臺灣大學與MIT以跨領域尖端研究　為智慧農業提供精準科技、低能耗、智慧監控判讀解決方案

在極端氣候、農業人力結構、糧食需求等因素的變化下，世界農業大國紛紛借助跨領域的前瞻技術，包括感測元件、智慧機具、物聯網、大數據整合分析等科技，提升農業的管理作業效率與生產量能。國立臺灣大學國際產學聯盟於2022年12月15日舉行「智慧農業：先進數位、奈米與生物技術的應用」線上研討會，邀請臺灣大學與美國麻省理工學院 (MIT) 的專家學者進行研究發表與交流。臺大研發長暨國際產學聯盟主任李百祺教授在開場致詞中表示：「智慧農業以更精準、更高效的科技解決農業所面臨的問題。研討會所邀請的教授來自不同的背景，包括化學工程、機械工程和生物機電工程。以跨領域的角度展現如何將現代科技付諸實踐，建立更俱生產力及持續性的農業產業。

研討會的上半場中， MIT (Carbon P. Dubbs)　化學工程教授Michael Strano首先介紹關於精準農業的永續發展科技。為因應人口逐年增加，農地減少的困境，城市農業成為糧食生產的重要發展。Strano教授的研究團隊致力於開發新型奈米和光學傳感器，能即時測量植物代謝物，研究植物激素和次級代謝物的產生，將高密度農業的植物生產和發展最佳化，有效改善城市農業，並發展顛覆性的技術尋找植物的生物合成途徑。MIT (Ratan N. Tata)　機械工程副教授Amos Winter接著分享他的智能灌溉和海水淡化研究，低能耗、且利用低成本再生能源。以印度為例，許多地區缺乏新鮮的飲用地下水和可靠的電網，Winter教授的團隊開發以太陽能發電、低成本、低功耗的滴灌系統，透過管道將水輸送到滴頭，直接於作物根部釋放水，與傳統灌溉方式相比可減少20至60%的用水量。由於灌溉佔淡水使用量的70%以上，大規模採用滴灌系統進而能減少淡水的消耗，不僅能協助農民的農業發展，同時能確保淡水的供應使用無虞。

研討會下半場，臺大生物機電工程學系暨智慧農業中心研究組長陳世芳副教授介紹如何將人工智能 (AI) 應用於農業。陳副教授的研究目標期望運用現代科技以自動化取代勞力密集；以智能化學習專家經驗。她以茶葉作為優先開發對象，從茶葉生長期以機器視覺進行生長狀態識別、茶樹病蟲害影像識別與智能用藥診斷，到中期大區域的光譜影像田間監測，預測適合的採收時期，到後期茶菁品質分級系統的開發，協助茶農於整個過程做到早期偵測、早期處置，降低損失並提升品質。接著，臺大副教務長暨生物機電工程學系教授陳林祈介紹如何將電化學感測晶片連結到AI和物聯網IoT並應用於智慧農業上。陳教授以電化學的概念，將資訊跟化學訊號或生物訊號做連結，將離子感測器應用在水耕或土耕，提供肉眼無法看到的化學資訊，做更精準的植物營養管理，以達到精準農業。陳教授的研究團隊克服過去離子感測器體積太大、成本太高的挑戰，並成功將資訊與手機整合，開發出智慧型多離子感測裝置 (Smart Multiplex Ion Detection) 。陳教授亦發表智慧營養液監控系統 (Multiplex Ion Sensor IoT for PFs) ，可應用於植物工廠，亦可應用於自然日照溫濕度變化大的場域，能監測養液離子變化，為未來農業增添多種的發展性。

同時為研討會主持人的陳林祈教授於會末表示，MIT 二位教授以全球農業的觀點來看，分別從精準農業與損耗低水能源兩方面為滿足糧食需求提出解決方案；臺大二位教授則結合生物機電與AI及IoT，以影像判讀、機器學習、感測器等技術提供降低人力與成本，提升產量與品質的智慧農業科技。此次研討會展現跨領域研究在解決世界問題的重要性，在面對世界糧食缺乏的隱憂時，唯有結合各界尖端科技能為智慧及精準農業帶來更多的發展可能。