早期鑑別作物病害需依靠專業人士進行肉眼觀察病徵，通常發現時病害已造成田間地區一定程度上的損害，且大面積專一性種植的田地觀察不易，所面臨之病害損失可能更高；因此發現病害時間越早，越能降低產業風險，並有利於精準用藥，減緩周遭環境負擔。 　　一般的NDVI圖像可以利用紅光與近紅外光的反射以反映某地區的植被數量與生長特性，然而一旦被上層作物遮擋，就無法顯現出下方潛在的作物變化。美國的Evergreen FS與Ceres Imaging公司合作，利用多重光譜成像呈現區域中植物的受到的環境壓力數據(例如營養與水分不足)，並結合葉綠素、熱成像、氮含量、疾病等壓力的數據進行模型分析，有助於在疾病爆發前及時找出需要處理的區域，適時使用藥劑或肥料。以往此技術只用於果園或葡萄園，但現在嘗試用於大規模種植的農場，協助疾病的早期監測。【延伸閱讀】人工智慧幫助病蟲害風險管理 　　透過一年的測試結果，此技術能在肉眼尚未可見的情況下先發現玉米和大豆中的病原真菌和缺水等問題；依作物種類不同，每英畝花費從6到10美元不等，但能節省更多資源與藥劑成本。康乃爾大學農業與生命科學院教授Michael Gore指出，人工智慧雖非萬能，但預計在五到十年內將被玉米和大豆農民普遍使用；而此技術未來若能搭配無人機拍攝，更能促進農業自動化，有效幫助農民縮短決策時間。

為了推動農業自動化與精準化應用，加上近年來科技越趨於發達，許多研究者投入程式開發，以期結合農業發展，促進農業進步。美國伊利諾大學(University of Illinois)與全球變化聯合研究機構(Global Change Research Institute)發起大型計畫，開發了新工具來預測氣候變化對作物產量的影響。 　　該計畫並非第一個開發農業模型預測的計畫，但通過結合土地模型(Community Land Model；CLM)和農業生產系統模擬器(Agricultural Production Systems sIMulator；APSIM)的優越特性，測試以CLM-APSIM為代表的新型玉米生長模組的指標。以往的農業計算模組以不同時間的植株狀況為基礎，而氣候或地球環境模組則用於觀察與推測氣候改變；此技術結合兩者的優點，使其用於農業領域上能更符合當時的天氣狀態，讓生產預測性能得以提高。【延伸閱讀】新的模擬模型可更精準預測作物產量與氣候變遷對作物所帶來的影響 　　原始的CLM模組只有三階段的生命週期，但部分重要的發育階段(如開花期)，作物碰到的環境壓力狀況無法被模組完整預測。因此，團隊將具有12個階段的APSIM納入CLM，APSIM包含了植物、土壤pH值、水分管理、氮磷含量等全面性的管理，可用於精準預測作物的生產情況，幫助資源分配與管理者決策。此外，研究人員還在新模組中進行創新改善，增加了碳分布和糧食數量模擬分析，並對原有的垂直結構進行了改進。新的模組能更正確分析作物生長狀況並得到正確的產量結果，未來計畫將擴展於其他主要作物的模擬，如大豆和小麥，也可以用來調查農業生態系統和氣候系統之間的雙向影響。 　　所有工作均在伊利諾大學國家超級電腦應用中心(National Center for Supercomputing Applications；NCSA)的超級電腦Blue Waters上進行，相關研究結果發表於Agricultural and Forest Meteorology。

