清華大學以擅長的AI科技及設計企畫專業，協助大新竹地區發展地方特色產業。清華區域創新中心今天舉辦聯合成果發表，其中之一就是透過電子鼻檢測咖啡豆發酵程度、提升咖啡風味，並協助開發特色商品禮盒，成功活化新竹關西馬武督咖啡特色產業，希望吸引年輕人返鄉就業，推動社區永續發展。

由立陶宛維爾紐斯格迪米納斯理工大學研究團隊提出農業數據整合和轉換模型，收集和使用在工作過程中從不同農業機械獲取的數據；該模型確保無論原始數據檔案的格式如何，都能識別目標數據，評估語義內容，並將聚合數據轉換為適合進一步在精準農業管理應用中使用的統一格式，處理後的資料儲存並聚合在專門設計的資料庫中。

由日本橫濱市立大學木原生物科學研究所、京都大學生態研究中心、東京大學與金澤大學等研究團隊開發人工智慧的影像分析系統PlantServation，可以監測植物的狀況並建立了一種以色素量的變化來分析植物對環境的反應的方法。以人工智慧研究方法可應用於多種農作物和野生植物，可為生態學、演化論、農業等做出貢獻。

由韓國建國大學、白石大學及國家動物科學研究所之研究團隊進行預測冬季飼料作物義大利黑麥草（IRG）生產力與氣候變遷之關係，並建立飼料作物生產數據和相關氣候數據的基礎資料庫，再以多元迴歸分析和深度學習迴歸來建立生產預測模型，可以預測適合種植區域。

由黃河科技大學與河南農業大學研究團隊利用來自各種感測器數據，廣泛研究監測平台和技術來完成複雜的監測過程，演算法、理論模型、應用程式和硬體開發等技術未來可用於定向作物、濕地、淡水區域及其複雜地形，對於農田碳排放監測提供貢獻。

由韓國國立農業科學院研究團隊進行將人工智慧和扁平扇形噴嘴安裝在無人機上，以評估其噴霧和害蟲防治性能，對水稻和大豆進行空中噴灑，測量覆蓋率和滲透率，分析作物產量以及病蟲害損失，為未來蟲害防治無人機噴灑系統做出貢獻。

由北京中國農業大學研究團隊進行從車輛模型建構和路徑追蹤演算法的開發和改進兩個方面對自動農用車的路徑追蹤策略進行了綜述，從準確性、穩定性、穩健性和缺點/優點方面探討了每種方法，定義農用車輛路徑追蹤控制領域的主要挑戰，並根據結果提出了未來方向。

由韓國電子技術研究院與西江大學研究團隊在相對較短的三個月內收集了九個感測器數據，考量韓國季節特徵長期資料收集和分析其存在局限性。根據收集到的數據進行了核密度估計分析、數據分析和相關熱圖分析，以AI與大數據進行預測來提高作物產力。

影片中展示了Almaty 地區的一個智慧溫室，該溫室可以自動控制溫度、濕度、照明、施肥和灌溉，大大的減少勞動成本。

由印度農業研究委員會與美國維吉尼亞理工大學研究團隊開發了人工神經網路(ANN)模型來估算垂直軸轉子型行間除草工具的具體能量需求，使用垂直軸轉子(RVA)進行土壤研究，以轉子與吃水、力矩、速度感測器和數據記錄不同操作參數範圍內工具所使用的動力。所開發的 ANN模型能夠高精度預測RVA的特定能量需求。研究結果強調了人工神經網路作為一種在特定實驗條件下模擬土壤與工具相互作用的有效技術潛力，對未來將優化並提高農具在農田間的性能效率。

全臺灣我走了將近一半以上的穀倉，想要教穀倉人員最重要的一個觀念，米蟲都是自己養的。......有人會稱我米蟲博士，我非常喜歡這個稱號，讓米蟲越來越少，就是我努力的方向。 　　耗了34年時間，都在研究米蟲的姚美吉，從昆蟲所畢業後，經高考分發到農試所任職，傳承了林欉助理研究員對積穀害蟲的研究，積極與農糧署配合，提供防蟲策略。從穀倉清源、配合細目防蟲網阻隔蟲源侵入，以及貯藏期間運用LED誘蟲器。透過防治規劃，減少害蟲危害，降低農藥使用量，提高米糧的保存率，讓全民在糧食安全上更有保障。 　　另外，姚美吉博士與農試所及各試驗改良場所同仁一起努力開發建立病蟲害諮詢小幫手，將病蟲害資料、防治經驗，透過手機掃描即能分享給糧政單位、全國穀倉管理員及農業從業人員，讓更多政府單位、第一線人員以及一般大眾都能更了解「米蟲」及各種病蟲害專業資訊，宛如專家親臨指導。

中興大學阿米亞團隊開發「智慧農業前瞻預警平台」，結合人工智慧（AI）演算法辨識作物生理特徵，可即時反映水稻植株生長狀態，15秒內提供灌溉栽培建議，可減少灌溉用水2成。