Пачатковыя сродкі ад Ініцыятыва Корнела па лічбавай сельскай гаспадарцыНовы даследчы інавацыйны фонд.
Восем міждысцыплінарных груп даследчыкаў - з Каледжа сельскай гаспадаркі і навук аб жыцці, Каледжа інжынерыі, вылічальнай тэхнікі і інфарматыкі, Тэхнічнага каледжа Корнела і Каледжа ветэрынарнай медыцыны (CVM) - атрымаюць трохгадовыя ўзнагароды ў памеры да 225,000 XNUMX долараў. Для таго, каб падаць заяўку, каманды павінны былі ўключаць выкладчыкаў Cornell як мінімум з двух каледжаў, забяспечваючы міжкампуснае супрацоўніцтва.
«Гэтыя даследчыя праекты ўяўляюць захапляльны патэнцыял лічбавых інструментаў, такіх як вылічальныя мадэлі, рабатызаваныя сістэмы, штучны інтэлект і «Інтэрнэт рэчаў», каб трансфармаваць сельскую гаспадарку на кожным этапе працэсу вытворчасці прадуктаў харчавання», — сказаў ён. Сьюзен Маккаўч, прафесар раслінаводства і генетыкі Барбара МакКлінтак і дырэктар Корнельскай ініцыятывы па лічбавай сельскай гаспадарцы (CIDA). «Міждысцыплінарнае супрацоўніцтва, падобнае гэтаму, рассуне межы навукі, каб павысіць прадукцыйнасць і ўстойлівасць сельскай гаспадаркі, а таксама садзейнічаць развіццю адкрыццяў і практычных інавацый».
Міждысцыплінарная група з амаль трох дзясяткаў выкладчыкаў пад старшынствам Рэнаты Іванек, дацэнта кафедры народнай медыцыны і дыягнастычных навук CVM, абрала восем праектаў з 31 прапановы. Фінансаванне ўзнагарод адбываецца з Фонду даследаванняў і інавацый CIDA і праграмы Міністэрства сельскай гаспадаркі ЗША Hatch Act.
Праекты:
Павышэнне ўраджайнасці трускаўкі з дапамогай мясцовых і робатаў-апыляльнікаў: Кірстын Петэрсан, дацэнт кафедры электратэхнікі і вылічальнай тэхнікі; і Скот Макарт, дацэнт кафедры энтамалогіі. Іх праца будзе аб'ядноўваць аўтаматызаваны маніторынг дзікіх і кіраваных апыляльнікаў з рабатызаваным апыленнем, закладваючы аснову для біялагічна-гібрыднай сістэмы, якая можа назіраць, прагназаваць і паляпшаць ураджайнасць культур. Даследчыкі распрацуюць трывалыя і маламагутныя камеры-пасткі для насякомых, выкарыстаюць беспілотнікі для хуткага перакрыжаванага апылення і створаць мадэлі росту, якія можна будзе перадаць фермеру праз інтэрнэт-дадатак.
Новая глебавая робататэхніка і зандзіраванне фенатыпу глебы і каранёў эфектыўнасці выкарыстання вады: Тарын Бауэрле, дацэнт Школы інтэгратыўнага расліназнаўства (SIPS); Роберт Шэферд, дацэнт Школы машынабудавання і аэракасмічнай тэхнікі Сіблі (MAE); Майк Гор, прафесар Liberty Hyde Bailey і дацэнт малекулярнай селекцыі і генетыкі ў SIPS; Ёханес Леман, прафесар навук аб глебе і раслінаводстве ў SIPS; і Абрагам Строк, дырэктар William C. Hooey і Гордан Л. Дыбл, прафесар хімічнай і біямалекулярнай інжынерыі. Каб атрымаць доступ да інфармацыі ў рэжыме рэальнага часу аб наяўнасці і патоку вады ў глебе вакол каранёў раслін, даследчыкі распрацуюць стратэгію зандзіравання і робата, які плавае ў глебе, каб паўаўтаномна даследаваць каранёвую зону.
Вылічальныя мадэлі з улікам мікрабіёмаў і інструменты падтрымкі прыняцця рашэнняў для прагназавання псавання свежых прадуктаў: шпінат як мадэльная сістэма: Марцін Відман, прафесар па бяспецы харчовых прадуктаў сям'і Геллерт; і Іванек. Даследчыкі распрацуюць вылічальную мадэль узаемадзеяння і абурэння мікрабіёмаў падчас апрацоўкі, транспарціроўкі і рознічнага гандлю, каб прагназаваць тэрмін прыдатнасці свежага шпінату.
