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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。
由中興大學基資所帶領的「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。（記者黃玉燕／攝影）
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。