在植物生長期間，環境因子會影響植物的生理狀況，遇到影響生長或改變生理特性的逆境時，生物體會產生相應的反應以適應環境，而逆境來源主要可區分為病原造成的生物性壓力與環境(如乾旱、高鹽、高溫)導致的非生物性壓力，若持續時間越長所對植株造成的傷害越大。目前已知當植物受到非生物性逆境影響時，會產生一種由糖解或其他代謝反應產生的methylglyoxal信號分子，其在細胞內累積達一定量則具有毒性，會抑制細胞增殖與破壞粒線體原有功能，並可能降低植株抗逆境之效果。 　　以往研究大多僅確認某些基因是否能夠對應生理上多種非生物性抵抗壓力之研究，但在此次透過印度國家生物科學中心(National Centre of Biological Sciences；NCBS)和印度科學研究所(Indian Institute of Science；IISc)的合作研究下，發現了一個影響控制植物對生物和非生物壓力反應的關鍵基因- Heat shock protein 31(Hsp31)。Hsp31是廣泛存在於生物中的基因，保守性高且具有methylglyoxalase之功能，能轉換有毒之methylglyoxal成無毒D-lactate，同時減緩氧化壓力所造成的細胞凋亡影響，可通過單一基因的表達就有可能在植物體中對各種不同緊迫壓力下產生一定程度的抗性。【延伸閱讀】發現牛隻腸胃道微生物相組成與甲烷排放間的關聯將是農業永續利用的關鍵之一 　　現階段該項研究計畫仍處於菸草植物階段，並證實在菸草中的Hsp31大量表現確實可抑制酵母菌細胞內的methylglyoxal並進行解毒，將可幫助植株抵抗多種生物性與非生物性的逆境，與影響粒線體中的逆境相關基因表現，此項新的發現未來也許可用來開發能抵抗高溫、乾旱或易感病等具多重抗性品種，對於耐逆境品種之選育亟具有發展潛力。

Sr50對包含Ug99的所有小麥銹病菌株皆有抗性，為找出相應的AvrSr50基因與變異特性，研究人員收集了不同來源菌株的序列數據，確定了病原AvrSr50基因組中容易發生變異的區域，進而表現出對Sr50的抗性。此研究成果顯示了植物的免疫系統如何直接辨識特定的真菌蛋白質。

有鑑於致病菌對抗生素的抗藥性（antimicrobial resistance；AMR）日益嚴重，全球衛生領導人呼籲減少農業和人類醫療的抗生素使用。 　　諾丁漢大學(The University of Nottingham)的獸醫學院於Veterinary Record的報告中研究了英國特定乳牛場的整年度抗生素藥物使用狀況，其中取了358個農場場作為調查樣本，內含乳牛總數約為81,000頭，佔全國乳牛總數的7％。調查發現，大部分的抗生素為注射用，並且佔所有使用(或出售)給農場之抗生素總量的78％。此外，治療皮膚炎的牛足浴使用了大量的抗生素，是目前需要減少的目標。 　　近年來預防勝於治療的觀念逐漸興起，因此英國乳牛場的抗生素使用持續下降。為了協助評估抗生素使用狀況，研究人員開發了一種新的線上工具- AMU Calculator，能記錄每日用戶使用的藥品與抗生素，並將輸入數值從施用毫克/每公斤個體數量(population corrected unit；PCU)轉換成統一的固定劑量單位DDD(defined daily dose)或DCD(defined course dose)，幫助獸醫或農民紀錄長期藥物用量之趨勢與不同品種、年齡、性別等族群間的比較。【延伸閱讀】利用地理資訊系統整合日本全國土壤肥力資訊 　　此類新型監測工具可協助建立不同牲畜使用抗生素的基準與監測比較不同地區間藥物施用的情況，提升藥物利用的精準性，減緩抗藥性的產生。目前已有50位獸醫開始使用AMU Calculator，但要建立適用於全國的用藥基準還需要再收集更多資料，才能幫助農民和獸醫找出更有效的藥物治療方案。 　　此工具可於AHDB Dairy免費下載，網址如下：https://dairy.ahdb.org.uk/resources-library/technical-information/health-welfare/amu-calculator/#.WkGwFN-WaUk

