智農百寶袋

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財團法人人工智慧科技基金會分校/蔡岳霖 組長
人工智慧(Artificial Intelligence, AI)近幾年在台灣已成為無人不知的熱門關鍵詞,但你真的知道AI是什麼嗎?本篇文章將會帶大家了解人工智慧想要達到的目標、現階段的發展、以及AI在農業上的應用。
國立臺灣大學生物機電工程學系/鄭學鴻、葉冠廷、郭彥甫
近年來為提升農業競爭力,我國積極導入人工智慧進行產業升級。影像辨識是人工智慧技術的重要一環,這項技術可以用來解決許多農業上的問題。本文就影像辨識應用於農林漁牧四大農業類別的實例進行介紹,並且簡介影像辨識背後的技術內涵。
行政院農業委員會桃園區農業改良場/賴信忠 副研究員
智慧農業主要運用物聯網的概念與技術,在農場既有的實體物件如農機具、農業設施、土壤、作物等,導入感測元件(如:生物感測、環境感測及影像辨識等),並結合有線/無線通訊科技,將蒐集與擷取到的感測數據(如:溫溼度、光度、二氧化碳、土壤濕度、蟲害等)上傳至雲端資料庫。更結合消費市場需求與商情資料蒐集,透過大數據資料探勘、整合及分析,將數據轉換為農業經營有用的資訊,提供農場管理者進行產銷規劃、生產管理及顧客服務等經營決策判斷參考,協助產銷過程的智慧監控,減輕農場作業負擔降低勞動力需求,建立更有效率的農場經營管理模式,生產符合消費者需求,安全、安心及可追溯的農產品。
行政院農業委員會桃園區農業改良場/賴信忠 副研究員
農業環境感測器選用因耕作環境、設施樣態、作物種類而異。影響作物生長環境因子為光度、溫度、濕度、土壤肥力、風速及CO2等,與栽培管理最相關土壤濕度、空氣溫度、空氣濕度、光度等成為最優先安裝感測器,且價格較低。植物光合作用消耗CO2,但因台灣位於亞熱帶,溫室需降溫,大部分氣密性差,CO2濃度並非限制因子,沒有監測控制必要。
國立宜蘭大學資訊工程學系/陳懷恩 特聘教授
近年來隨著感測技術的創新與進展,加上網路普及與雲端計算能力的增強,物聯網不但能幫助農業實現資訊擷取與存儲資源,加上人工智能技術,智慧農業物聯網系統將能依據環境變化和系統運行的需求自動調整,提供智慧化環境感知服務。本文介紹智慧農業物聯網的概念,也透過案例提供智慧農業的發展方向與示範。
智慧農業專案推動小組/郭宜蓁專案經理
智慧農業協助農產業減緩缺工問題,開發共通性省力智能機具,協助業者與農民改善生產流程、提高生產效率、降低人力成本。
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