Haqiqiy vaqtda ildiz zonasidagi sharoitlarni seza oladigan tuproqda suzuvchi robotdan tortib, buzilishlarni bashorat qila oladigan hisoblash modellarigacha bo'lgan loyihalar urug'lik fondidan olingan. Raqamli qishloq xo'jaligi uchun Kornell tashabbusiyangi tadqiqot innovatsion fondi.
Sakkizta fanlararo tadqiqotchilar jamoasi - qishloq xo'jaligi va hayot fanlari kolleji, muhandislik, hisoblash va axborot fanlari kolleji, Kornell Tech va veterinariya tibbiyoti kolleji (CVM) - 225,000 dollargacha bo'lgan uch yillik mukofotlarni oladi. Ariza berish uchun jamoalar kamida ikkita kollejning Kornel fakulteti o'qituvchilarini kiritishlari kerak edi, bu esa kampuslararo hamkorlikni ta'minlaydi.
“Ushbu tadqiqot loyihalari oziq-ovqat ishlab chiqarish jarayonining har bir bosqichida qishloq xo‘jaligini o‘zgartirish uchun hisoblash modellari, robot tizimlari, sun’iy intellekt va “narsalar interneti” kabi raqamli vositalarning hayajonli salohiyatini aks ettiradi”, dedi. Syuzan Makkouch, Barbara MakKlintok o'simliklar seleksiyasi va genetikasi professori va Raqamli qishloq xo'jaligi bo'yicha Kornel tashabbusi (CIDA) direktori. "Bu kabi fanlararo hamkorlik qishloq xo'jaligining mahsuldorligi va barqarorligini oshirish, shuningdek, kashfiyotlar va amaliy innovatsiyalar liniyasini rivojlantirish uchun ilm-fan chegaralarini ilgari suradi."
CVMning Aholi tibbiyoti va diagnostika fanlari kafedrasi dotsenti Renata Ivanek boshchiligidagi o'ttizga yaqin professor-o'qituvchilardan iborat ko'p tarmoqli guruh 31 taklifdan sakkizta loyihani tanlab oldi. Mukofotlarni moliyalashtirish CIDA tadqiqot innovatsion jamg'armasi va AQSh qishloq xo'jaligi departamentining Hatch qonuni dasturidan olinadi.
Loyihalar:
Mahalliy va robot changlatgichlar orqali qulupnay hosildorligini oshirish: Kirstin Petersen, elektr va kompyuter muhandisligi kafedrasi dotsenti; va Skott MakArt, entomologiya kafedrasi dotsenti. Ularning ishi yovvoyi va boshqariladigan changlatuvchilarning avtomatlashtirilgan monitoringini robot changlatish bilan birlashtirib, hosildorlikni kuzatish, bashorat qilish va yaxshilashga qodir biologik-gibrid tizim uchun asos yaratadi. Tadqiqotchilar bardoshli va kam quvvatli hasharotlar uchun kamera tuzoqlarini ishlab chiqadilar, tez o'zaro changlanish uchun dronlardan foydalanadilar va onlayn ilova orqali fermerga etkazilishi mumkin bo'lgan o'sish modellarini yaratadilar.
Yangi tuproq robototexnikasi va suvdan foydalanish samaradorligini tuproq-ildiz fenotipini aniqlash: Taryn Bauerle, Integrativ o'simliklar fanlari maktabi (SIPS) dotsenti; Robert Shepherd, Sibley Mexanika va Aerokosmik muhandislik maktabi (MAE) dotsenti; Mayk Gor, Liberty Hyde Bailey Professor va SIPSda molekulyar naslchilik va genetika dotsenti; Johannes Lehmann, SIPSda tuproq va ekinlar fanlari professori; va Abraham Strook, Uilyam C. Huey direktori va Gordon L. Dibble, kimyo va biomolekulyar muhandislik professori. O'simlik ildizlari atrofidagi tuproqdagi suvning mavjudligi va oqimi haqida real vaqt rejimida ma'lumot olish uchun tadqiqotchilar ildiz zonasini yarim avtonom tarzda o'rganish uchun sensorli strategiya va tuproqda suzuvchi robotni ishlab chiqadilar.
Yangi mahsulotning buzilishini bashorat qilish uchun mikrobiomadan ma'lumotga ega hisoblash modellari va qarorlarni qo'llab-quvvatlash vositalari: ismaloq namunaviy tizim sifatida: Martin Wiedmann, Gellert oilasining oziq-ovqat xavfsizligi bo'yicha professori; va Ivanek. Tadqiqotchilar yangi ismaloqning saqlash muddatini bashorat qilish uchun qayta ishlash, tashish va chakana savdo paytida mikrobioma o'zaro ta'siri va buzilishlarining hisoblash modelini ishlab chiqadilar.
