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使用機器學習和Haar級紅外光分類器改善魚類養殖
由墨西哥研究團隊提出水產養殖系統中重量和質量計算非常重要，因為可以決定捕獲時期；一般情況下，以上都是人工操作，對魚本體造成應激反應維持數小時。為了解決這個問題，使用人工智慧、近紅外光譜相機、哈爾特徵分類器和數學模型實施改善方案，軟硬體設計是為了在真實條件下拍攝魚在其環境中的照片，目的是在真實條件下獲得魚的重量和長度，以避免在上述過程中用手觸碰到魚，避免魚的應激反應，並減少反應時間。
2023/09/28
公告修正後「農業數位基盤星點計畫補助作業要點」(112.9.4修正版)
2023/09/21
無人機在戶外農田和溫室之精準農業研究
由土耳其Karamanoglu Mehmetbey大學與波蘭國家園藝研究所合作，提出無人機在溫室系統為其中一環重要角色，無人機可在溫室內執行噴灑、監測、產量估算、雜草檢測等。近年來，與農業無人機相關的文章不斷出現在影響較高的期刊上，但大多數無人機精準農業應用研究在可以使用GPS的室外環境中，而此研究團隊實驗證實，無人機的應用可進行全季節作物生產的溫室中，未來發展精準農業可廣泛運用。
2023/09/22
《活動訊息》2023臺加雙邊糧食產業鏈ESG永續發展研討會
2022/09/15
《活動訊息》2023作物永續栽培體系國際研討會
2022/09/15
植物表面溫度3D測量技術
由日本農業研究中心NARO開發一種可透過3D圖像將植物表面溫度分佈可視化之技術，可以高精度地以3D方式可視化植物表面的溫度分佈，將溫度分佈3D圖像與可見光3D圖像疊加，可以建立植物複雜形狀、顏色和表面溫度的3D圖像。該技術將有助於建立高精準量化植物對溫度變化之生理反應。未來有望將該技術作為基礎技術應用於農產品環境脅迫和病害的早期檢測技術。
2023/09/15
使用物聯網與回歸機器學習運算，打造自動化智慧溫室系統
由印度拉夫里科技大學、北安查爾大學、奈季蘭大學合作，提出了一種自動化智慧溫室系統，使用回歸機器學習方法來測量智慧溫室農業系統中收集到的感測數據，包含CO 2、土壤濕度、溫度、濕度和光照強度等，以及包括雲、霧、邊緣運算和感測器等整合數據分析來預測結果，數據可進一步以AI人工智慧系統分析使用，可讓智慧溫室系統精準的自動化調整環境條件，未來發展智慧農業可廣泛運用。
2023/09/08
「農業數位基盤星點計畫補助作業」預計於9月底截止受理申請，尚未申請者請留意時間，正式截止日另依正式公告為準。
2023/09/01
運用天氣數據，開發農作灌溉支援系統防止旱災
由日本農業研究中心NARO開發了一個系統，可以估計大豆何時將遭受干旱威脅，並發出警報。透過系統，農民可以利用1公里網狀天氣資訊，輕鬆掌握農作物受到干旱脅迫情況，並根據警報在適當時間進行灌溉，可提高農作物產量。此農業灌溉系統實現農業作物產量提升和穩定的糧食供應。
2023/09/01