Пројекти у распону од робота који плива у тлу и који може да осети услове у зони корена у реалном времену до рачунарских модела који могу предвидети кварење добијају средства за семе од Корнелова иницијатива за дигиталну пољопривреду'с нови истраживачки иновациони фонд.
Осам интердисциплинарних тимова истраживача – са Факултета за пољопривреду и животне науке, Факултета за инжењерство, рачунарство и информационе науке, Цорнелл Тецх и Факултета за ветеринарску медицину (ЦВМ) – добиће трогодишње награде у износу до 225,000 долара. Да би се пријавили, тимови су морали да укључе чланове Цорнелл факултета са најмање два колеџа, обезбеђујући сарадњу између кампуса.
"Ови истраживачки пројекти представљају узбудљив потенцијал дигиталних алата, као што су рачунарски модели, роботски системи, вештачка интелигенција и 'интернет ствари', да трансформишу пољопривреду на сваком кораку процеса производње хране", рекао је Сусан МцЦоуцх, Барбара МекКлинток, професорка оплемењивања и генетике биљака и директорка Корнелске иницијативе за дигиталну пољопривреду (ЦИДА). „Интердисциплинарна сарадња попут ове ће померити границе науке у циљу повећања продуктивности и одрживости пољопривреде и подстицања низа открића и практичних иновација.
Мултидисциплинарна група од скоро три десетине чланова факултета, којом председава Рената Иванек, ванредни професор на Одсеку за популациону медицину и дијагностичке науке у ЦВМ, одабрала је осам пројеката од 31 предлога. Средства за награде долазе из ЦИДА истраживачког фонда за иновације и програма Хатцх Ацт Министарства пољопривреде САД.
Пројекти:
Побољшање приноса јагода путем домаћих и роботских опрашивача: Кирстин Петерсен, доцент за електротехнику и рачунарство; и Сцотт МцАрт, доцент ентомологије. Њихов рад ће интегрисати аутоматизовано праћење дивљих и управљаних опрашивача са роботским опрашивањем, постављајући темеље за биолошко-хибридни систем који може да посматра, предвиђа и побољшава принос усева. Истраживачи ће развити издржљиве замке за инсекте мале снаге, користити беспилотне летелице за брзо унакрсно опрашивање и креирати моделе раста који се могу пренети фармерима путем онлајн апликације.
Нова роботика у земљишту и сенсинг за фенотипизацију у корену земљишта ефикасности употребе воде: Тарин Бауерле, ванредни професор на Школи за интегративне науке о биљкама (СИПС); Роберт Схепхерд, ванредни професор на Сиблеи школи машинства и ваздухопловства (МАЕ); Мике Горе, Либерти Хиде Баилеи професор и ванредни професор молекуларног оплемењивања и генетике у СИПС-у; Јоханес Леман, професор науке о земљишту и усеву у СИПС-у; и Абрахам Строоцк, директор Виллиам Ц. Хооеи и Гордон Л. Диббле, професор хемијског и биомолекуларног инжењерства. Да би приступили информацијама у реалном времену о доступности и протоку воде у тлу око корена биљака, истраживачи ће развити стратегију сензора и робота који плива у тлу како би полуаутономно истраживао зону корена.
Рачунски модели засновани на микробиому и алати за подршку одлучивању за предвиђање кварења свежих производа: спанаћ као моделни систем: Мартин Видман, професор безбедности хране породице Гелерт; и Иванек. Истраживачи ће развити рачунарски модел интеракција микробиома и пертурбација током обраде, транспорта и малопродаје како би предвидели рок трајања свежег спанаћа.
Убрзана и аутоматизована дијагностика стреса у засадима јабуке: Аваис Кхан, ванредни професор за СИПС на Цорнелл АгриТецх; Серге Белонгие, професор рачунарства на Цорнелл Тецх; и Ноах Снавели, ванредни професор рачунарских наука на Цорнелл Тецх. Комбинујући стручност у биљној патологији, фенотипизацији и компјутерском виду, тим ће креирати скупове података о болестима за јабуке са коментарима стручњака, водити глобално такмичење у проналажењу нових решења за класификацију и квантификацију болести, развијати моделе компјутерског вида како би тачно разликовали симптоме многих болести и развијају апликације прилагођене корисницима за подршку узгајивачима јабука.
Пољопривреда угљеника: Комбиновање машинске интелигенције, великих података и модела процеса за подршку овом сектору у настајању: Лехманн и Фенгки Иоу, Роканне Е. и Мицхаел Ј. Зак професори инжењеринга енергетских система на Смитх Сцхоол оф Цхемицал анд Биомолецулар Енгинееринг. Овај пројекат има за циљ да побољша тачно предвиђање органског угљеника у земљишту комбиновањем моделирања процеса у земљишту са машинским учењем, дубоким учењем и великим подацима како би се створила платформа за покретање политике засноване на доказима и улагања у здравље тла и ублажавање климатских промена.
Функционално циљана платформа за фенотипизацију високе резолуције за одређивање односа генетике и функција у ризомикробиому за промовисање коришћења биљних хранљивих материја: Април Гу, професор грађевинског и еколошког инжењерства; Јенни Као-Книффин, ванредни професор у СИПС-у; и Килијан Вајнбергер, ванредни професор рачунарства. Истраживачи ће развити иновативну технолошку платформу за фенотипизацију-генотипизацију која ће им омогућити да изграде пољопривредну фенотипизацију светске класе у Корнелу, како би открили и профилисали нове микроорганизме који су корисни за усеве.
Скалабилни дигитални сензори неба и тла: приступ Интернету ствари за побољшање временских прогноза на фарми за екстремне врућине, сушу и падавине: Тоби Аулт, доцент за науке о земљи и атмосфери; и Мак Зханг, ванредни професор у МАЕ. Користећи постојећи, бежични интернет ствари, истраживачи ће пратити и прогнозирати кључне варијабле за предвиђање екстремних временских прилика на нивоу државе, округа и фарме како би произвођачима хране пружили алат за предвиђање опасности.
Развој предиктивних модела за прецизно откривање субклиничког и клиничког маститиса код млечних крава које се музу аутоматизованим системима за мужу: Рицк Ваттерс, виши стручни сарадник у ЦВМ-у и директор западне лабораторије за квалитетне услуге производње млијека; и Кристан Рид, доцент за науку о животињама. Користећи податке као што су принос млека, време муже и време између посета муже, истраживачи ће развити алгоритам за предвиђање маститиса код млечних крава.
- Мелани Лефковиц, Универзитет Корнел
Пројекти који се крећу од робота који плива у тлу који може да осети услове у зони корена у реалном времену до рачунарских модела који могу предвидети производњу кварења, добили су средства за семе из новог Фонда за иновације истраживања Корнел Иницијативе за дигиталну пољопривреду. Изнад, дрон на истраживачкој фарми Мусграве, који су однели на терен студенти у лабораторији професора Мајкла Гора. Фотографија: Аллисон Усаваге