Projekte wat wissel van 'n grondswemrobot wat toestande in die wortelsone intyds kan waarneem tot berekeningsmodelle wat produkbederf kan voorspel, het saadfondse van die Cornell-inisiatief vir digitale landbouse nuwe Navorsingsinnovasiefonds.
Agt interdissiplinêre spanne navorsers – van die Kollege vir Landbou en Lewenswetenskappe, die Kollege vir Ingenieurswese, Rekenaar- en Inligtingwetenskap, Cornell Tech en die Kollege vir Veeartsenykunde (CVM) – sal driejaartoekennings van tot $225,000 XNUMX ontvang. Om aansoek te doen, moes spanne Cornell-fakulteitslede van ten minste twee kolleges insluit, om samewerking oor die kampus te verseker.
"Hierdie navorsingsprojekte verteenwoordig die opwindende potensiaal van digitale hulpmiddels, soos rekenaarmodelle, robotstelsels, kunsmatige intelligensie en die 'internet van dinge', om landbou by elke stap van die voedselproduksieproses te transformeer," het gesê Susan McCouch, die Barbara McClintock Professor in Plantteling en Genetika en die direkteur van die Cornell Initiative for Digital Agriculture (CIDA). "Interdissiplinêre samewerking soos hierdie sal die grense van die wetenskap verskuif om die produktiwiteit en volhoubaarheid van landbou te verhoog, en om 'n pyplyn van ontdekking en praktiese innovasies te bevorder."
’n Multidissiplinêre groep van byna drie dosyn fakulteitslede, onder voorsitterskap van Renata Ivanek, medeprofessor in die Departement Bevolkingsgeneeskunde en Diagnostiese Wetenskappe in CVM, het die agt projekte uit 31 voorstelle gekies. Befondsing vir die toekennings kom van die CIDA Research Innovation Fund en die US Department of Agriculture Hatch Act-program.
Die projekte:
Verbetering van aarbei-opbrengs deur inheemse en robotbestuiwers: Kirstin Petersen, assistent-professor in elektriese en rekenaaringenieurswese; en Scott McArt, assistent-professor in entomologie. Hul werk sal outomatiese monitering van wilde en bestuurde bestuiwers integreer met robotbestuiwing, wat die grondslag lê vir 'n biologies-baster stelsel wat oesopbrengs kan waarneem, voorspel en verbeter. Die navorsers sal duursame en laekrag-insekkamera-lokvalle ontwikkel, hommeltuie vir vinnige kruisbestuiwing gebruik en groeimodelle skep wat via 'n aanlyn-toepassing aan 'n boer oorgedra kan word.
Nuwe grondrobotika en waarneming vir grondwortelfenotipering van watergebruikdoeltreffendheid: Taryn Bauerle, medeprofessor in die Skool vir Integrerende Plantwetenskap (SIPS); Robert Shepherd, medeprofessor in die Sibley Skool vir Meganiese en Lugvaartingenieurswese (MAE); Mike Gore, Liberty Hyde Bailey Professor en medeprofessor van molekulêre teling en genetika in SIPS; Johannes Lehmann, professor in grond- en gewaswetenskappe in SIPS; en Abraham Stroock, die William C. Hooey Direkteur en Gordon L. Dibble, professor in Chemiese en Biomolekulêre Ingenieurswese. Om toegang tot intydse inligting oor die beskikbaarheid en vloei van water in die grond rondom plantwortels te verkry, sal die navorsers 'n waarnemingstrategie en 'n grondswemrobot ontwikkel om die wortelsone semi-outonoom te verken.
Mikrobioom-ingeligte berekeningsmodelle en besluitondersteuningsinstrumente om varsproduktebederf te voorspel: spinasie as 'n modelstelsel: Martin Wiedmann, die Gellert-familieprofessor in voedselveiligheid; en Ivanek. Die navorsers sal 'n berekeningsmodel van mikrobioom-interaksies en versteurings tydens verwerking, vervoer en kleinhandel ontwikkel om die raklewe van vars spinasie te voorspel.
