撰稿人：Lia ／ 責任編輯：Zaphyra
2023年8月29日，一份來自美國亞利桑那州沙漠的報告，展示了一項結合尖端機器人學與基因體學的計畫，其目標在於為人類應對未來嚴峻的氣候挑戰，提供糧食安全保障的解答。在這片被形容為「今日即可體驗明日氣候」的酷熱土地上，科學家們正利用被譽為全球最大的農業機器人，系統性地破解植物在極端高溫與乾旱環境下的生存密碼。此計畫的核心，是希望加速培育出具備高度逆境耐受性的新作物，以確保在未來數十年全球氣溫持續上升的背景下，人類仍有足夠的糧食與生質能源。
這座名為「田間掃描分析儀」（Field Scanalyzer）的巨型機器人，重達30噸，沿著軌道移動，猶如一座移動的戶外實驗室。它搭載了包括高解析度相機、熱成像儀與螢光感測器在內的複雜感測系統，每日不間斷地為試驗田中的數萬株作物進行精密的「表型分析」—即對植物的外觀、結構、生理狀態等可觀測性狀進行大規模數據採集。單次掃描即可生成超過一萬五千張獨立影像，每日產生的數據量高達10TB。這些數據詳細記錄了每一片葉子的寬度、長度、角度，乃至於其光合作用的效率，旨在找出哪些基因型態的作物，能以最少的水分，最有效地將太陽能轉化為生物質。
此一跨領域計畫自2016年啟動，由美國能源部及比爾與梅琳達・蓋茲基金會共同資助，亞利桑那大學的團隊負責日常運營。計畫的運作分為兩部分：前端是在馬里科帕（Maricopa）的試驗田中進行數據採集；後端則是在圖森（Tucson）的實驗室，由資訊科學家利用機器學習演算法，處理與分析海量的影像數據。演算法不僅能將數千張照片拼接成作物的3D模型，還能自動識別並追蹤單一植株的長期生長軌跡，進而建立預測模型，模擬不同基因型的作物在乾旱、熱浪或暴風等極端情境下的表現。
然而，該計畫的最終願景並非讓巨型機器人遍布全球農田，而是實現尖端科技的「民主化」。計畫主持人期望，透過這座大型平台的研究所取得的關鍵技術與知識，最終能被微縮化、低成本化，轉化為可放進小農口袋裡的袖珍感測器。如此一來，無論是美國的大型農場主，還是發展中國家的自耕農，都能夠利用這些工具做出更明智的種植決策，提升作物產量與永續性。此計畫不僅是技術的展演，更體現了一種前瞻性的政策思維：在氣候變氣候變遷的巨大挑戰面前，唯有讓科技成果普及共享，才能真正改善全人類的生存條件，確保未來世代的糧食安全。
全文
Lia. Independent Media 台北報導
在亞利桑那州的索諾蘭沙漠深處，空氣乾燥而灼熱，地表溫度時常攀升至攝氏46度以上。這裡的景觀，對多數作物而言無異於絕境。然而，正是在這片土地上，一座巨大的鋼鐵結構體正沿著數百公尺長的軌道緩緩移動，它不像是在耕作，更像是在進行一場細膩的科學探問。這座被研究人員暱稱為「龍門架」（Gantry）的設備，是目前全球最大的農業機器人，而它所探問的，是一個關乎全人類未來的核心問題：當全球氣候變得如同今日的亞利桑那州一樣嚴苛時，我們該如何養活自己？
這片沙漠，不僅是地理上的極端環境，更是一個被刻意選擇的「未來氣候實驗室」。正如福斯汽車會將其新車運至此地進行極端耐熱測試，農業科學家們也將來自世界各地的作物種子帶到這裡，觀察它們在酷熱與缺水壓力下的真實表現。氣候模型預測，在未來一個世紀內，全球地表溫度可能上升攝氏五度，這將徹底改變我們現有的農業生產模式。傳統的作物育種方法，往往需要數年甚至數十年才能開發出一個新品種，其速度遠遠跟不上環境變化的步伐。我們需要一種全新的方法，一種能夠加速理解並駕馭植物遺傳潛力的途徑。
田間的數據巨獸：高通量表型分析的實踐
這座重達30噸的「田間掃描分析儀」，正是為此而生。它是一個高通量的植物表型分析平台，其核心任務，就是將植物的遺傳密碼（基因型）與其在真實環境中表現出的物理性狀（表型）精準地連結起來。過去，表型分析仰賴人工測量，耗時費力且規模有限。而這座巨型機器人，則將此一過程提升至工業化的規模與精度。
當它從作物上方滑過時，其搭載的一系列感測器便開始工作。一排巨大的LED燈板會發出飽和的光脈衝，瞬間「抑制」植物的光合系統，隨後的螢光攝影機便能在約兩秒內連續拍攝上百張影像，藉此精準計算出植物的光合作用效率。換言之，科學家能夠準確得知，哪一個品種的作物最擅長將陽光轉化為能量。與此同時，高解析度立體相機、熱成像儀與雷射掃描儀，則同步建立起每一株作物的3D數位模型，鉅細靡遺地記錄下葉片的尺寸、角度、植株的高度與生物量。
這場每日上演的數據採集，產出的是驚人的資訊洪流。單日數據量可高達10TB，相當於數千部高畫質電影的容量。這些數據不僅僅是照片，它們是關於植物如何在逆境中掙扎、適應與生長的數位化生命史。
從沙漠到雲端：機器學習的解碼之力
在距離馬里科帕試驗田兩小時車程的圖森市，亞利桑那大學的校園裡，這場數據革命的第二幕正在上演。資訊科學家艾瑞克・萊昂斯（Eric Lyons）帶領的團隊，負責處理這些從田間傳來的海量數據。他們面臨的挑戰，是如何從數以萬計的影像與感測器讀數中，提取出有意義的生物學洞見。
答案，在於機器學習。萊昂斯的團隊開發的演算法，能夠自動完成過去需要大量人力才能實現的任務。程式會將來自不同攝影機的數千張照片無縫拼接，重建出整片試驗田的數位分身。更重要的是，演算法能夠在龐大的影像中，準確識別並「框」出每一株獨立的植物，然後日復一日地追蹤其生長變化。
