Ang mga proyekto gikan sa usa ka robot nga naglangoy sa yuta nga makamatikod sa mga kahimtang sa root zone sa tinuud nga oras hangtod sa mga modelo sa pagkalkula nga makatagna sa pagkadaot nga nadawat nga pondo sa binhi gikan sa Inisyatibo sa Cornell alang sa Digital Agriculturebag-ong Research Innovation Fund.
Walo ka interdisciplinary nga mga grupo sa mga tigdukiduki - gikan sa College of Agriculture ug Life Sciences, ang College of Engineering, Computing ug Information Science, Cornell Tech ug ang College of Veterinary Medicine (CVM) - makadawat og tulo ka tuig nga awards nga hangtod sa $225,000. Aron mag-aplay, ang mga koponan kinahanglan nga maglakip sa mga miyembro sa faculty sa Cornell gikan sa labing menos duha ka mga kolehiyo, nga nagsiguro sa kolaborasyon sa cross-campus.
"Kini nga mga proyekto sa panukiduki nagrepresentar sa makapahinam nga potensyal sa digital nga mga himan, sama sa mga modelo sa pagkalkula, mga sistema sa robotic, artificial intelligence ug ang 'internet sa mga butang,' aron mabag-o ang agrikultura sa matag lakang sa proseso sa produksiyon sa pagkaon," ingon. Susan McCouch, ang Propesor sa Barbara McClintock sa Plant Breeding and Genetics ug ang direktor sa Cornell Initiative for Digital Agriculture (CIDA). "Ang mga interdisciplinary nga kolaborasyon nga sama niini magduso sa mga utlanan sa siyensya aron madugangan ang pagka-produktibo ug pagpadayon sa agrikultura, ug aron mapalambo ang usa ka pipeline sa pagkadiskobre ug praktikal nga mga inobasyon."
Usa ka multidisciplinary nga grupo sa hapit tulo ka dosena nga mga miyembro sa faculty, nga gipangulohan ni Renata Ivanek, associate professor sa Department of Population Medicine ug Diagnostic Sciences sa CVM, mipili sa walo ka mga proyekto gikan sa 31 ka mga proposal. Ang pondo alang sa mga awards naggikan sa CIDA Research Innovation Fund ug sa US Department of Agriculture Hatch Act nga programa.
Ang mga proyekto:
Pagpauswag sa ani sa strawberry pinaagi sa lumad ug robotic pollinator: Kirstin Petersen, assistant professor sa electrical ug computer engineering; ug Scott McArt, katabang nga propesor sa entomology. Ang ilang trabaho maghiusa sa awtomatik nga pagmonitor sa mga ihalas ug gidumala nga mga pollinator nga adunay robotic pollination, nga nagbutang sa sukaranan alang sa usa ka biological-hybrid nga sistema nga maka-obserbar, makatagna ug makapauswag sa abot sa ani. Ang mga tigdukiduki makahimo og lig-on ug ubos nga gahum nga mga lit-ag sa insekto nga kamera, mogamit sa mga drone alang sa paspas nga cross-pollination ug maghimo og mga modelo sa pagtubo nga mahimong madala sa usa ka mag-uuma pinaagi sa usa ka online nga app.
Bag-ong yuta nga robotics ug sensing alang sa yuta-gamut nga phenotyping sa pagkaepektibo sa paggamit sa tubig: Taryn Bauerle, associate professor sa School of Integrative Plant Science (SIPS); Robert Shepherd, associate professor sa Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering (MAE); Mike Gore, Propesor sa Liberty Hyde Bailey ug associate professor sa molecular breeding ug genetics sa SIPS; Johannes Lehmann, propesor sa siyensya sa yuta ug tanum sa SIPS; ug Abraham Stroock, ang William C. Hooey Director ug Gordon L. Dibble, propesor sa Chemical ug Biomolecular Engineering. Aron ma-access ang real-time nga impormasyon bahin sa pagkaanaa ug pag-agos sa tubig sa yuta palibot sa mga gamot sa tanum, ang mga tigdukiduki maghimo usa ka estratehiya sa pag-sensing ug usa ka robot sa paglangoy sa yuta nga semi-autonomously nga magsuhid sa root zone.
Microbiome-informed computational models ug decision support tools aron matagna ang lab-as nga pagkadaot sa produkto: spinach isip modelo nga sistema: Martin Wiedmann, ang Gellert Family Professor sa Food Safety; ug Ivanek. Ang mga tigdukiduki maghimo ug usa ka computational model sa microbiome interactions ug perturbations atol sa pagproseso, transportasyon ug retail aron matagna ang estante sa kinabuhi sa presko nga spinach.