人體對某些食物會產生不良反應，包含搔癢、腹瀉、水腫等輕重不一的自體免疫症狀，因此需嚴格避免接觸過敏原。然而考量現今社會採買食物與在外用餐狀況，欲完全避免問題食物非常困難。故哈佛醫學院與麻省總醫院合作，開發了鑰匙圈大小的簡易檢測器iEAT (integrated exogeneous antigen testing)，由袖珍型檢測器、電極片和一次性試劑盒等三個部分構成。其中檢測器可連接個人智慧型手機，可於現場檢測食物中的過敏原並上傳數據到雲端。 　　首先在試管中溶解一小塊食物，讓磁珠與過敏原結合，之後放一滴混合物在小電極片上並插入檢測器，10分鐘內iEAT可連通至用戶的智慧型手機，顯示過敏原是否存在與其濃度。此外，配合手機應用程式，用戶能夠編輯與儲存在不同的餐廳及包裝食物中檢測到的各種過敏原資訊；隨著程式中累積的資料量增加，會逐漸形成獨一無二的個人記錄，透過與他人的資訊分享，將可逐步篩選出較不引發過敏的餐廳或食物。【延伸閱讀】盈利預測系統可能可以協助降低印度農民因負債而導致自殺的狀況 　　該系統具有高靈敏度，可檢測出比美國聯邦標準低200倍的麩質濃度。除了協助消費者掌控個人的食品安全，該設備也可用於檢測標籤標示不清的食品，有助於醫生、食品行業和監管機構等加強食安管理。後續還能依需求調整設備以偵測其他過敏原或物質，幫助大腸桿菌或沙門氏菌等汙染物來源追蹤。 　　相關研究發表於2017年8月的ACS Nano

進行農場管理時，動物體重是日常健康監測的重要指標，但受到人力與時間限制，無法於短時間內重複進行個別動物的測量。故法國正努力研發更便宜、更方便的新型設備取代老式的秤重籠，以便進行這些例行性的動物體重測量。 　　在法國Romillé的IFIP實驗站與Advansee公司合作開發了一個原型裝置，該裝置由位於畜舍建築走廊的支架組成，其約長3公尺，寬1.80公尺，高1.80公尺，並於同一平面安裝5個Kinect相機，其安裝在中心處1個以及門廊角落4個，中心處的相機將會在最佳時刻控制所有相機同時進行拍攝，以完整地呈現動物影像，同時Kinect相機每秒可拍攝30張照片，並利用RX成像儀測量50頭豬（10-110公斤）的體積大小，且所有數據會傳送到電腦中進行計算，並將動物的體積轉化為體重。其目標是增加三維秤重之精確度，持續藉由改善演算法以減少體積估計值與實際測量結果之間的差距，以確切得知動物體重，因此目前正在嘗試將重量誤差縮小到5%內。【延伸閱讀】自動化3D攝影幫助及早發現豬咬尾 　　該計畫預計於2018年初結束，希望在優化3D測量準確性的同時也能降低成本，期望未來可幫助屠宰前的體重等級分類，或是結合動物身上的RFID(Radio Frequency Identification)晶片識別，並存檔於電腦之中進行其他應用，協助業者定期追蹤個別動物的重量變化與生長曲線。

每年家禽業約產生600噸羽毛副產物，若能將其再利用可增加收益並減少環境汙染。其中一種再利用方式是作為飼料添加劑使用，由於羽毛主成分為蛋白質，添加於動物飼料中可補充所需蛋白質並降低飼料成本。但羽毛所含蛋白質中80-90%為角蛋白，角蛋白含有大量雙硫鍵與疏水性，不易被一般的蛋白質水解酵素分解；為了能讓羽毛中的蛋白可被添加到飼料中使用，需要先用化學或物理方式促進角蛋白水解。目前的處理方式是利用高溫蒸氣與化學處理，使得羽毛較容易被分解，但成本昂貴且會耗損部分必需胺基酸，因此巴西研究了利用微生物改善雞羽毛水解產物的技術，並對其所做的副產品作為飼料進行評估。 　　本研究的目的是使用枯草芽孢桿菌(Bacillus subtilis AMR)幫助雞羽毛分解，並評估該分解產物與擠壓生產之玉米粉混合物作為飼料的有效性。其中一組試驗為添加B. subtilis AMR到含有0.1g 酵母萃取物的100mL羽毛培養基，並且測試了數種緩衝液，包含檸檬酸緩衝液、磷酸緩衝液與甘胺酸緩衝液，將混和物培養8天；另外一組試驗為混和羽毛與磷酸緩衝液6天，另額外添加葡萄糖、蔗糖、玉米漿、酪蛋白與酵母萃取物，此兩組試驗每天進行發酵混和物樣本分析，檢查微生物生長、羽毛狀況、角蛋白分解活性與可溶性蛋白質含量。之後再添加B. subtilis AMR到1L的羽毛培養基中培養6天，使羽毛水解，再混和1公斤玉米粉與260毫升的水解羽毛擠出成形。【延伸閱讀】提升白鮭廢棄物利用價值的新加工系統 　　實驗發現在pH 8.0的環境下酵素活性和可溶性蛋白質的產量最高，而在羽毛培養基中加入蔗糖（0.5g / L）可使B. subtilis AMR的角蛋白溶解活性增加了1.3倍，是最佳的添加物。此外分析擠出物的物理與化學性質，顯示加入分解後的羽毛提高了灰分和總氮含量，並且可檢測到所有必需氨基酸，表示發酵過的羽毛蛋白質被分解成較小的分子，能促進生物利用度，而這些結果皆顯示此類羽毛水解產物具有作為動物飼料補充劑的潛在用途。

