Kök zonasındakı şəraiti real vaxtda hiss edə bilən torpaqda üzən robotdan tutmuş xarab olacağını təxmin edə bilən hesablama modellərinə qədər müxtəlif layihələrə toxum fondu əldə edilib. Rəqəmsal Əkinçilik üçün Cornell Təşəbbüsü's yeni Tədqiqat İnnovasiya Fondu.
Kənd Təsərrüfatı və Həyat Elmləri Kolleci, Mühəndislik, Hesablama və İnformasiya Elmləri Kolleci, Cornell Tech və Baytarlıq Tibb Kollecindən (CVM) səkkiz fənlərarası tədqiqatçılar qrupu 225,000 dollara qədər üç illik mükafat alacaqlar. Müraciət etmək üçün komandalar kampuslararası əməkdaşlığı təmin edərək ən azı iki kollecdən Kornell fakültəsinin üzvlərini daxil etməlidirlər.
"Bu tədqiqat layihələri qida istehsalı prosesinin hər addımında kənd təsərrüfatını dəyişdirmək üçün hesablama modelləri, robot sistemləri, süni intellekt və "əşyaların interneti" kimi rəqəmsal vasitələrin maraqlı potensialını təmsil edir" dedi. Susan McCouch, Barbara McClintock Bitki yetişdirmə və genetika professoru və Rəqəmsal Kənd Təsərrüfatı üzrə Kornel Təşəbbüsünün (CIDA) direktoru. "Bu kimi fənlərarası əməkdaşlıqlar kənd təsərrüfatının məhsuldarlığını və davamlılığını artırmaq, kəşflər və praktiki yeniliklər xəttini inkişaf etdirmək üçün elmin sərhədlərini itələyəcək."
CVM-nin Əhali Təbabəti və Diaqnostika Elmləri Departamentinin dosenti Renata İvanekin sədrlik etdiyi üçə yaxın professor-müəllim heyətindən ibarət multidissiplinar qrup 31 təklifdən səkkiz layihəni seçdi. Mükafatların maliyyələşdirilməsi CIDA Tədqiqat İnnovasiya Fondu və ABŞ Kənd Təsərrüfatı Departamentinin Hatch Aktı proqramından gəlir.
Layihələr:
Doğma və robot tozlayıcılar vasitəsilə çiyələk məhsuldarlığının yaxşılaşdırılması: Kirstin Petersen, elektrik və kompüter mühəndisliyi kafedrasının dosenti; və Scott McArt, entomologiya üzrə dosent. Onların işi vəhşi və idarə olunan tozlandırıcıların avtomatlaşdırılmış monitorinqini robot tozlandırma ilə birləşdirəcək, məhsul məhsuldarlığını müşahidə edə, proqnozlaşdıra və yaxşılaşdıra bilən bioloji-hibrid sistem üçün zəmin yaradacaq. Tədqiqatçılar davamlı və aşağı gücə malik həşərat kameraları hazırlayacaq, sürətli çarpaz tozlanma üçün dronlardan istifadə edəcək və onlayn proqram vasitəsilə fermerə çatdırıla bilən böyümə modelləri yaradacaqlar.
Yeni torpaq robotları və sudan istifadənin effektivliyinin torpaq-kök fenotiplənməsi üçün zondlanması: Taryn Bauerle, İnteqrativ Bitki Elmləri Məktəbinin (SIPS) dosenti; Robert Shepherd, Sibley Mexanika və Aerokosmik Mühəndislik Məktəbinin (MAE) dosenti; Mike Gore, Liberty Hyde Bailey Professor və SIPS-də molekulyar seleksiya və genetika üzrə dosent; Johannes Lehmann, SIPS-də torpaq və bitki elmləri professoru; və Abraham Strook, William C. Hooey direktoru və Qordon L. Dibble, Kimya və Biomolekulyar Mühəndislik professoru. Bitki kökləri ətrafındakı torpaqda suyun mövcudluğu və axını haqqında real vaxt məlumatlarına daxil olmaq üçün tədqiqatçılar kök zonasını yarı avtonom şəkildə tədqiq etmək üçün zondlama strategiyası və torpaqda üzən robot hazırlayacaqlar.
Təzə məhsulun xarab olmasını proqnozlaşdırmaq üçün mikrobiom məlumatlı hesablama modelləri və qərara dəstək vasitələri: ispanaq bir model sistem kimi: Martin Wiedmann, Qida Təhlükəsizliyi üzrə Gellert Ailəsi Professoru; və İvanek. Tədqiqatçılar təzə ispanaqın saxlama müddətini proqnozlaşdırmaq üçün emal, daşınma və pərakəndə satış zamanı mikrobiom qarşılıqlı təsirlərinin və pozulmalarının hesablama modelini hazırlayacaqlar.
