THE FARM座落於非觀光區的千葉縣鄉下，但如今一年有20萬人海內外旅客特地來體驗田園自然生活，營業部長毛利公紀表示將會發想更多戶外活動和開發住宿環境。

荷蘭出現共享農場，為防全球暖化導致這低窪國家遭淹沒，200個家庭決定改變飲食及農作方式，共同營運合作社自給自足，從離家不遠的農場直接獲取蔬果、肉類等糧食。 　　法新社報導，荷蘭南部的博克斯特爾（Boxtel）合作社由當地數以百計消費者組成，共同決定種植的數十種蔬果，並雇用農民照料供應肉類及雞蛋的15頭乳牛、20隻豬及500隻雞。 　　大家農場（Herenboerderij）合作社共同負責人柯亭（Douwe Korting）說：「成員主要目標是採行較能永續的方式，吃到天然產品，並讓產地靠近居住地。人們真的開始看見不同飲食方式的改變是至關重要的。」 　　支付2000歐元（約新台幣6萬9602元）的入社費，即可用一人每週10歐元（約新台幣348元）的價錢，自共享農場取得當地各類當季食材。只要從城裡騎腳踏車10分鐘，就可抵達這片占地20公頃的農場。 　　大家農場負責人驕傲地表示，這些新鮮食物現在占500人三餐的6成。創辦人范德維爾（Geert van derVeer）表示，農場的指導原則是「就算使用新科技，所有事物也要環繞著自然的需求與資源」。 　　根據荷蘭中央統計局（CBS），集約式農業成功讓荷蘭成為僅次美國的全球第2大農業出口國，共享農場在這個國家是個破天荒的想法。但這個1/4國土低於北海（North Sea）海平面的國家，對全球暖化特別沒有抵抗力，科學家更認為農業是造成暖化的要角。 　　聯合國（UN）近來發布報告警告，為遏止全球暖化，得儘快改變世界各國目前用土地生產糧食的方式，否則糧食安全與健康將會陷入風險之中。 　　范德維爾表示：「如果想讓雙腳保持乾燥的話，我們的生產系統與飲食方式需要有根本上的改變。」 　　荷蘭農業部長史考登（Carola Schouten）6月揭曉1.35億歐元的新補助計畫，要幫農場主往「循環」農業轉型。這份計畫目的是「不再盡可能低價生產，而是在生產時把原物料的損失減到最少，以及管理土壤、水與自然」。 　　隨著第2座共享農場要在荷蘭中部開張，范德維爾強調，擁抱更簡單的農產方式，不代表要避開新科技。他說：「農業發展道路過去幾年逐漸變窄，現在撞上牆了。我們在運用今日的科技之際，必須回到1950年代的農耕方法，因為當時我們還知道自己在做什麼。」 　　柯亭也說：「肯定的是，農業必須得改變。」