養豬等畜牧業於生產過程中會產生大量含有氨與磷酸鹽的有機質廢水，造成周圍環境汙染與惡臭；常見的清潔方式為將廢物集中於特定區域內，利用微生物分解有機物與曝氣處理，製程有機堆肥。然而日本土地資源有限，養豬場集中的地區產生之有機廢棄物已超過當地可利用土地之負荷，因此需要更好的處理方法以減少人力與土地消耗。 　　沖繩科學技術大學院大學(Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University, OIST)使用了一種微生物燃料電池(Microbial fuel cells, MFCs)，能幫助類似地點處理廢水問題，減少當地的廢棄物負擔。目前研究人員已開發出可長時間運行且不會故障的MFC，他們在Scientifica上發表的論文中表示，在使用MFC以前需要先培養或接種可進行分解功能的細菌，因此可以將含有細菌之汙泥鏟到MFC的陽極，此部分的細菌大量繁殖後可用於廢水處理。若陽極事先與汙泥中特定廢棄物接觸則MFC處理廢水的效果更好，且使用養豬場汙泥處理廢水的效果優於啤酒廠汙泥。【延伸閱讀】快速且可靠的微生物污染檢測技術 　　此電池開發的理想目標為：能夠長期使用且不需額外花心力維持運轉。故除了養豬場外，該單位還在其他地區的設置MFC做為測試，其中加利福尼亞的酒廠能用處理過的廢水進行灌溉，而沖繩的Awamori (泡盛)蒸餾廠已運行五年了，廢水處理後可達安全排放到下水道的程度。目前此MFC處理有機物的效率高達90%，但其中產生的磷酸鹽及氨含量豐富，這些營養物質釋放到水中容易造成優養化現象；故沖繩的畜牧研究中心(Okinawa Prefectural Livestock and Grassland Research Center)及環境科學中心(Okinawa Environment Science Center)在當地政府的資助下開發相關營養物質的解決方案，也許可作為有潛力的農業副產物肥料。Goryanin教授表示，廢水處理的最終目標是達到幫助無乾淨水源的國家獲得乾淨的飲用水，緩解全球的廢水負擔。

澳洲阿德萊德大學(University of Adelaide)與CSIRO 農業和食品部研究合作發現，若土壤環境鹽分含量過高會導致葡萄產量下降，損害植株健康，並使得葡萄含鈉量過高導致釀酒口感不佳，故含鈉量高之葡萄不適合葡萄酒釀造生產，且會降低葡萄園經營者的獲益。而長期以來葡萄酒相關行業因為鹽分造成的損失每年花費超過10億美元，故該研究團隊藉由探討不同植株內鹽分含量差異的原因可有助於選出較適合釀酒的葡萄，以減少經濟損失。 　　低濃度鹽份葡萄可增進葡萄酒的風味，通過比較不同葡萄植株的基因表現量，其鎖定了根部表現鈉排除之特定基因，此基因可限制了鈉離子(Na+)傳送到葡萄果實及葉子，傳統上美國與歐洲均有其使用之釀酒葡萄之砧木，此一發現將可用來開發新的品種選育之遺傳選拔與基因標記，於苗期時就可以篩選較適用的葡萄基因型，減少田間選擇的時間與成本，並藉由澳洲的釀酒葡萄育種選拔計畫，將不同葡萄株中的有益特性進行結合，以作為澳洲當地發展之葡萄酒行業所用之釀酒葡萄，支持當地的釀酒行業發展與推廣。【延伸閱讀】專家們表示：新興植物育種技術將能解決未來糧食安全問題

