Projektid, mis ulatuvad mullas ujuvast robotist, mis suudab reaalajas tajuda tingimusi juurtsoonis, kuni arvutusmudeliteni, mis suudavad ennustada toodangu riknemist, said seemneraha Cornelli algatus digitaalse põllumajanduse jaoksUus teadusuuringute innovatsioonifond.
Kaheksa interdistsiplinaarset teadlaste meeskonda - Põllumajanduse ja bioteaduste kolledžist, tehnika-, andmetöötlus- ja infoteaduste kolledžist, Cornell Techist ja veterinaarmeditsiini kolledžist (CVM) - saavad kolmeaastase auhinna kuni 225,000 XNUMX dollarini. Kandideerimiseks pidid meeskonnad hõlmama Cornelli õppejõude vähemalt kahest kolledžist, tagades ülikoolilinnakutevahelise koostöö.
"Need uurimisprojektid esindavad digitaalsete tööriistade (nt arvutusmudelid, robotsüsteemid, tehisintellekt ja "asjade Internet") põnevat potentsiaali, et muuta põllumajandust toiduainete tootmisprotsessi igal etapil," ütles ta. Susan McCouch, Barbara McClintock, sordiaretuse ja geneetika professor ning Cornelli digitaalse põllumajanduse algatuse (CIDA) direktor. "Sellised interdistsiplinaarsed koostööd nihutavad teaduse piire, et suurendada põllumajanduse tootlikkust ja jätkusuutlikkust ning edendada avastuste ja praktiliste uuenduste torustikku."
Ligi kolmest tosinast õppejõust koosnev multidistsiplinaarne rühm, mida juhib CVM-i populatsioonimeditsiini ja diagnostikateaduste osakonna dotsent Renata Ivanek, valis välja kaheksa projekti 31 ettepaneku hulgast. Auhindade rahastamine tuleb CIDA teadusuuringute innovatsioonifondist ja USA põllumajandusministeeriumi Hatch Acti programmist.
Projektid:
Maasikasaagi parandamine kohalike ja robottolmlejate kaudu: Kirstin Petersen, elektri- ja arvutitehnika dotsent; ja Scott McArt, entomoloogia dotsent. Nende töö integreerib looduslike ja hallatavate tolmeldajate automaatse seire robottolmlemisega, pannes aluse bioloogilis-hübriidsüsteemile, mis suudab jälgida, ennustada ja parandada saagikust. Teadlased töötavad välja vastupidavaid ja väikese võimsusega putukakaamera püüniseid, kasutavad droone kiireks risttolmlemiseks ja loovad kasvumudeleid, mida saab veebirakenduse kaudu põllumehele edastada.
Uus mullarobootika ja veekasutuse tõhususe mulla-juure fenotüübi määramine: Taryn Bauerle, integreeriva taimeteaduse kooli (SIPS) dotsent; Robert Shepherd, Sibley mehaanika- ja kosmosetehnika kooli (MAE) dotsent; Mike Gore, Liberty Hyde Bailey SIPSi molekulaarse aretuse ja geneetika professor ja dotsent; Johannes Lehmann, SIPSi mulla- ja põllukultuuriteaduste professor; ja Abraham Stroock, William C. Hooey direktor ja Gordon L. Dibble, keemia- ja biomolekulaartehnika professor. Reaalajas teabe saamiseks taimede juurte ümbritsevas pinnases oleva vee kättesaadavuse ja voolu kohta töötavad teadlased välja tuvastusstrateegia ja mullas ujuva roboti, et poolautonoomselt juuretsooni uurida.
Mikrobioomipõhised arvutusmudelid ja otsustusabivahendid värskete toodete riknemise ennustamiseks: spinat kui mudelsüsteem: Martin Wiedmann, Gellertide perekonna toiduohutuse professor; ja Ivanek. Teadlased töötavad välja arvutusliku mudeli mikrobioomide koostoimete ja häirete kohta töötlemise, transpordi ja jaemüügi ajal, et ennustada värske spinati säilivusaega.
