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食農教育融入12年國教課綱 新北完成21套教案可供課堂、戶外教學用
新北市推動食農教育融入12年國教課綱,已輔導完成21套可直接運用於課堂與戶外教學的教案,結合農業生產、飲食文化與永續理念。目前整合超過60處食農教育場域,透過實地體驗與情境學習,強化學生核心素養,打造全民參與、世代共學的食育力城市。
振興「孤兒作物」,並利用AI加強優良品系篩選
重新重視「孤兒作物」的重要性,並且藉由去馴化、快速育種與利用AI進行高通量、精準的品系篩選,快速導入理想性狀並廣泛推廣,有助於提升營養安全、與強化氣候韌性
提高草地植物多樣性可提高產量,並降低化肥依賴
藉由提高農業草地的植物多樣性,可降低氮肥使用量,並顯著提升產量,該成果具有高度普遍性,由此可強化農業系統面對暖化氣候的韌性
利用人工智慧系統精準識別蘋果園中的雜草,提升除草效率
藉由結合人工智慧與機器人的精準除草系統開發,降低化學藥劑的使用並減少對作物與環境的傷害,為果園提供即時且可靠的雜草資訊,幫助果園經營朝向更環保永續的方向邁進
藉由吸引美國隼,驅趕啄食櫻桃鳥類
利用吸引美國隼進駐,防止其他鳥類造訪果園,減少啄食與排遺衍生的疾病與農損問題,雖然無法全面解決所有鳥害問題,但可為農民作為鳥害管理上的一種防治方法
利用深度學習技術訓練模型建立資料庫,識別逃逸養殖鮭魚
利用人工智慧技術訓練模型,建立鮭魚影像資料庫,幫助快速、簡易分辨逃逸養殖鮭魚,加強對逃逸養殖鮭魚之追蹤與管理
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5G 與元宇宙如何改變農業
2025/10/21
中國及紐西蘭研究團隊整合5G通訊與元宇宙技術,大幅提升灌溉、施肥與用藥的精準度,及透過虛擬實境(VR)建立農民培訓平台,並以「數位孿生」(digital twins)技術模擬農場管理策略,協助降低決策風險。研究旨在系統性分析5G與元宇宙技術如何協同解決農業核心挑戰。
國際
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以AI演算法促進乳製品生產效率
2025/10/20
由德州農工大學研究團隊利用感測器與攝影機收集乳牛的行為與生理數據,結合機器學習模型,成功開發出能夠早期偵測跛行、乳房炎及高熱的系統。這些系統不僅提升了疾病診斷的準確度,也為乳牛管理提供了數據支持的決策依據。
國際
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結合機器學習演算法監測水稻種植,確保全球糧食安全
2025/10/17
由中國科學院航天信息研究院(AIR)研究團隊於2025年發布了非洲首張高解析度水稻分布圖,解析度達20公尺,涵蓋非洲境內水稻種植面積超過5000公頃的國家。該數據集於2023年完成,分類準確率超過85%,與各國官方統計數據的線性相關係數(R²)高於0.9。此公開資料集將成為全球研究社群的重要資源,助力聯合國永續發展目標2(SDG2)「消除飢餓」的評估與推進。
國際
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苗栗農改場採蜜數位教材 輕鬆開蜂箱、找蜂王
2025/10/16
苗栗農改場推出全台首套「蜂蜜採集沉浸式體驗數位教材」,透過混合實境技術,讓學員不用走入蜂場就能學習開蜂箱、找蜂王與採蜜操作。使用者僅需佩戴頭戴裝置、伸手操作即可擬真體驗搖蜜流程,提升學習安全性與趣味性,也適合作為食農教育與養蜂課程的輔助工具。
臺灣
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利用電子感測器進行水稻田乾濕交替的自動灌溉系統
2025/10/15
印度中央農業工程研究所開發出以電子感測器進行水稻田乾溼交替的自動灌溉系統,利用感測器監測田間水位,並且自動調整作物不同時期所需水量,透過研究顯示,該系統相對於傳統灌溉方式節省36%用水量,稻米產量仍維持不變。該系統提供稻田水資源有效利用之新方式外,也適合水資源短缺地區,不僅維持產量外也能減少資源浪費,為精準農業的發展更進一步。
國際
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全景種植影像預測番茄收成工作時間之準確性評估
2025/10/14
日本東京大學及日本農業‧食品產業技術總合研究機構(NARO)開發出一套利用番茄溫室栽培行的全景影像預測採收作業時間、採收果實數量和重量的系統,該系統使用深度學習模型(Mask R-CNN)以全景圖分析、計算與估算果實數量以及採收作業時間,有助於降低大型番茄溫室生產中勞動力成本,同時維持採收效率。
國際
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黑豆植物性飲品調製技術
2025/10/13
台南農改場推出「黑豆植物性飲品調製技術」,以國產黑豆研發低卡、即泡飲品,兼顧營養與便利。該技術已技轉至多家業者,應用於茶飲、米飯、營養精華及養生飲,帶動黑豆跨域發展,為植物性飲食與農業永續注入新動能。
臺灣
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廢料變飼料養雞也能減碳 嘉大低碳養雞技術奪「未來科技獎」
2025/10/09
嘉義大學跨領域團隊以枯草芽孢桿菌LYS1發酵農業副產物,開發「低碳養雞」技術,榮獲2025未來科技獎。該技術能將廢棄物轉化為高效飼料添加物,取代魚粉與抗生素,提升生產效益並降低碳足跡,達TRL9成熟度。此成果為農業生產領域唯一獲獎技術,展現嘉大在永續畜牧與循環經濟的創新實力。
臺灣
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新機器學習模型提供作物產量預測解決方案
2025/10/08
巴西阿肯色大學農業系統部研究機構之助理教授及學生提出了一種新的機器學習模型,旨在利用環境數據和基因資訊來預測作物產量,以提高作物產量預測的準確性,促進新型高效作物品種的開發。該研究特別關注如何將環境數據與基因數據結合,以改善對作物表現的預測。
國際
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SaliCrop利用種子強化技術解決高溫、鹽度、乾旱等問題
2025/10/07
以色列新創公司SaliCrop以沙漠科技開發一種非基因改造方法,已強化種子對極端氣候帶來非生物性威脅之抵抗力,該解決方案有助於促進乾旱地區作物種植,提高產量及土地價值,將其變成更適合種植糧食的耕地。
國際
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以數據和機器學習演算法辨別鹽斑和沼澤
2025/10/03
美國德拉瓦大學(University of Delaware)地理與空間科學系研究團隊運用機器學習,結合無人機與歐洲太空總署Sentinel-2衛星影像,成功建立一套可大規模追蹤與量化鹽斑和濕地分布的新方法。研究旨在開發一套高效且可擴展的土地覆蓋分類方法,精確量化沿海農地鹽斑與濕地的空間分布及變化趨勢。這項研究不僅揭示了2011至2022年間鹽斑面積增加三倍的嚴峻現實,也為沿海農業適應與土地管理提供科學依據。
國際
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「紙膜插秧技術」能抑制雜草 台南農改場曝光技術
2025/10/02
台南區農業改良場推廣「紙膜插秧技術」,有效抑制有機米栽培中的雜草問題,節水13.8%,並推廣新品種「台南20號」。與雲林縣、斗南鎮農會及豐泰基金會合作,擴大有機稻作至10公頃,供應176所國中小學、4.7萬名學童營養午餐。紙膜採用可分解再生紙,無環境負擔,助農民轉型有機栽培,實現低碳永續與地產地消,促進農業與社會共好。
臺灣
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