透過這種方式，研究團隊得以建立起強大的預測模型。他們可以提問：在給定的基因型與環境條件下，這株植物的生長曲線會是怎樣？當一場熱浪來襲時，它的蒸散速率會如何變化？在連續乾旱的脅迫下，它的產量會下降多少？這些模型，讓育種家們得以在作物還只是種子的階段，就能預測其未來的潛力，從而極大地縮短了新品種的開發週期。
數據之外的溫度：不可或缺的人文視角
然而，在這場由數據與演算法主導的農業革命中，人的角色並未被取代，反而變得更加重要。研究生伊曼紐爾・岡薩雷斯（Emmanuel Gonzalez）的工作，完美詮釋了這一點。他的時間，一半分配在圖森的電腦前分析數據，另一半則是在馬里코帕的田間與作物為伍。
岡薩雷斯認為，親身接觸植物所獲得的「另一種資訊」，是數據無法完全捕捉的。他提到，植物的觸感、植株間的距離、田間的微氣候，這些細微的觀察，為冰冷的數據注入了溫暖的感受 。他的家庭來自墨西哥，那裡的氣候與亞利桑那州非常相似。這段個人經歷，讓他對這項研究懷有更為廣闊的全球視野。他希望，未來自己作為一名育種家，能將這些尖端技術的成果，帶給全世界更多有需要的農民，而不僅僅是美國的農業巨頭。
這種人文關懷，正是此計畫的核心精神。其最終目標並非僅僅是發表學術論文或創造商業利潤，而是切實地「改善人類的生存條件」。
終極願景：從巨型平台到袖珍工具的科技民主化
計畫主持人杜克・保利（Duke Pauli）博士提出了一個看似矛盾，卻極富遠見的觀點：如果我們的工作做得夠好，這座巨型機器人最終將會被淘汰。這並非出於悲觀，而是源於對技術發展的深刻理解。這座造價不菲的平台，其真正的價值不在於自身，而在於它作為一個「探路者」，能夠驗證、精煉出一套理解植物與環境互動的知識體系和感測技術。
最終的理想，是實現技術的「民主化」。研究團隊正致力於將龍門架上那些複雜昂貴的感測器，微縮化、整合化、低成本化。他們設想的未來是，一個非洲的自耕農，可以透過口袋裡的一個小型廉價設備，掃描自己的作物，便能得知土壤的水分狀況、作物的營養需求，或是早期病蟲害的跡象。
這意味著，未來的農民，將不僅僅是土地的耕耘者，更是數據的管理者與決策者。他們將越來越多地依賴科技，從拖拉機上的感測器到各式各樣的地理空間技術訂閱服務。而亞利桑那州的這個計畫，正在為這場即將到來的農業轉型，奠定最為關鍵的科學基礎。它所提供的，不僅是能夠抵禦乾旱與高溫的未來種子，更是一種全新的、數據驅動的、更具韌性與永續性的農業思維範式。
資料來源
Business Insider: How Scientists Are Using The World's Largest Farm Robot To Fight Climate Change
https://www.businessinsider.com/worlds-largest-farm-robot-helping-scientists-fight-climate-change-2023-8
U.S. Department of Energy (ARPA-E): TERRA-REF: A Public Data Resource for Agricultural Sensor Phenotyping
https://arpa-e.energy.gov/technologies/projects/terras-transportable-observational-platform
The University of Arizona: World’s largest agricultural robot lives at UA’s Maricopa research farm
https://news.arizona.edu/story/worlds-largest-agricultural-robot-lives-uas-maricopa-research-farm
Freethink: World's Largest Farm Robot is Helping Grow Food in the Desert
https://www.freethink.com/shows/hard-reset/season-4/worlds-largest-farm-robot
Bill & Melinda Gates Foundation: High-Throughput, Field-Based Phenotyping Technologies for Smaller Holder Farmers
https://www.gatesfoundation.org/about/committed-grants/2016/09/opp1160353
Wired: The Biggest Robot in the Farm Is a Testbed for Tomorrow's Crops
https://www.wired.com/story/biggest-robot-in-the-farm-is-a-testbed-for-tomorrows-crops/
Nature Food: High-throughput field phenotyping and genetic mapping reveal genetic architectures of sorghum traits
https://www.nature.com/articles/s43016-023-00778-w