香蕉(banana, Musa spp.)是全球最盛行的水果之一，在2050年人口即將突破100億大關之際，香蕉市場需求必然逐年上升。然而，香蕉栽培作業上，除面臨到氣候變遷與極端氣候等環境衝擊外，也面臨到植物病蟲害的影響，常見的香蕉病害包含萎凋病與葉斑病等。這些病蟲害在近期同樣受氣候變遷、國際貿易頻率增加等因素影響下，增加其病原傳播的機會及規模。如何於第一時間有效地阻止病蟲害由少數受感染個體擴散至整片香蕉園，將是香蕉病蟲害防治的一大挑戰。總部位於南美洲哥倫比亞(Colombia)的國際熱帶農業研究中心(International Center for Tropical Agriculture，簡稱CIAT)便開發出基於人工智慧(artificial intelligence，簡稱AI)的影像辨識技術，並整合至用於行動應用程式(mobile application，簡稱app)，以方便進行遠端操作及管理。 　　運用最新的人工智慧技術，國際熱帶農業研究中心的研究團隊以深度學習(deep learning)改善系統影像辨識能力。研究團隊首先自2萬筆圖像中訓練系統分辨不同的香蕉疾病並利用病害特徵建立遠端資料庫，再透過行動應用程式拍攝並紀錄植株、花序、果實等疑似染病處並回傳至遠端伺服器，待遠端伺服器紀錄拍攝地點與分析影像資訊後，行動應用程式便會在行動裝置端顯示患病植株可能感染的疾病，並提供相關防疫資訊。 　　現有的作物病害偵測模型(crop disease detection model)僅能透過葉片病徵進行判斷並僅限處理背景單純之影像，研究團隊所開發的行動應用程式可提供功能更強大的影像辨識技術，除了可鑑別出所有植株可能的病害特徵，該行動應用程式亦具備低解析度圖像辨識、降低背景雜訊等影像優化處理技術，使疾病診斷結果更精確。 　　研究團隊將這套應用程式命名為Tumaini (英譯：hope，即希望)，在研究團隊的推廣及輔導下，蕉農已可透過簡單的手機程式操作，在第一時間獲得最新的香蕉病害資訊。此外，Tumaini所蒐集回傳的病蟲害影像、拍攝地等資訊，可進一步提供做為病蟲害防治監測的依據。 　　開發團隊所發表的最新研究指出，該項目將人工智慧用於病蟲害影像辨識的技術，可提供高達90%的辨識成功率，有效地診斷出受感染的5種主要病害與1種主要害蟲。研究團隊並表示，雖然Tumaini仍屬測試階段，但該行動應用程式在將來具有彙整無人機影像、衛星影像的潛力，可幫助弱勢地區更容易獲取最新的作物病蟲害資訊。【延伸閱讀】農業自動化機械國際產業概況與應用 　　行動應用程式Tumaini由國際熱帶農業研究中心、美國德州農工大學(Texas A&M University)、印度IIAT (Imayam Institute of Agriculture and Technology)等單位共同開發，研究經費由國際農業研究諮商組織(Consultative Group for International Agricultural Research，簡稱CGIAR)所管理的根莖類作物與香蕉(Roots, Tubers and Bananas，簡稱RTB)計畫提供。詳細的應用程式演算法與深度學習模型已發表在<Plant Methods>。

隨著智慧農業技術的日益高速發展下，藉由無人機、大數據、農業生產管理系統等自動化先進技術之應用，所帶來之效益將有效解決勞動力不足問題與提升農作業生產效率。

美國奧勒岡州立大學研究團隊根據模型推算全球17種土地覆蓋類型的太陽能轉換效率，農耕地的覆蓋類型為主的太陽能發電具有最佳的光電轉換效率，僅需在部分農地上部署一定比例的太陽能板，便可望填補全球發電缺口。

義大利特倫託大學研究團隊根據普利昂蛋白構型為基礎，做實驗結果修正新的蛋白模型架構，結合粒子物理學以及理論物理學，搭配新式計算模型，推論蛋白結構變異的過程與普利昂蛋白的複製機轉，並模擬普利昂變性蛋白可能感染的機制。

德國萊布尼茲植物遺傳與作物研究所揭示了記錄蒐集長達70多年的小麥農藝性狀，蒐集來自世界各地有關春麥、冬麥的在地小麥種子，並記錄蒐集作物的農園藝性狀，供後續培育新種及遺傳研究方面的應用。

日本農研機構開發的新一代廢污水處理系統，加入新開發的碳纖維反應器，在待處理的污水中加入碳纖維做為微生物附著的材料以形成生物膜，藉由生物膜上的硝化菌將含氮污水以生物反應的過程，將含氮物質自水中去除。若這項設施推廣至日本全國，預估可減少相當於60萬公噸的二氧化碳排放。

密西根州立大學研究團隊利用X射線微斷層掃描技術判斷土壤顆粒之間的孔隙大小與結構，並以微酵素圖譜檢測不同孔隙大小所含的微生物酵素活性，並發現影響土壤碳儲存能力的關鍵是在於土壤顆粒間生成的孔隙大小及結構。

英國普利茅斯大學研究團隊運用廢棄物、生物炭等物質，轉化為人造土壤原料，解決工業廢棄物積累及都市人為活動產生的都市廢棄物問題。人造土壤與生物炭結合的應用已被證實可提升土壤永續性，並應用在都市園藝、都市農業、療育農業等方面。

日本農研機構深化分析1983年至2009年間玉米、水稻、大豆、小麥等作物乾旱指數與農糧收穫數據進行線性回歸及相關的統計分析，發現平均每次乾旱事件所影響的收穫損失估計造成1,660億美元的經濟損失。

美國密西根理工大學以楊樹(常見的人工林樹種)的收穫情況作為森林採收的相關研究主體，40年的研究觀察推翻過往伐林的定論，認為遺留在林場的殘材未必能適時地轉換為土壤養分並反映在造林的成果上，不論是何種收穫方式，皆不影響林分產量。