Projekty počínaje robotem plavajícím v půdě, který dokáže snímat podmínky v kořenové zóně v reálném čase, až po výpočtové modely, které dokážou předvídat kažení, obdržely počáteční fondy od Cornellova iniciativa pro digitální zemědělství's nový výzkumný inovační fond.
Osm mezioborových týmů výzkumníků – z College of Agriculture and Life Sciences, College of Engineering, Computing and Information Science, Cornell Tech a College of Veterinary Medicine (CVM) – obdrží tříleté ceny až do výše 225,000 XNUMX USD. Aby se týmy mohly přihlásit, musely zahrnovat členy fakulty Cornell z alespoň dvou vysokých škol, aby byla zajištěna spolupráce mezi kampusy.
„Tyto výzkumné projekty představují vzrušující potenciál digitálních nástrojů, jako jsou výpočetní modely, robotické systémy, umělá inteligence a ‚internet věcí‘, k transformaci zemědělství na každém kroku procesu výroby potravin,“ řekl. Susan McCouchová, profesorka šlechtění rostlin a genetiky Barbara McClintock a ředitelka Cornellovy iniciativy pro digitální zemědělství (CIDA). "Interdisciplinární spolupráce, jako je tato, posune hranice vědy ke zvýšení produktivity a udržitelnosti zemědělství a podpoří řadu objevů a praktických inovací."
Multidisciplinární skupina téměř tří desítek členů fakulty, jejímž předsedou je docentka Renata Ivánek z Ústavu populačního lékařství a diagnostických věd CVM, vybrala osm projektů z 31 návrhů. Financování cen pochází z fondu CIDA Research Innovation Fund a programu Hatch Act ministerstva zemědělství USA.
Projekty:
Zlepšení výnosu jahod díky nativním a robotickým opylovačům: Kirstin Petersen, odborná asistentka elektrotechniky a počítačového inženýrství; a Scott McArt, odborný asistent entomologie. Jejich práce bude integrovat automatizované monitorování volně žijících a řízených opylovačů s robotickým opylováním, čímž položí základy pro biologicko-hybridní systém, který dokáže pozorovat, předvídat a zlepšovat výnos plodin. Výzkumníci vyvinou odolné a nízkoenergetické kamerové pasti na hmyz, použijí drony k rychlému křížovému opylení a vytvoří modely růstu, které mohou být předány farmáři prostřednictvím online aplikace.
Nová půdní robotika a snímání pro fenotypizaci půdního kořene účinnosti využití vody: Taryn Bauerle, docentka na School of Integrative Plant Science (SIPS); Robert Shepherd, mimořádný profesor na Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering (MAE); Mike Gore, profesor Liberty Hyde Bailey a docent molekulárního šlechtění a genetiky v SIPS; Johannes Lehmann, profesor půdních a rostlinných věd v SIPS; a Abraham Stroock, ředitel William C. Hooey a Gordon L. Dibble, profesor chemického a biomolekulárního inženýrství. Pro přístup k informacím v reálném čase o dostupnosti a toku vody v půdě kolem kořenů rostlin vyvinou výzkumníci strategii snímání a robota plavajícího v půdě, aby poloautonomně prozkoumali kořenovou zónu.
Výpočtové modely a nástroje na podporu rozhodování založené na mikrobiom pro předpovídání zkažení čerstvých produktů: špenát jako modelový systém: Martin Wiedmann, profesor bezpečnosti potravin rodiny Gellertových; a Ivánek. Výzkumníci vyvinou výpočtový model interakcí a poruch mikrobiomu během zpracování, přepravy a maloobchodu, aby předpověděli trvanlivost čerstvého špenátu.
Zrychlená a automatizovaná diagnostika stresu v jabloňových sadech: Awais Khan, docent v SIPS na Cornell AgriTech; Serge Belongie, profesor počítačových věd na Cornell Tech; a Noah Snavely, docent počítačových věd na Cornell Tech. Spojením odborných znalostí v oblasti patologie rostlin, fenotypizace a počítačového vidění vytvoří tým expertně anotované soubory údajů o chorobách pro jablka, povede celosvětovou soutěž o hledání nových řešení pro klasifikaci a kvantifikaci chorob, vyvine modely počítačového vidění, které přesně rozliší mezi symptomy mnoha nemocí a vyvíjet uživatelsky přívětivé aplikace na podporu pěstitelů jablek.
Uhlíkové zemědělství: Kombinace inteligence strojů, velkých dat a procesních modelů na podporu tohoto vznikajícího sektoru: Lehmann a Fengqi You, profesor Roxanne E. a Michael J. Zak v oboru inženýrství energetických systémů na Smith School of Chemical and Biomolekulární inženýrství. Tento projekt si klade za cíl zlepšit přesnou předpověď obsahu organického uhlíku v půdě kombinací modelování půdního procesu se strojovým učením, hlubokým učením a velkými daty s cílem vytvořit platformu pro řízení politiky založené na důkazech a investic do zdraví půdy a zmírňování změny klimatu.
Funkčně cílená fenotypová platforma s vysokým rozlišením pro odvození vztahů mezi genetikou a funkcemi v rhizomikrobiomu pro podporu využití rostlinných živin: April Gu, profesor stavebního a environmentálního inženýrství; Jenny Kao-Kniffin, docentka v SIPS; a Kilian Weinberger, docent informatiky. Výzkumníci vyvinou inovativní technologickou platformu pro fenotypování a genotypování, která jim umožní vybudovat prvotřídní zařízení pro zemědělskou fenotypizaci v Cornell, aby bylo možné objevit a profilovat nové mikroorganismy, které jsou prospěšné pro plodiny.
Škálovatelné digitální senzory oblohy a půdy: Přístup založený na internetu věcí ke zlepšení předpovědí počasí na farmě ohledně extrémního horka, sucha a srážek: Toby Ault, odborný asistent věd o Zemi a atmosféře; a Max Zhang, docent v MAE. Pomocí stávajícího bezdrátového internetu věcí budou výzkumníci sledovat a předpovídat klíčové proměnné pro předpovídání extrémního počasí na úrovni státu, okresu a farmy, aby výrobcům potravin poskytli sadu nástrojů pro předpovídání nebezpečí.
Vývoj prediktivních modelů pro přesnou detekci subklinických a klinických mastitid u dojnic dojených automatickými dojicími systémy: Rick Watters, vedoucí spolupracovník CVM a ředitel Western Laboratory Quality Milk Production Services; a Kristan Reed, odborný asistent vědy o zvířatech. S využitím dat, jako je dojivost, doba dojení a doba mezi návštěvami dojení, vědci vyvinou algoritmus k předpovědi mastitidy u dojnic.
- Melanie Lefkowitz, Cornell University
Projekty počínaje robotem plavajícím v půdě, který dokáže snímat podmínky v kořenové zóně v reálném čase, až po výpočtové modely, které dokážou předvídat kažení produkce, obdržely počáteční fondy z nového výzkumného inovačního fondu Cornell Initiative for Digital Agriculture. Nahoře dron na výzkumné farmě Musgrave, který do terénu vezou studenti v laboratoři profesora Micheala Gorea. Foto: Allison Usavage