Sustrai-eremuko baldintzak denbora errealean suma ditzakeen lur-igeriketa-robot batetik hasi eta produkzioaren hondatzea iragar dezaketen eredu konputazionaletatik hazi-funtsak jaso zituzten proiektuek. Cornell ekimena Nekazaritza DigitalerakoIkerketa Berrikuntzarako Funts berria.
Diziplina arteko zortzi ikertzaile taldek - Nekazaritza eta Bizitza Zientzien Unibertsitateko, Ingeniaritza, Informatika eta Informazio Zientzien Unibertsitateko, Cornell Tech eta Albaitaritza Medikuntzako Unibertsitateko (CVM) - hiru urteko sariak jasoko dituzte $ 225,000 arte. Eskaera egiteko, taldeek gutxienez bi institututako Cornelleko irakasleek sartu behar zuten, campusen arteko lankidetza bermatuz.
"Ikerkuntza-proiektu hauek tresna digitalen potentzial zirraragarria adierazten dute, hala nola eredu konputazionalak, sistema robotikoak, adimen artifiziala eta 'gauzen internet', nekazaritza elikagaiak ekoizteko prozesuko urrats guztietan eraldatzeko", esan du. Susan McCouch, Barbara McClintock Landareen Hazkuntza eta Genetikako irakaslea eta Cornell Initiative for Digital Agriculture (CIDA) zuzendaria. "Horrelako diziplinarteko lankidetzak zientziaren mugak bultzatuko ditu nekazaritzaren produktibitatea eta iraunkortasuna areagotzeko, eta aurkikuntza eta berrikuntza praktikoen kanalizazioa sustatzeko".
Ia hiru dozena irakaslez osatutako diziplina anitzeko talde batek, Renata Ivanek CVMko Biztanleriaren Medikuntza eta Diagnostiko Zientzien Saileko irakasle elkartuak zuzenduta, 31 proposamenetatik zortzi proiektuak hautatu zituen. Sarien finantzaketa CIDA Research Innovation Fund eta AEBetako Nekazaritza Sailaren Hatch Act programatik dator.
Proiektuak:
Polinizatzaile autoktono eta robotikoen bidez marrubien etekina hobetzea: Kirstin Petersen, ingeniaritza elektriko eta informatikoko irakasle laguntzailea; eta Scott McArt, entomologiako irakasle laguntzailea. Haien lanak polinizatzaile basati eta kudeatutakoen monitorizazio automatizatua polinizazio robotizatuarekin integratuko du, laboreen errendimendua behatu, iragartzeko eta hobetu dezakeen sistema biologiko-hibrido baten oinarriak ezarriz. Ikertzaileek intsektuen kamera-tranpa iraunkorrak eta potentzia baxukoak garatuko dituzte, droneak erabiliko dituzte polinizazio gurutzatua azkar egiteko eta nekazari bati lineako aplikazio baten bidez helarazi ahal zaizkion hazkunde-ereduak sortuko dituzte.
Lurzoruaren robotika eta sentsazio berria uraren erabileraren eraginkortasunaren lurzoru-sustrai fenotipatzeko: Taryn Bauerle, Integrative Plant Science (SIPS) Eskolako irakasle elkartua; Robert Shepherd, Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering-ko (MAE) irakasle elkartua; Mike Gore, Liberty Hyde Bailey irakaslea eta SIPSen hazkuntza molekularreko eta genetikako irakasle elkartua; Johannes Lehmann, SIPSeko lurzoruaren eta laboreen zientzietako irakaslea; eta Abraham Stroock, William C. Hooey zuzendaria eta Gordon L. Dibble, Ingeniaritza Kimiko eta Biomolekularreko irakaslea. Landareen sustraien inguruko lurzoruko uraren erabilgarritasunari eta fluxuari buruzko denbora errealeko informazioa eskuratzeko, ikertzaileek sentsazio estrategia bat eta lurzorua igeri egiteko robot bat garatuko dute sustrai-eremua erdi-autonomoki arakatzeko.
Mikrobiomaz informatutako eredu konputazionalak eta erabakiak laguntzeko tresnak produktu freskoak hondatzea aurreikusteko: espinakak eredu-sistema gisa: Martin Wiedmann, Elikagaien Segurtasuneko Gellert Familiako irakaslea; eta Ivanek. Ikertzaileek mikrobiomaren interakzioen eta perturbazioen eredu konputazionala garatuko dute prozesatzen, garraioan eta txikizkako salmentan, espinakak freskoen iraupena aurreikusteko.
