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聯合國糧農組織報告:各類災害在過去三十年中造成3.26兆美元損失
根據FAO報告,各類天災在過去三十年中造成農業巨大損失,呼籲政府應透過數位智慧科技建立與基礎環境佈建,協助重塑農業防災模式,由被動應對轉向主動預防。
實驗動物使用量減量9% 農業部推AI管理強化人道措施
農業部近期公布推動實驗動物3R原則(取代、減量、精緻化)之成果,全國實驗動物使用量已減量約9%。目前國內每年使用約110萬至120萬隻動物,其中以齧齒類為大宗,占比近六成。為進一步落實人道管理,農業部建置了導入AI工具的資訊化系統,預計明年啟用,將協助約180家機構提升審查與監督效能,致力在科研發展與動物福利間取得平衡。
研發可生物分解的覆蓋膜,降低農業生產中產生的塑膠汙染
研發利用香茅油進行天然驅蟲的可生物分解覆蓋膜,幫助農民減少塑膠製品的使用,減少對土壤生物造成負面影響的塑膠微粒釋放。
利用基因編輯技術精準破壞致病菌關鍵基因,保護香蕉產業發展
利用基因編輯技術針對致病菌進行基因切割,精準破壞真菌中的關鍵基因,使其失去感染力,不僅成功保護香蕉產業,更有助於打造更具韌性與永續性的農業系統。
了解植物中在低磷環境下的運作機制,培育「營養智慧型作物」
藉由了解植物在演化中面對低磷環境時衍生出的應對機制,幫助研究人員作為培育「營養智慧型」作物研發基礎,在貧瘠土壤中穩定產量,保障糧食安全。
了解茄子基因組與性狀,幫助育種人員培育合適品種
藉由調查並彙整茄子基因組與農藝性狀,了解性狀、基因與環境間的關聯,協助育種人員培育更適合當地環境與符合市場需求的客製化品種
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建構臺灣農業社會責任態度量表及指標的必要性
2025/08/06
近年因氣候變遷、糧食安全等問題,企業社會責任開始被應用於永續農業發展,本研究探討農業從業者對社會責任的認知與態度,做為未來推廣農業社會責任概念的基礎。
國際
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利用自動化AI模型加速水果偵測及辨識
2025/08/01
EasyDAM_V4 是由東京大學和北京工業大學團隊開發的自動化水果標記方法,利用深度學習與潛在空間模型強化表型特徵提取技術,顯著提升果實影像標記的準確性,並克服辨識跨物種果實的限制,為智慧農業的發展提供新的解決方案。
國際
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AI精準育種 屏科大先進表型農業實驗室揭牌
2025/07/31
屏科大揭牌先進表型農業實驗室,整合AI、高光譜影像與環控模擬,建構智慧農業平台。藉由企業捐贈設備,強化數據收集與育種效率,推動精準農業與產業導入,培養人才、提高作物競爭力,成為台灣AI農業發展關鍵基地。
臺灣
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氣候變遷訴訟簡介
2025/07/30
氣候變遷訴訟已然成為民間社會團體與個人促使政府與企業加速氣候行動的方式,本文說明近期氣候變遷訴訟之案例與臺灣首例案件的發展現況。
國際
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利用亞洲發酵技術,將廢棄的麵包外皮轉化為營養食品
2025/07/29
全球每年約有10%的麵包外皮被浪費,大多來自商業烘焙與超市,這對環境造成重大影響。雖然麵包外皮仍可食用,但因無法販售而導致被丟棄。一項最新的研究顯示,這些麵包外皮可以透過真菌發酵轉化為新型食品。
國際
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臺灣豬場的農業循環經濟模式:以隆盛牧場為例
2025/07/23
在因應氣候變遷的作為中,導入生命週期評估模式成為推動畜牧場永續管理的方法之一,本文以隆盛畜牧場為例,說明我國畜牧場如何實施循環經濟模式進行畜牧場的轉型。
國際
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臺灣的農業勞動力發展政策與合作模式
2025/07/16
勞動力短缺為全球農業部門面臨的重要議題,臺灣透過人力團制度的堆動,有效改善農業缺工問題,進而穩定臺灣農業勞動力供應。
國際
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創新平台/AI神農氏 善用科技強化糧食鏈
2025/07/10
面對氣候變遷帶來的農業挑戰,工研院在經濟部產業技術司支持下,開發了結合「數位孿生」與「AIoT」的「智慧型ICM作物整合管理系統」。此系統利用AI分析病蟲害資訊與田間驗證數據,提供精準預警,準確率逾八成,實現「預防勝於治療」。它還結合Line聊天機器人提供綠色資材建議,如同AI農務顧問,協助農民提升生產韌性,例如埔里百香果農導入後,品質與獲利顯著提升。
臺灣
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臺灣生物多樣性與保育政策的現狀與趨勢
2025/07/09
臺灣具有豐富的生物多樣性,但也面臨多重生態挑戰。為擴大保育範圍與成效,20年來林保署推動以社區為基礎的保育政策,建構人與自然和諧共處的環境。
國際
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木屑堆肥化循環應用之方法
2025/07/07
台灣每年產出大量果木枝條等農業剩餘物,若不當處理易造成污染。臺中農改場以木黴菌進行高氮發酵,快速分解木質材料,製成堆肥或粗發酵資材,促進循環農業、減少焚燒問題並具市場潛力。
臺灣
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全球糧食供應現狀及臺灣的糧食安全政策
2025/07/02
臺灣高度依賴穀物進口,俄烏戰爭導致全球食品供應緊張,間接對臺灣造成影響,本文闡述俄烏戰爭背景下重要國際糧食與原物料供情勢,並分析美國、歐盟、日本及韓國因應作法,以作為臺灣糧食安全政策的參考。
國際
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藉由機器學習模型改善雞胸肉質檢測
2025/07/01
隨著家禽育種朝高成長、高換肉率的肉雞發展,木質化胸肉問題日益嚴重,研究人員利用高光譜影像結合機器學習演算法,開發非侵入性、客觀且高通量的木質胸肉辨識方法,透過導入神經網路架構搜尋模型(NAS-WD),使模型辨識準確率達95%,有望未來能應用於產業,協助快速及精準的檢測肉質。
國際
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