Alma bağlarında sürətlənmiş və avtomatlaşdırılmış stress diaqnostikası: Awais Khan, Cornell AgriTech-də SIPS üzrə dosent; Serge Belongie, Cornell Tech-də kompüter elmləri professoru; və Noah Snavely, Cornell Tech-də kompüter elmləri üzrə dosent. Bitki patologiyası, fenotipləşdirmə və kompüter görmə sahəsində təcrübəni birləşdirərək, komanda almalar üçün ekspert tərəfindən şərh edilmiş xəstəlik məlumat dəstləri yaradacaq, xəstəliklərin təsnifatı və kəmiyyətinin müəyyən edilməsi üçün yeni həllər tapmaq üçün qlobal çağırış müsabiqəsinə rəhbərlik edəcək, bir çox xəstəliyin əlamətlərini dəqiq ayırd etmək üçün kompüter görmə modellərini inkişaf etdirəcək. xəstəlikləri və alma yetişdiricilərinə dəstək olmaq üçün istifadəçi dostu proqramlar hazırlayır.
Karbon təsərrüfatı: Bu inkişaf etməkdə olan sektoru dəstəkləmək üçün maşın zəkasını, böyük məlumatı və proses modellərini birləşdirərək: Lehmann və Fengqi You, Roxanne E. və Michael J. Zak Smith Kimya və Biomolekulyar Mühəndislik Məktəbində Enerji Sistemləri Mühəndisliyi üzrə Professor. Bu layihə torpaq prosesinin modelləşdirilməsini maşın öyrənməsi, dərin öyrənmə və böyük data ilə birləşdirərək, torpağın sağlamlığı və iqlim dəyişikliyinin azaldılmasına sübuta əsaslanan siyasət və sərmayələri idarə etmək üçün platforma yaratmaqla torpağın üzvi karbonunun dəqiq proqnozunu təkmilləşdirmək məqsədi daşıyır.
Bitki qida maddələrindən istifadəni təşviq etmək üçün rizomikrobiomda genetik-funksiya əlaqələrini çıxarmaq üçün funksiyaya yönəlmiş yüksək qətnaməli fenotipləşdirmə platforması: April Gu, mülki və ətraf mühit mühəndisliyi professoru; Jenny Kao-Kniffin, SIPS-də dosent; və Kilian Weinberger, kompüter elmləri dosenti. Tədqiqatçılar, məhsullar üçün faydalı olan yeni mikroorqanizmləri aşkar etmək və profilləşdirmək üçün Kornelldə dünya səviyyəli kənd təsərrüfatı fenotipləmə qurğusu qurmağa imkan verəcək innovativ fenotipləşdirmə-genotipləşdirmə texnologiyası platforması hazırlayacaqlar.
Göylərin və torpağın ölçülə bilən rəqəmsal sensorları: Həddindən artıq isti, quraqlıq və yağışla bağlı təsərrüfat miqyaslı hava proqnozlarını yaxşılaşdırmaq üçün əşyaların interneti: Toby Ault, yer və atmosfer elmləri üzrə dosent; və Max Zhang, MAE-nin dosenti. Mövcud, simsiz əşya internetindən istifadə edərək, tədqiqatçılar qida istehsalçılarını təhlükələri proqnozlaşdırmaq üçün alətlər dəsti ilə təmin etmək üçün əyalət, mahal və təsərrüfat səviyyələrində ekstremal hava şəraitini proqnozlaşdırmaq üçün əsas dəyişənləri izləyəcək və proqnozlaşdıracaq.
Avtomatlaşdırılmış sağım sistemləri ilə sağılan süd inəklərində subklinik və klinik mastitlərin dəqiq aşkarlanması üçün proqnozlaşdırıcı modellərin işlənib hazırlanması: Rick Watters, CVM-də baş məsləhətçi və Keyfiyyətli Süd İstehsalı Xidmətləri Qərb Laboratoriyasının direktoru; və Kristan Reed, heyvan elmləri üzrə dosent. Süd məhsuldarlığı, sağım vaxtı və sağım ziyarətləri arasındakı vaxt kimi məlumatlardan istifadə edərək, tədqiqatçılar süd inəklərində mastit proqnozlaşdırmaq üçün bir alqoritm hazırlayacaqlar.
- Melanie Lefkowitz, Cornell Universiteti
Kök zonasındakı şəraiti real vaxtda hiss edə bilən torpaqda üzən robotdan tutmuş xarab olacağını proqnozlaşdıra bilən hesablama modellərinə qədər müxtəlif layihələr Rəqəmsal Kənd Təsərrüfatı üçün Kornel Təşəbbüsünün yeni Tədqiqat İnnovasiya Fondundan toxum fondu aldı. Yuxarıda, Musgrave Araşdırma Farmında bir dron, professor Micheal Gore laboratoriyasında tələbələr tərəfindən sahəyə aparılır. Foto: Allison Usavage