Estresaren diagnostiko bizkortu eta automatizatuak sagastietan: Awais Khan, Cornell AgriTech-eko SIPSko irakasle elkartua; Serge Belongie, Cornell Tech-eko informatika irakaslea; eta Noah Snavely, Cornell Tech-eko informatika irakasle elkartua. Landare-patologian, fenotipizazioan eta ordenagailu bidezko ikusmenean adituak konbinatuz, taldeak adituek ohartarazitako gaixotasunen datu-multzoak sortuko ditu sagarrentzat, mundu mailako erronka lehiaketa gidatuko du gaixotasunak sailkatzeko eta kuantifikatzeko irtenbide berriak aurkitzeko, ordenagailu bidezko ikusmenaren ereduak garatuko ditu askoren sintomak zehaztasunez bereizteko. gaixotasunak, eta erabilerrazak diren aplikazioak garatzea sagar ekoizleei laguntzeko.
Karbono-nekazaritza: makinen adimena, big data eta prozesu-ereduak konbinatuz sortzen ari den sektore honi laguntzeko: Lehmann eta Fengqi You, Roxanne E. eta Michael J. Zak Smith Ingeniaritza Kimiko eta Biomolekularreko Energia Sistemen Ingeniaritzako irakaslea. Proiektu honek lurzoruko karbono organikoaren iragarpen zehatza hobetzea du helburu, lurzoruaren prozesuen modelizazioa ikaskuntza automatikoarekin, ikaskuntza sakonarekin eta big datarekin konbinatuz, frogan oinarritutako politikak eta lurzoruaren osasunean eta klima aldaketa arintzeko inbertsioak bultzatzeko plataforma bat sortzeko.
Funtzioei zuzendutako bereizmen handiko fenotipatze plataforma errizomikrobioman genetika-funtzio erlazioak ondorioztatzeko, landareen mantenugaien erabilera sustatzeko: April Gu, ingeniaritza zibil eta ingurumeneko irakaslea; Jenny Kao-Kniffin, SIPSeko irakasle elkartua; eta Kilian Weinberger, informatikako irakasle elkartua. Ikertzaileek fenotipatze-genotipatze-plataforma teknologiko berritzaile bat garatuko dute, mundu mailako nekazaritza-fenotipizazio instalazio bat eraikitzeko aukera emango diena Cornellen, laboreentzat onuragarriak diren mikroorganismo berriak ezagutzeko eta profila lortzeko.
Zeruaren eta lurzoruaren sentsore digital eskalagarriak: gauzen interneteko hurbilketa bat muturreko beroaren, lehortearen eta euriteen eguraldiaren iragarpenak hobetzeko baserrietan: Toby Ault, lurraren eta atmosferaren zientzietako irakasle laguntzailea; eta Max Zhang, MAEko irakasle elkartua. Lehendik dagoen gauzen haririk gabeko Internet bat erabiliz, ikertzaileek egoera, eskualde eta baserri mailan muturreko eguraldia iragartzeko funtsezko aldagaiak kontrolatu eta aurreikusiko dituzte, elikagai-ekoizleei arriskuak aurreikusteko tresna-kutxa bat eskaintzeko.
Jezteko sistema automatizatuekin jezten diren esne-behietan mastitis subklinikoa eta klinikoa zehaztasunez antzemateko eredu iragarleen garapena: Rick Watters, CVM-ko hedapeneko kide nagusia eta Quality Milk Production Services Mendebaldeko Laborategiko zuzendaria; eta Kristan Reed, animalien zientzietako irakasle laguntzailea. Esne-ekoizpena, jezteko denbora eta esne-bisiten arteko denbora bezalako datuak erabiliz, ikertzaileek esne-behien mastitisa aurreikusteko algoritmo bat garatuko dute.
- Melanie Lefkowitz, Cornell Unibertsitatea
Sustrai-eremuko baldintzak denbora errealean suma ditzakeen lur-igeriketa-robot batetik hasi eta produkzioaren hondatzea aurreikus dezaketen eredu konputazionaletaraino, Cornell Initiative for Digital Agriculture-ren Research Innovation Fund berriaren hazi-funtsak jaso zituzten. Goian, Musgrave Research Farm-eko drone bat, Michael Gore irakaslearen laborategiko ikasleek zelaira eramaten ari dira. Argazkia: Allison Usavage