隨著捕撈、航運、保存技術的進步，漁業供應鏈已逐漸變得龐大，相關公司和銷售店家的產品越來越受人為環境和供應鏈影響，但隨著供應鏈的壯大，過度捕撈和漁工人權侵害的問題也愈加嚴重。根據十月份發布的Greenpeace Sea of Distress report報導，自20世紀末以來全球漁獲量持續下降，顯示海洋生態系統正遭受破壞，全球三分之一的漁業資源已經枯竭，且美國國務院已在50多個國家的漁船或漁加工設施上發現了遭受非法勞動和販賣的人員。 　　除了上述因素，漁產品的可追溯性資料也日益重要，以美國為例，北美超過三分之一的海產被貼錯標籤，且高達三分之一的野生捕撈海產屬於非法進口產品，而這些問題促使了數據分析、影像、監控等全球性的前瞻技術有了共同合作發展機會，並協助傳統漁產業進行轉型。 　　美國一個非營利組織Fish 2.0其積極推動投資人和漁業相關企業之連結，致力於發展漁業永續經營，並藉由舉辦論壇與獎勵比賽中探討漁業之新技術，每個新興企業所投入之研發涵蓋了漁業市場中不同部分，例如: Seatech：建立可提供公司、政府與非政府組織有關自然資源的數據資料庫，確保其漁產品具有正確之來源標記，以告知消費者漁產品的合法性，同時鞏固合法漁企業的市場。 ColomboSky：創設海水養殖監測技術，利用衛星圖像進行水質監測，可以提前預防大量藻類或水母所產生的威脅，減少海水養殖的損失。 ThisFish：研發追蹤軟體協助世界各地之漁業企業，記錄其供應鏈數據，以提高透明化程度和業務效率。 SmartCatch：運用區塊鏈概念到漁業生產運銷過程中，積極鼓勵漁民可透過支付少量金額之方式（micropayments），來交換所需要之補獲資料，以減少誤捕其他海洋生物的機會。【延伸閱讀】日本農林水產省與經濟產業省跨部會合作科技技術創新 　　目前已有許多大型漁業業者投入漁業科技發展及來源可追溯性之新興科技開發當中，證明這已變成世界性的重要議題，其不僅只是為了消費者之漁產品安全、改善工人勞動環境與瞭解生態系統環境健康狀況而已，更是積極將傳統漁產業導向真正的友善環境與永續發展之目標。

現今市場上充斥許多的一次性商品與包裝材料，由於其中所含的塑膠材質不易分解而容易造成海洋環境汙染，因此生產可分解的環保材質以取代塑膠製品刻不容緩。其中英國的艾倫˙麥克阿瑟基金會(Ellen MacArthur Foundation) 與OpenIDEO合作，舉辦比賽以鼓勵替代塑膠的創新產品設計。 　　因印尼存在全球第二大的海洋塑膠問題，再加上印尼是由海島組成的國家，海洋資源豐富，一公頃海洋一年可生產40噸海藻(乾重)，在培養過程中可吸收20.7噸的二氧化碳，減緩溫室效應。而海藻容易取得且含有豐富的多醣，故印尼公司Evoware開發出一種新的海藻包裝產品，該材料經過乾燥擠壓，製造過程不須添加其他化學產品，外層光滑內部粗糙，能夠保存至少兩年，可應用於茶、泡麵、穀片等乾燥食品的包裝，隨著倒入的溫熱液體而溶解，或是用於包裝肥皂、衛生紙等，之後可以生物降解的方式回歸土地。【延伸閱讀】研究團隊處理全球廢棄物時發展出循環經濟的連結 　　然而此種新興材料目前的生產價格比傳統塑膠製品昂貴，離真正取代一次性塑膠商品仍有一段距離，目前仍在進行改良與測試，以期可用於半液體及液體食材，並降低製造成本以達到普及化使用。雖然創新的綠色設計提供塑膠製品的替代方案，但少數企業家無法順利推動使用轉型，需要倚靠大企業、投資者與政府承諾以推行環保材料與塑膠減量（Reduction）、重複使用（Reuse）與回收（Recycle）的塑膠循環經濟合作，以達成環境友善的終極目標。