Proyék mimitian ti robot ngojay taneuh anu tiasa ngaraosan kaayaan di zona akar sacara real waktos dugi ka modél komputasi anu tiasa ngaduga ngahasilkeun karusakan anu nampi dana bibit ti Inisiatif Cornell pikeun Tatanén Digital's Dana Inovasi Panalungtikan anyar.
Dalapan tim interdisipliner peneliti - ti College of Agriculture and Life Sciences, College of Engineering, Computing and Information Science, Cornell Tech sareng College of Veterinary Medicine (CVM) - bakal nampi panghargaan tilu taun dugi ka $225,000. Pikeun nerapkeun, tim kedah ngalebetkeun anggota dosen Cornell tina sahenteuna dua akademi, mastikeun kolaborasi lintas kampus.
"Proyék panalungtikan ieu ngagambarkeun poténsi anu pikaresepeun tina alat digital, sapertos modél komputasi, sistem robotic, kecerdasan jieunan sareng 'internét mahluk,' pikeun ngarobih tatanén dina unggal léngkah prosés produksi pangan," saurna. Susan McCouch, Profesor Barbara McClintock ngeunaan Pembiakan Tutuwuhan sareng Genetika sareng diréktur Cornell Initiative for Digital Agriculture (CIDA). "Kolaborasi interdisipliner sapertos ieu bakal nyorong wates élmu pikeun ningkatkeun produktivitas sareng kelestarian tatanén, sareng ngamajukeun pipa penemuan sareng inovasi praktis."
Grup multidisiplin anu ampir tilu belasan anggota dosen, dipimpin ku Renata Ivanek, profesor gaul di Departemen Kedokteran Populasi sareng Élmu Diagnostik di CVM, milih dalapan proyék tina 31 usulan. Pembiayaan pikeun panghargaan asalna tina Dana Inovasi Panaliti CIDA sareng program Undang-undang Hatch Departemen Pertanian AS.
Proyék:
Ningkatkeun ngahasilkeun strawberry ngaliwatan pollinator asli jeung robotic: Kirstin Petersen, asisten dosen rékayasa listrik jeung komputer; jeung Scott McArt, asisten dosen entomologi. Karyana bakal ngahijikeun ngawaskeun otomatis pollinator liar sareng terurus sareng pembuahan robotik, nempatkeun dasar pikeun sistem biologis-hibrida anu tiasa niténan, ngaduga sareng ningkatkeun hasil pamotongan. Panaliti bakal ngembangkeun perangkap kaméra serangga anu tahan sareng kakuatan rendah, ngagunakeun drone pikeun pembuahan silang gancang sareng nyiptakeun modél pertumbuhan anu tiasa dikirimkeun ka patani via aplikasi online.
Robotika taneuh anyar sareng sensing pikeun phenotyping akar taneuh ngeunaan efektivitas panggunaan cai: Taryn Bauerle, profesor gaul di Sakola Integrative Plant Élmu (SIPS); Robert Shepherd, profesor gaul di Sibley Sakola Téknik Mesin jeung Aerospace (MAE); Mike Gore, Profesor Liberty Hyde Bailey sareng profesor gaul pembiakan molekular sareng genetika di SIPS; Johannes Lehmann, profésor élmu taneuh sareng pepelakan di SIPS; sarta Abraham Stroock, William C. Hooey Diréktur sarta Gordon L. Dibble, profésor Kimia sarta Téknik Biomolekul. Pikeun ngaksés inpormasi sacara real-time ngeunaan kasadiaan sareng aliran cai dina taneuh sakitar akar pepelakan, panalungtik bakal ngembangkeun strategi sensing sareng robot ngojay taneuh pikeun ngajalajah zona akar sacara semi-otonom.
Modél komputasi-informed Microbiome sareng alat pangrojong kaputusan pikeun ngaduga karusakan produk seger: bayem salaku sistem modél: Martin Wiedmann, Profesor kulawarga Gellert dina Kasalametan Pangan; jeung Ivanek. Panaliti bakal ngembangkeun modél komputasi tina interaksi mikrobiom sareng gangguan nalika ngolah, transportasi sareng ritel pikeun ngaduga umur rak kangkung seger.