Versnelde en outomatiese stresdiagnostiek in appelboorde: Awais Khan, medeprofessor in SIPS by Cornell AgriTech; Serge Belongie, professor in rekenaarwetenskap by Cornell Tech; en Noah Snavely, medeprofessor in rekenaarwetenskap by Cornell Tech. Deur kundigheid in plantpatologie, fenotipering en rekenaarvisie te kombineer, sal die span kundige geannoteerde siektedatastelle vir appels skep, 'n wêreldwye uitdagingskompetisie lei om nuwe oplossings vir siekteklassifikasie en kwantifisering te vind, rekenaarvisiemodelle ontwikkel om akkuraat te onderskei tussen die simptome van baie siektes, en ontwikkel gebruikersvriendelike toepassings om appelkwekers te ondersteun.
Koolstofboerdery: Kombinasie van masjien-intelligensie, groot data en prosesmodelle om hierdie opkomende sektor te ondersteun: Lehmann en Fengqi You, die Roxanne E. en Michael J. Zak Professor in Energiestelselingenieurswese in die Smith Skool vir Chemiese en Biomolekulêre Ingenieurswese. Hierdie projek het ten doel om akkurate voorspelling van grondorganiese koolstof te verbeter deur grondprosesmodellering met masjienleer, diep leer en groot data te kombineer om 'n platform te skep om bewysgebaseerde beleid en investering in grondgesondheid en versagting van klimaatsverandering te dryf.
Funksie-geteikende hoë-resolusie fenotipering platform om genetika-funksies verwantskappe in rhizomicrobiome af te lei vir die bevordering van plantvoedingsbenutting: April Gu, professor in siviele en omgewingsingenieurswese; Jenny Kao-Kniffin, medeprofessor in SIPS; en Kilian Weinberger, medeprofessor in rekenaarwetenskap. Die navorsers sal 'n innoverende fenotipering-genotipering tegnologie platform ontwikkel wat hulle in staat sal stel om 'n wêreldklas landbou fenotipering fasiliteit by Cornell te bou, ten einde nuwe mikro-organismes te ontdek en te profileer wat voordelig is vir gewasse.
Skaalbare digitale sensors van die lug en grond: 'n Internet van dinge-benadering om plaasskaal weervoorspellings van uiterste hitte, droogte en reënval te verbeter: Toby Ault, assistent-professor in aard- en atmosferiese wetenskappe; en Max Zhang, medeprofessor in MAE. Deur 'n bestaande, draadlose internet van dinge te gebruik, sal die navorsers sleutelveranderlikes monitor en voorspel vir die voorspelling van uiterste weer op staats-, land- en plaasvlakke om voedselprodusente van 'n gereedskapstel te voorsien om gevare te voorspel.
Ontwikkeling van voorspellende modelle om subkliniese en kliniese mastitis akkuraat op te spoor by melkkoeie wat met outomatiese melkstelsels gemelk word: Rick Watters, senior uitbreidingsassosiaat in CVM en direkteur van die Quality Milk Production Services Western Laboratory; en Kristan Reed, assistent-professor in dierewetenskap. Deur data soos melkopbrengs, melktyd en tyd tussen melkbesoeke te gebruik, sal die navorsers ’n algoritme ontwikkel om mastitis by melkkoeie te voorspel.
- Melanie Lefkowitz, Cornell Universiteit
Projekte wat wissel van 'n grond-swemrobot wat toestande in die wortelsone intyds kan waarneem tot berekeningsmodelle wat produkbederf kan voorspel, het saadfondse van die Cornell Initiative for Digital Agriculture se nuwe Navorsingsinnovasiefonds ontvang. Hierbo, 'n hommeltuig by Musgrave Research Farm, wat deur studente in professor Micheal Gore se laboratorium na die veld geneem word. Foto: Allison Usavage