興大研發AI穀粒含水量預測 減少26.4小時烘乾時間

中興大學土木系特聘教授楊明德團隊開發AI技術，作為穀粒含水量預測，以評估最佳採收日期，約可減少26.4小時烘乾時間，有助於提高收穫效益、減少能源消耗及碳排放。

中興大學今天發布新聞稿說明，楊明德團隊研發成果「低碳米-導入AIoT 的減碳水稻收穫模式」，為快速（5秒內完成）、便宜（近無使用成本）與簡便（3公克）大範圍高頻率使用的穀粒成熟度檢測技術。

興大表示，這項技術目前已於國內外合作落地測試，於全台潛在淨產值可達新台幣5.4億元，預估可能減少每年7.2萬公噸二氧化碳（CO2），相當於190座大安森林公園吸碳量，而這項技術能提升稻作農業產值與貢獻農業淨零碳排，榮獲2023年未來科技獎。

楊明德指出，目前水稻收割時機以農民經驗為主，面對多變氣候稻農習慣搶收，收割機、烘乾機常需趕工消化同一時間採收大量稻穀。而搶收的穀粒含水量較高、青穀粒比例高、烘乾時間長、米質也較差，讓辛苦種植的稻穀無法獲得最佳效益。

為提供農民採收科學依據，楊明德說，團隊研發以智慧手機拍攝稻田穀粒影像，經過AI辨識後獲取田區稻穀含水量分布大數據，以高效率、低成本、大規模掌握田間資訊。

收割的濕穀需烘乾及精煉，才能成為食用米，然而濕穀含水量越高，烘乾成本愈高，碳排量也愈高。興大指出，團隊以手機取像工具，開發AI技術透過巨量資料、深度學習與天氣預測作為穀粒含水量預測以評估最佳採收日期。

興大表示，根據農糧署資料，1%榖粒含水量需2小時烘乾，利用團隊研發的AI穀粒含水量預測工具可延遲採收2週，將一般農民採收穀粒的34.7%含水量降至21.5%，減少26.4小時烘乾時間，有助於妥善安排農機操作、提高收穫效益、及減少能源消耗及碳排放，達到永續農業目標。