Kiirendatud ja automatiseeritud stressidiagnostika õunaaedades: Awais Khan, Cornell AgriTechi SIPSi dotsent; Serge Belongie, Cornell Techi arvutiteaduse professor; ja Noah Snavely, Cornell Techi arvutiteaduse dotsent. Ühendades teadmised taimepatoloogia, fenotüüpimise ja arvutinägemise vallas, loob meeskond õunte jaoks ekspertide annoteeritud haiguste andmestikke, juhib ülemaailmset väljakutsevõistlust, et leida uudseid lahendusi haiguste klassifitseerimiseks ja kvantifitseerimiseks, arendab arvutinägemise mudeleid, et täpselt eristada paljude haiguste sümptomeid. haigused ja arendada kasutajasõbralikke rakendusi õunakasvatajate toetamiseks.
Süsinikukasvatus: masinate intelligentsuse, suurandmete ja protsessimudelite ühendamine selle areneva sektori toetamiseks: Lehmann ja Fengqi You, Roxanne E. ja Michael J. Zak Smithi keemia- ja biomolekulaartehnoloogia kooli energiasüsteemide inseneri professorid. Selle projekti eesmärk on parandada mulla orgaanilise süsiniku täpset prognoosimist, kombineerides mullaprotsesside modelleerimist masinõppe, süvaõppe ja suurandmetega, et luua platvorm tõenditepõhise poliitika ja investeeringute juhtimiseks mulla tervisesse ja kliimamuutuste leevendamisse.
Funktsioonidele suunatud kõrge eraldusvõimega fenotüpiseerimisplatvorm, et tuletada geneetika ja funktsioonide seoseid risomikrobioomis, et soodustada taimede toitainete kasutamist: April Gu, tsiviil- ja keskkonnatehnika professor; Jenny Kao-Kniffin, SIPSi dotsent; ja Kilian Weinberger, arvutiteaduse dotsent. Teadlased töötavad välja uuendusliku fenotüüpimise-genotüpiseerimise tehnoloogiaplatvormi, mis võimaldab neil ehitada Cornellis maailmatasemel põllumajandusliku fenotüpiseerimise rajatise, et avastada ja profiilida uusi põllukultuuridele kasulikke mikroorganisme.
Taeva ja pinnase skaleeritavad digitaalsed andurid: asjade Interneti-lähenemine, et parandada talude mastaabis äärmusliku kuumuse, põua ja sademete ilmaprognoose: Toby Ault, maa- ja atmosfääriteaduste dotsent; ja Max Zhang, MAE dotsent. Kasutades olemasolevat traadita asjade internetti, jälgivad ja prognoosivad teadlased peamisi muutujaid äärmuslike ilmastikutingimuste ennustamiseks osariigi, maakonna ja talude tasandil, et pakkuda toidutootjatele ohtude prognoosimise tööriistakomplekti.
Ennustavate mudelite väljatöötamine subkliinilise ja kliinilise mastiidi täpseks tuvastamiseks lüpsilehmadel, keda lüpstakse automatiseeritud lüpsisüsteemidega: Rick Watters, CVM-i vanemadvokaat ja kvaliteetse piimatootmisteenuste lääne labori direktor; ja Kristan Reed, loomateaduse dotsent. Kasutades selliseid andmeid nagu piimatoodang, lüpsiaeg ja lüpsikülastuste vaheline aeg, töötavad teadlased välja algoritmi piimalehmade mastiidi ennustamiseks.
- Melanie Lefkowitz, Cornelli ülikool
Projektid, mis ulatuvad pinnases ujuvast robotist, mis suudab reaalajas tajuda tingimusi juurtsoonis, kuni arvutusmudeliteni, mis suudavad ennustada toodangu riknemist, said seemneraha Cornelli algatuse digitaalse põllumajanduse uuest teadusuuringute innovatsioonifondist. Ülal on droon Musgrave'i uurimisfarmis, mille viivad põllule professor Micheal Gore'i labori õpilased. Foto: Allison Usavage