Diagnostik setrés gancangan sareng otomatis di kebon apel: Awais Khan, profesor gaul di SIPS di Cornell AgriTech; Serge Belongie, profésor élmu komputer di Cornell Tech; sareng Noah Snavely, profesor gaul élmu komputer di Cornell Tech. Ngagabungkeun kaahlian dina Patologi tutuwuhan, phenotyping jeung visi komputer, tim bakal nyieun datasets kasakit ahli-annotated pikeun apel, mingpin kompetisi tantangan global pikeun manggihan solusi novél pikeun klasifikasi kasakit jeung kuantitas, ngamekarkeun model visi komputer pikeun akurat ngabedakeun antara gejala loba. panyakit, sarta ngamekarkeun aplikasi ramah-pamaké pikeun ngarojong growers apal.
Pertanian karbon: Ngagabungkeun intelegensi mesin, data gedé sareng modél prosés pikeun ngadukung séktor anu muncul ieu: Lehmann na Fengqi Anjeun, nu Roxanne E. sarta Michael J. Zak Professor di Téknik Energy Systems di Smith Sakola Kimia sarta Téknik Biomolekul. Proyék ieu boga tujuan pikeun ngaronjatkeun prediksi akurat karbon organik taneuh ku ngagabungkeun modeling prosés taneuh jeung learning mesin, learning jero tur data badag pikeun nyieun platform ngajalankeun kawijakan dumasar-bukti sarta investasi dina kaséhatan taneuh sarta mitigasi perubahan iklim.
Platform phenotyping resolusi luhur anu ditargetkeun kana fungsi pikeun ngungkabkeun hubungan genetik-fungsi dina rhizomicrobiome pikeun ngamajukeun pemanfaatan gizi tutuwuhan: April Gu, profésor rékayasa sipil jeung lingkungan; Jenny Kao-Kniffin, profesor gaul di SIPS; sareng Kilian Weinberger, profesor gaul élmu komputer. Panaliti bakal ngembangkeun platform téknologi phenotyping-genotyping inovatif anu bakal ngamungkinkeun aranjeunna ngawangun fasilitas phenotyping pertanian kelas dunya di Cornell, pikeun mendakan sareng profil mikroorganisme anyar anu mangpaat pikeun pepelakan.
Scalable sensor digital langit jeung taneuh: Hiji pendekatan internét ngeunaan hal pikeun ngaronjatkeun ramalan cuaca skala peternakan panas ekstrim, halodo jeung curah hujan: Toby Ault, asisten dosen elmu bumi jeung atmosfir; jeung Max Zhang, profesor gaul di MAE. Ngagunakeun internét nirkabel anu tos aya, panalungtik bakal ngawas sareng ngaramalkeun variabel konci pikeun ngaramal cuaca ekstrim di tingkat nagara bagian, kabupaten sareng tegalan pikeun nyayogikeun produsén dahareun sareng toolkit pikeun ngaramalkeun bahaya.
Ngembangkeun modél prediktif pikeun akurat ngadeteksi mastitis subklinis sareng klinis dina sapi perah anu diperah nganggo sistem pemerahan otomatis: Rick Watters, senior extension gaul di CVM sarta diréktur Kualitas Susu Produksi Layanan Laboratorium Kulon; jeung Kristan Reed, asisten dosen elmu sato. Ngagunakeun data kayaning ngahasilkeun susu, milking waktu jeung waktu antara milking kunjungan, panalungtik bakal ngamekarkeun hiji algoritma keur prediksi mastitis dina sapi susu.
- Melanie Lefkowitz, Universitas Cornell
Proyék mimitian ti robot ngojay taneuh anu tiasa ngaraosan kaayaan di zona akar sacara real waktos dugi ka modél komputasi anu tiasa ngaduga ngahasilkeun dana bibit anu nampi karusakan tina Cornell Initiative for Digital Agriculture's New Research Innovation Fund. Di luhur, drone di Musgrave Research Farm, dibawa ka lapangan ku mahasiswa di laboratorium Profesor Micheal Gore. Poto: Allison Usavage