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智慧機器人結合AI技術提升番茄採收效率
日本大阪市立大學的研究團隊開發智慧番茄採收機器人,結合影像辨識與人工智慧模型,使機器人能自主識別番茄成熟度及最佳採摘方向,並精準完成採收,大幅提高採收成功率,有助於緩解傳統人工採收面臨的勞力短缺與效率問題。
第二屆自然碳匯與碳權發展趨勢論壇 跨國專家共商農業轉型新契機
因應全球淨零轉型浪潮與自然碳匯發展趨勢,臺灣證券交易所、臺灣碳權交易所及國立中興大學於1月21日共同舉辦「第二屆淨零轉型暨自然碳匯與碳權發展趨勢論壇」。這次論壇聚焦再生農業與土壤管理之核心議題,邀集臺灣與印度、馬來西亞產官學專家,深入探討自然碳匯發展現況與國內外碳市場實務,吸引超過200位業界先進共襄盛舉。
農業 4.0 走進都市:智慧溫室成為都市食物供應系統的新力量
西雪梨大學研究團隊以澳洲雪梨為例,探討智慧溫室如何應用於都市食物生產。研究發現,透過感測器、LED補光設備與自動化系統,可於都市有限的空間內生產高價值葉菜作物,為都市食物供應系統帶來新的可能性。
多樣化作物結合ICLS提升美國中西部農業穩定性與系統韌性
比利時列日大學與美國密西根州立大學的跨國研究團隊發現,田間導入多樣化作物並結合作物-牲畜整合管理系統,可提高產量穩定性同時降低生產成本,並改善土讓環境與降低溫室氣體排放。
機器學習成為預測作物用水需求的新工具
以色列耶路撒冷希伯來大學的研究團隊運用機器學習模型,能精準預測番茄、小麥與大麥的每日蒸散量,此方法可作為灌溉管理與植物早期壓力偵測的新工具,突顯以植物生理為核心的預測模型在精準農業上的應用潛力。
蜂巢箱遠端監測系統結合AI精準預測花期
西班牙科爾多瓦大學研究團隊開發了一套蜂巢箱監測系統,透過感測器紀錄蜂巢箱重量變化,並結合蜜蜂行為模式,利用人工智慧即時分析花期階段,為養蜂管理提供科學化的決策工具。
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進一步理解影響全球農業土壤氧化亞氮排放因素
2024/11/20
全球大氣中的一氧化二氮 (N₂O) 濃度自工業革命以來已經增加了 23% 以上,從 1750 年的 270 ppb上升到 2022 年的336 ppb。約三分之二的排放來自施用氮肥的土壤和天然土壤。影響 N₂O 排放的關鍵因素包括氣候、土壤特性和農業操作。
國際
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發展出低成本快速的葉片光合速率估算方法
2024/11/19
日本國家農業與食品研究組織NARO研究團隊開發了一種透過結合多種感測技術而不測量氣體交換來估計光合作用速率的方法。此方法的使用有望加快利用光合作用數據的育種和栽培研究,並提高生長預測的準確性。
國際
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研究提出將邊緣運算融入農業實踐藍圖
2024/11/18
此研究由比利時列日大學研究團隊提出將邊緣人工智慧(edge AI)整合進農業藍圖,旨在提升農業生產的效率、質量和安全性,同時應對各種環境、社會和經濟挑戰。這項研究顯示邊緣AI能在數據收集地點附近進行計算,從而加快決策過程,並改善農業可持續性的實踐。
國際
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淨零碳排!日本產學研共同研究生物炭應用於大麥實驗農場
2024/11/17
由日本早稻田大學、知名啤酒麒麟企業(Kirin Holdings)、栃木縣農業綜合研究中心,聯合產學研共同合作,將生物炭施用於栃木縣農業綜合研究中心的大麥實驗農場,並觀察、評估與研究大麥生長情況、土壤改良效果、以及對於土壤微生物之影響。
國際
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智慧農場系統可提高用水效率和高價值作物生產
2024/11/16
韓國智慧農場研究中心研究團隊提出了一種新型的氣霧栽培智慧農場系統,提高水資源的使用效率並促進高價值作物的生產。該系統結合了創新的水循環技術和先進的氣霧噴灑技術,能在各種環境條件下運作,特別適合於室內或空間有限的地區。
國際
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利用無人機和人工智慧來監測入侵性臭蟲
2024/11/15
此研究由義大利帕爾馬大學和摩德納和雷焦艾米利亞大學( Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia)研究團隊利用商業無人機和人工智慧(AI)來監測入侵性害蟲--褐斑臭蟲,學名茶翅蝽(Halyomorpha halys)。這項研究顯示,無人機在自動化監測入侵物種方面具有顯著的進展,尤其是在減少對環境的干擾和提高數據準確性方面。
國際
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科技漫遊/科技助力農業 感受花東創新與文化
2024/11/14
花東縱谷從光復鄉到富里鄉是花東縱谷的精華,沿途每個鄉鎮皆具當地獨有的人文風情及豐富多樣的農特產品,工研院以三階段發酵技術、快速節能炭化技術,協助部落提升作物價值,振興部落經濟,更讓農業與土地自然和諧共生的理想。
臺灣
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日本推動綠色糧食戰略下的有機農業發展動向
2024/11/13
日本自2021年5月推動綠色糧食戰略以來,設定多項目標,其中又以2050年擴大有機農業面積25%耕作面積(100萬公頃)的目標數值最受關注,對於長年非以有機農業為政策主軸的日本政府來說,是一大重大政策變革。
國際
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利用空拍AI分析影像技術預測甜玉米最佳收穫時間
2024/11/12
日本國家農業與食品研究組織(NARO)開發一種技術,利用人工智慧(AI)技術結合從玉米田的無人機圖像和NORODA的網格農業氣象資料進行物件檢測,以預測每個田地的最佳收穫時間。目前,準確預測大田地的適當收穫時間通常需要耗費大量的時間和精力,但這項新技術能夠提供更精確預測。透過每個季節僅進行一次的空拍,便能有效判斷適當的收穫時間。人工智慧的應用使得預測收穫時間變得更簡便且準確,有助於提升玉米的生產效率,並優化收穫計畫。
國際
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發展應對全球暖化的鳳梨品質預測模型
2024/11/10
日本國家農業與食品研究組織(NARO)與沖繩縣農業研究中心開發一種模型,根據溫度準確預測鳳梨果實的酸度、糖含量和收成期。此研究結果可用於預測各產區每年應採收的水果的品質和採收期,並可估算新引進鳳梨的地區可採收的時期和品種。
國際
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利用外表型及蒸散量模型,提升耐旱性篩選的效率
2024/11/08
藉由蒸發散量模型,協助估計大豆及玉米的水分利用效率,並提供育種者篩選耐旱性的指標。
國際
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啤酒花「上陣」試驗 工研院盼找出農場自行供電可行性
2024/11/07
工研院指出,因應極端氣候,全球訂定2050淨零排放目標,藉由試驗場域模擬極端氣候,作物在新型態溫室內的創新栽培與應用。例如以二氧化碳作為催化生長的科學驗證、智慧電網控制系統運用,並以低碳運作達成自供電溫室管理的系統。
臺灣
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