Gipadali ug awtomatiko nga mga diagnostic sa stress sa mga prutasan sa mansanas: Awais Khan, associate professor sa SIPS sa Cornell AgriTech; Serge Belongie, propesor sa computer science sa Cornell Tech; ug Noah Snavely, associate professor sa computer science sa Cornell Tech. Ang paghiusa sa kahanas sa patolohiya sa tanum, phenotyping ug panan-aw sa kompyuter, ang koponan maghimo mga eksperto-annotated nga mga dataset sa sakit alang sa mga mansanas, manguna sa usa ka global nga kompetisyon sa hagit aron makapangita mga bag-ong solusyon alang sa pagklasipikar ug pag-ihap sa sakit, paghimo og mga modelo sa panan-aw sa kompyuter aron tukma nga mailhan ang mga sintomas sa daghang. mga sakit, ug paghimo og user-friendly nga mga app aron suportahan ang mga tigpananom og mansanas.
Carbon farming: Paghiusa sa makina nga paniktik, dagkong datos ug mga modelo sa proseso aron suportahan kining nag-uswag nga sektor: Lehmann ug Fengqi You, ang Roxanne E. ug Michael J. Zak Propesor sa Energy Systems Engineering sa Smith School of Chemical ug Biomolecular Engineering. Kini nga proyekto nagtumong sa pagpauswag sa tukma nga prediksyon sa organikong carbon sa yuta pinaagi sa paghiusa sa pagmodelo sa proseso sa yuta uban sa pagkat-on sa makina, lawom nga pagkat-on ug dagkong datos aron makamugna og plataporma nga magduso sa palisiya nga nakabase sa ebidensya ug pagpamuhunan sa kahimsog sa yuta ug pagpaminus sa pagbag-o sa klima.
Function-targeted high-resolution phenotyping platform aron mahibal-an ang genetics-functions nga mga relasyon sa rhizomicrobiome alang sa pagpasiugda sa paggamit sa sustansya sa tanom: April Gu, propesor sa civil ug environmental engineering; Jenny Kao-Kniffin, associate professor sa SIPS; ug Kilian Weinberger, associate professor sa computer science. Ang mga tigdukiduki maghimo usa ka bag-ong platform sa teknolohiya nga phenotyping-genotyping nga makapahimo kanila nga magtukod usa ka klase nga pasilidad sa phenotyping sa agrikultura sa kalibutan sa Cornell, aron makit-an ug ma-profile ang mga bag-ong microorganism nga mapuslanon sa mga tanum.
Scalable digital sensors sa kalangitan ug yuta: Usa ka internet of things approach para mapaayo ang farm-scale weather forecasts sa grabeng kainit, hulaw ug ulan: Toby Ault, katabang nga propesor sa siyensya sa yuta ug atmospera; ug Max Zhang, associate professor sa MAE. Gamit ang usa ka kasamtangan, wireless nga internet sa mga butang, ang mga tigdukiduki mag-monitor ug magtagna sa mga nag-unang variable alang sa pagtagna sa grabe nga panahon sa lebel sa estado, lalawigan ug uma aron mahatagan ang mga prodyuser sa pagkaon og toolkit alang sa pagtagna sa mga peligro.
Pag-uswag sa mga predictive nga modelo aron tukma nga makamatikod sa subclinical ug clinical mastitis sa dairy nga mga baka nga ginagatas gamit ang automated milking system: Rick Watters, senior extension associate sa CVM ug direktor sa Quality Milk Production Services Western Laboratory; ug Kristan Reed, assistant professor sa animal science. Gamit ang datos sama sa ani sa gatas, oras sa paggatas ug oras tali sa mga pagbisita sa paggatas, ang mga tigdukiduki maghimo usa ka algorithm aron matagna ang mastitis sa mga baka nga gatas.
- Melanie Lefkowitz, Cornell University
Ang mga proyekto gikan sa usa ka robot sa paglangoy sa yuta nga makamatikod sa mga kondisyon sa root zone sa tinuud nga oras hangtod sa mga modelo sa pagkalkula nga makatagna sa pagkadaot nga nadawat nga pondo sa binhi gikan sa Cornell Initiative alang sa bag-ong Research Innovation Fund sa Digital Agriculture. Sa ibabaw, usa ka drone sa Musgrave Research Farm, nga gidala sa field sa mga estudyante sa lab ni Propesor Micheal Gore. Litrato: Allison Usavage