畫一項新的衛星高光譜任務，團隊可能為這些任務提供演算法，因為我們已經在飛機高光譜數據中證明其準確性。」 Sheng Wang補充道。最終目標是為衛星配備傳感器，讓農民在生長季節的前期即可了解作物營養狀況，結果將會是提供關於氮肥側施更明智的決策，並最終改善農藝系統的環境永續。【延伸閱讀】- 遙測技術應用於玉米田的氮肥管理