用於農業生產和管理決策之生成式人工智慧
2025/11/04 @國際
摘要
美國德州農工大學AgriLife研究所與IBM合作開發利用生成式人工智慧的「土壤與水資源評估工具虛擬擴展助手」，協助使用者應對土壤侵蝕、污染控制、災害風險緩解等挑戰。
示意圖
美國德州農工大學AgriLife研究所與IBM合作開發的「土壤與水資源評估工具虛擬擴展助手」（SWAT VEXA）是一款利用生成式人工智慧的免費決策輔助工具，旨在優化農業與自然資源管理的效率。該工具整合了超過四十年研發的SWAT模型數據與IBM的先進AI技術，提供即時、科學化的建議，協助使用者應對土壤侵蝕、污染控制、災害風險緩解等挑戰。SWAT VEXA的主要目標是將複雜的農業與水文模型轉化為易於使用的AI介面，降低決策門檻。其設計旨在解決傳統農業建議的局限性，例如資訊分散與技術門檻過高，同時應對氣候變遷對資源管理的衝擊。透過提供即時數據分析，決策者、農民、研究人員等能快速獲取客製化分析報告，有望提升全球農業生產力與自然資源的永續利用，尤其在土壤保育與災害應對方面發揮關鍵作用。
研究團隊以SWAT模型為基礎，該模型經過四十年發展，已成為國際公認的農業與自然資源決策標準。SWAT VEXA進一步整合IBM的生成式AI技術，包括Deep Search AI、watsonx.ai平台與Granite模型，將龐大的環境數據轉化為可操作的建議。開發過程中，團隊側重於用戶介面的友好性與數據的即時性，確保從政策制定者到農民均能無縫使用。
研究發現其應用顯著縮短了傳統研究週期，並提升決策的科學性與一致性。例如，透過即時災害風險評估，用戶能提前規劃防災措施；在污染控制方面，系統建議的精準用藥策略可減少化學品浪費。據統計，IBM永續發展加速器計畫已透過類似工具直接支持超過65,300名受益者，而SWAT VEXA的全球推廣預計將進一步擴大此影響力。
此項研究將專業科學模型轉化為大眾可用的資源，尤其惠及資源有限的小農戶。此外，SWAT VEXA推動了AI在環境科學中的跨界應用，為永續農業與生態系管理設立新標竿。長期而言，其數據驅動模式有望減少農業對環境的負面影響，並強化社區應對氣候變遷的韌性，為全球資源管理提供可複製的範例。
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