Olma bog'larida tezlashtirilgan va avtomatlashtirilgan stress diagnostikasi: Awais Khan, Cornell AgriTech kompaniyasining SIPS dotsenti; Serj Belongie, Cornell Tech kompyuter fanlari professori; va Noah Snavely, Cornell Tech kompyuter fanlari dotsenti. O'simliklar patologiyasi, fenotiplash va kompyuterni ko'rish bo'yicha tajribani birlashtirgan holda, jamoa olma uchun mutaxassislar tomonidan izohlangan kasalliklar ma'lumotlar to'plamini yaratadi, kasalliklar tasnifi va miqdorini aniqlash uchun yangi echimlarni topish uchun global tanlovga rahbarlik qiladi, ko'plab alomatlarni aniq ajratish uchun kompyuter ko'rish modellarini ishlab chiqadi. kasalliklar va olma yetishtiruvchilarni qo‘llab-quvvatlash uchun qulay ilovalarni ishlab chiqish.
Uglerod dehqonchiligi: ushbu rivojlanayotgan sektorni qo'llab-quvvatlash uchun mashina razvedkasi, katta ma'lumotlar va jarayon modellarini birlashtirish: Lehmann va Fengqi You, Roxanne E. va Maykl J. Zak Smit Kimyoviy va biomolekulyar muhandislik maktabining energiya tizimlari muhandisligi professori. Ushbu loyiha tuproqning organik uglerodini aniq bashorat qilishni yaxshilash uchun tuproq jarayonini modellashtirishni mashina o'rganish, chuqur o'rganish va katta ma'lumotlar bilan birlashtirib, dalillarga asoslangan siyosat va tuproq salomatligi va iqlim o'zgarishini yumshatishga sarmoya kiritish uchun platforma yaratishga qaratilgan.
O'simliklarning ozuqaviy moddalaridan foydalanishni rag'batlantirish uchun rizomikrobiomadagi genetik-funksiya munosabatlarini aniqlash uchun funktsiyaga yo'naltirilgan yuqori aniqlikdagi fenotiplash platformasi: Aprel Gu, qurilish va atrof-muhit muhandisligi professori; Jenni Kao-Kniffin, SIPS dotsenti; va Kilian Weinberger, kompyuter fanlari dotsenti. Tadqiqotchilar ekinlar uchun foydali bo'lgan yangi mikroorganizmlarni kashf qilish va profillash uchun Kornelda jahon darajasidagi qishloq xo'jaligi fenotiplash inshootini qurishga imkon beradigan innovatsion fenotiplash-genotiplash texnologiyasi platformasini ishlab chiqadilar.
Osmon va tuproqning kengaytiriladigan raqamli sensorlari: Haddan tashqari issiqlik, qurg'oqchilik va yomg'irning ferma miqyosidagi ob-havo prognozlarini yaxshilash uchun narsalar interneti yondashuvi: Toby Ault, yer va atmosfera fanlari dotsenti; va Maks Chjan, MAE dotsenti. Mavjud, simsiz narsalar internetidan foydalanib, tadqiqotchilar oziq-ovqat ishlab chiqaruvchilarga xavflarni bashorat qilish uchun asboblar to'plamini taqdim etish uchun shtat, okrug va fermer xo'jaliklarida ekstremal ob-havoni bashorat qilish uchun asosiy o'zgaruvchilarni kuzatib boradilar va prognoz qiladilar.
Avtomatlashtirilgan sog'ish tizimlarida sog'ilgan sigirlarda subklinik va klinik mastitni aniq aniqlash uchun bashoratli modellarni ishlab chiqish: Rik Uotters, CVM bo'yicha katta yordamchi va Sifatli sut ishlab chiqarish xizmatlari G'arbiy laboratoriyasi direktori; va Kristan Rid, hayvonot fanlari dotsenti. Sut mahsuldorligi, sog'ish vaqti va sog'ish vaqti kabi ma'lumotlardan foydalangan holda, tadqiqotchilar sog'in sigirlarda mastitni bashorat qilish algoritmini ishlab chiqadilar.
- Melanie Lefkovitz, Kornel universiteti
Haqiqiy vaqtda ildiz zonasidagi sharoitlarni seza oladigan tuproqda suzuvchi robotdan tortib, buzilishlarni bashorat qila oladigan hisoblash modellarigacha bo'lgan loyihalar Cornell Initiative for Digital Agriculture kompaniyasining yangi tadqiqot innovatsion fondidan urug'lik mablag'larini oldi. Yuqorida, Musgrave tadqiqot fermasidagi dron, professor Maykl Gor laboratoriyasida talabalar tomonidan dalaga olib ketilmoqda. Foto: Allison Usavage