台湾地区成功大学(以下简称“成大”)材料系教授苏彦勋团队根据叶绿素在大自然中行光合作用的原理，从天然植物中萃取出染料，作为光电半导体元件的光敏化剂，借此提升半导体元件的光电转换效率，并利用AI达成关键技术的突破，在太阳能产氢效率上，从原本的2.59%提升至9.42%。
研究成果刊登在国际著名农业领域期刊“美国化学学会农业科学与技术”，获选为当期期刊封面，受到国际关注。
苏彦勋表示，自然界的光合作用为目前已知最有效的太阳光能转换体系，要研究转换效能需从众多的染料以及光敏化剂当中，挑选出适当的配方以及比例，需要耗费数个月甚至是数年的时间进行摸索以及研究。
中正大学机械系助理教授赖臆升在台南盐水植物工厂进行跨领域产学研究(图源：成大)
成大团队与台湾地区中正大学赖臆升助理教授合作，利用人工智能选择天然植物叶子并调控天然植物叶子色泽分布，制作出天然色素染料并应用于纯净且零碳排放的太阳能产氢元件的感光层，善用人工智能有系统地改善人类生活，促进绿能科技与创新农业发展。
成大指出，研究团队所开发的人工智能运算系统运用“基因算法”以及“类神经网络系统”达成关键技术突破。此系统可针对天然植物染料的吸收峰值、强度甚至是植物的种类以及所搭配的半导体材料的电化学特性做为演算依据。
经过数百万次的大数据演算以及测试之后，最终该系统可给出综合关键参数的最佳解答，进而节省大量研究成本以及时间并得到最佳效能的参数配比，也在太阳能产氢效率上，由原本2.59%提升至9.42%。
中正大学机械系助理教授赖臆升指出，协作植物工厂进行科技艺术农业跨领域产学合作所建立的人工智能系统，可快速且有效地为科学家找出最佳解答。通过人工智能的开发以及运用，不仅能快速推动高附加价值的“第六产业”也将促使农业科技进步，更有机会助于人类解决能源、粮食短缺危机以及环境污染等相关议题。
