人工智慧辨識水稻生長狀況 中興大學發表AI低碳米
中興大學開發「智慧農業前瞻預警平台」,結合人工智慧演算法辨識作物生理特徵,農友拍照水稻葉面上傳平台,可即時反映植株生長狀態,並於10-15秒內提供使用者灌溉栽培建議,且可有效節水20%。興大研發團隊今年與彰化米屋企業合作,已成功產出6公頃的「AI低碳米」,未來將逐步擴耕超過1,400公頃。
臺灣水稻面積約22萬公頃,農民常根據個人經驗判斷灌溉時機和用水量,但各地氣候相異,經驗無法複製,近來氣候變遷加劇,讓過去建立的栽培經驗失準,因此整體農業栽培仍缺乏客觀且低成本的評估體系。
由中興大學基資所朱彥煒教授帶領的「AIMIA阿米亞團隊」,在國科會科創計畫支持下開發「智慧農業前瞻預警平台」,為國內第一個以作物生理為主的決策平台,藉影像技術取代高精密儀器,使用者透過個人智慧型手機,拍攝水稻田區照片,上傳至「智慧農業前瞻預警平台」,系統後臺會將照片轉換成多樣光譜資訊,並提取重要生理特徵,運算10~15秒後回傳最適化灌溉栽培決策給使用者。
朱彥煒指出,一般慣行農法湛水時間較長,透過預警平台,可得到客觀的數據協助判斷灌溉時間點及灌溉高度,提升水資源利用效率,並減少水田狀態下甲烷排放量。以全臺每年稻田用水62億噸估算,可節約逾12億噸水資源,節省抽水耗電約1.65億,相當於3.15萬噸二氧化碳排放,另以減少水田甲烷排放30%估計,約可減少全臺每年18萬噸二氧化碳排放,相當於565座大安森林公園碳吸附量。
米屋企業董事長陳肇浩表示,阿米亞團隊於2019年與興大農業試驗場執行試驗,2021年與霧峰農會合作進行4分地的先期試驗。今年1月起與興大合作建立約6公頃的商用稻作區示範場域,第一期稻作約產出36公噸稻米。「智慧農業前瞻預警平台」的辨別準確率達92%,且可減少20%灌溉用水,同時產量及品質維持與慣行栽培一致,生產過程更加省水、節能與減碳,符合ESG企業永續精神。