Паскораная і аўтаматызаваная дыягностыка стрэсу ў яблыневых садах: Авайс Хан, дацэнт SIPS у Cornell AgriTech; Serge Belongie, прафесар інфарматыкі ў Cornell Tech; і Ноа Снаўлі, дацэнт кафедры інфарматыкі ў Cornell Tech. Аб'ядноўваючы вопыт у галіне паталогіі раслін, фенатыпізавання і камп'ютэрнага зроку, каманда будзе ствараць экспертна анатаваныя наборы дадзеных па хваробах яблыкаў, узначаліць глабальнае спаборніцтва па пошуку новых рашэнняў для класіфікацыі і колькаснай ацэнкі хвароб, распрацаваць мадэлі камп'ютэрнага зроку для дакладнага адрознення сімптомаў многіх хвароб і распрацоўваць зручныя дадаткі для падтрымкі вытворцаў яблыкаў.
Вугляроднае земляробства: аб'яднанне машыннага інтэлекту, вялікіх даных і мадэляў працэсаў для падтрымкі гэтага развіваючагася сектара: Леман і Фэнкі Ю, Раксана Э. і Майкл Дж. Зак, прафесары інжынерыі энергетычных сістэм Школы хімічнай і біямалекулярнай інжынерыі Сміта. Гэты праект накіраваны на паляпшэнне дакладнага прагназавання арганічнага вугляроду ў глебе шляхам аб'яднання мадэлявання працэсаў у глебе з машынным навучаннем, глыбокім навучаннем і вялікімі дадзенымі для стварэння платформы для правядзення заснаванай на фактах палітыкі і інвестыцый у здароўе глебы і змякчэнне наступстваў змены клімату.
Функцыянальна арыентаваная платформа фенатыпавання з высокім раздзяленнем для высновы ўзаемасувязі паміж генетыкай і функцыямі ў рызамікрабіёме для садзейнічання выкарыстанню пажыўных рэчываў раслін: Эйпрыл Гу, прафесар грамадзянскай і экалагічнай інжынерыі; Джэні Као-Ніфін, дацэнт SIPS; і Кіліян Вайнбергер, дацэнт інфарматыкі. Даследчыкі распрацуюць інавацыйную тэхналагічную платформу для фенатыпавання і генатыпіравання, якая дазволіць ім пабудаваць сельскагаспадарчы фенатыпічны аб'ект сусветнага класа ў Корнеле, каб выявіць і прафіляваць новыя мікраарганізмы, карысныя для сельскагаспадарчых культур.
Лічбавыя датчыкі неба і глебы з магчымасцю маштабавання: падыход Інтэрнэту рэчаў для паляпшэння прагнозаў надвор'я ў маштабе фермы: экстрэмальная спякота, засуха і ападкі: Тобі Олт, дацэнт кафедры навук аб зямлі і атмасферы; і Макс Чжан, дацэнт MAE. Выкарыстоўваючы існуючы бесправадны Інтэрнэт рэчаў, даследчыкі будуць кантраляваць і прагназаваць ключавыя зменныя для прагназавання экстрэмальных умоў надвор'я на ўзроўні штата, акругі і фермы, каб даць вытворцам прадуктаў харчавання набор інструментаў для прагназавання небяспек.
Распрацоўка прагнастычных мадэляў для дакладнага выяўлення Субклінічны і клінічнага масцітыя ў дойных кароў, дойных аўтаматызаванымі сістэмамі даення: Рык Уоттэрс, старшы супрацоўнік па пашырэнню ў CVM і дырэктар Заходняй лабараторыі паслуг па вытворчасці якаснага малака; і Крыстан Рыд, дацэнт кафедры жывёлагадоўлі. Выкарыстоўваючы такія дадзеныя, як надоі малака, час даення і час паміж наведваннямі даення, даследчыкі распрацуюць алгарытм прагназавання масцітыя ў дойных кароў.
- Мелані Лефковіц, Карнельскі ўніверсітэт
Праекты, пачынаючы ад робата, які плавае ў глебе, які можа адчуваць умовы ў каранёвай зоне ў рэжыме рэальнага часу, і заканчваючы вылічальнымі мадэлямі, якія могуць прагназаваць псаванне, атрымалі пачатковыя сродкі ад новага навукова-інавацыйнага фонду Cornell Initiative for Digital Agriculture. Уверсе беспілотнік на навукова-даследчай ферме Масгрэйв, які вывозяць у поле студэнты лабараторыі прафесара Майкла Гора. Фота: Allison Usavage