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主題專區
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2025/10/29
TheGreefa 匯集了來自義大利、法國、德國、西班牙、瑞士、波蘭和突尼西亞的研究人員開發更具能源效率和環保的系統來控制溫室內的溫度和濕度,以滿足歐洲的氣候目標和永續農業生產的需求。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
2025/10/01
隨著全球人口增加和環境壓力加劇,育種對於糧食安全扮演關鍵角色,然而傳統育種有其侷限性,導入機器學習技術協助分析高通量多體學數據並建立預測模型,有助於提升育種精準度及效率,加速選育高產、抗逆境的品種以提升農業生產力。
2025/09/30
面對氣候變遷及地球暖化現象,基因編輯技術對於動物農業之永續性及韌性,提供可更迅速有效培育家畜機會,達成改善其健康、動物福祉及生產效率,促進人類動物性蛋白質營養。畜產動物在有性生殖過程中,基因體即有高度基因重組現象,產生一如基因編輯之結果。目前國際在畜產動物基因編輯的規範,逐漸有共識,在第一類定點核酸酶(site-directed nuclease-1, SDN-1)及淨體子(null segregant)動物,歸屬於非基因改造,視為傳統育種方法培育之動物。
2025/09/30
隨著酪農業對於牛隻產乳效率的追求,東京理科大學開發了一種利用多攝影機系統精確追蹤乳牛行為的新方法,能跨攝影機監測牛隻且準確率達90%,相較於傳統方法提升50%,未來將進一步增強對健康問題的辨識能力,協助農民更有效管理牛群健康。

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