ルートゾーンの状態をリアルタイムで感知できる土壌水泳ロボットから、腐敗を予測できる計算モデルに至るまでのプロジェクトは、 コーネル大学デジタル農業イニシアチブの新しい研究革新基金。
農業生命科学部、工学、コンピューティングおよび情報科学部、コーネルテック、獣医学部(CVM)の225,000つの学際的な研究者チームが、最大XNUMXドルのXNUMX年間の賞を受賞します。 申請するには、チームは少なくともXNUMXつの大学のコーネル大学の教員を含める必要があり、キャンパス間のコラボレーションを確保しました。
「これらの研究プロジェクトは、計算モデル、ロボットシステム、人工知能、「モノのインターネット」などのデジタルツールが、食料生産プロセスのあらゆる段階で農業を変革するというエキサイティングな可能性を表しています」と述べています。 スーザンマッカウチ、バーバラ・マクリントックの植物育種と遺伝学の教授であり、コーネル大学デジタル農業イニシアチブ(CIDA)のディレクター。 「このような学際的なコラボレーションは、科学のフロンティアを押し上げ、農業の生産性と持続可能性を高め、発見と実用的なイノベーションのパイプラインを促進します。」
CVMの人口医学および診断科学部門の准教授であるRenataIvanekが議長を務める、約31名の教員からなる学際的なグループが、XNUMXの提案からXNUMXつのプロジェクトを選択しました。 賞の資金は、CIDA ResearchInnovationFundと米国農務省ハッチ法プログラムから提供されます。
プロジェクト:
ネイティブおよびロボットの花粉交配者によるイチゴの収量の改善: カースティン・ピーターセン、電気およびコンピューター工学の助教授。 昆虫学の助教授であるスコット・マッカート。 彼らの仕事は、野生および管理された花粉交配者の自動監視をロボットによる受粉と統合し、作物の収穫量を観察、予測、改善できる生物学的ハイブリッドシステムの基礎を築きます。 研究者は、耐久性のある低電力の昆虫カメラトラップを開発し、ドローンを使用して迅速な他家受粉を行い、オンラインアプリを介して農家に伝えることができる成長モデルを作成します。
水利用効果の土壌根表現型解析のための新しい土壌ロボティクスとセンシング: Taryn Bauerle、統合植物科学部(SIPS)の准教授。 ロバート・シェパード、シブリー機械航空宇宙工学部(MAE)の准教授。 マイク・ゴア、リバティ・ハイド・ベイリー教授、SIPSの分子育種と遺伝学の准教授。 ヨハネス・レーマン、SIPSの土壌および作物科学の教授。 ウィリアムC.フーイディレクターのアブラハムストロックと化学および生体分子工学の教授であるゴードンL.ディブル。 植物の根の周りの土壌における水の利用可能性と流れに関するリアルタイムの情報にアクセスするために、研究者は、根域を半自律的に探索するためのセンシング戦略と土壌遊泳ロボットを開発します。
新鮮な農産物の腐敗を予測するための微生物叢に基づいた計算モデルと意思決定支援ツール:モデルシステムとしてのホウレンソウ: マーティン・ウィードマン、食品安全のゲラート家教授。 とイヴァネク。 研究者は、新鮮なほうれん草の貯蔵寿命を予測するために、処理、輸送、小売り中の微生物叢の相互作用と摂動の計算モデルを開発します。
リンゴ園での加速および自動化されたストレス診断: CornellAgriTechのSIPSの准教授であるAwaisKhan氏。 CornellTechのコンピューターサイエンス教授であるSergeBelongie氏。 CornellTechのコンピューターサイエンスの准教授であるNoahSnavely氏。 チームは、植物病理学、表現型分類、コンピュータービジョンの専門知識を組み合わせて、リンゴの専門家による注釈付きの病気データセットを作成し、病気の分類と定量化のための新しいソリューションを見つけるための世界的なチャレンジコンテストを主導し、多くの症状を正確に区別するコンピュータービジョンモデルを開発します病気、そしてリンゴ栽培者をサポートするためのユーザーフレンドリーなアプリを開発します。
カーボンファーミング:マシンインテリジェンス、ビッグデータ、プロセスモデルを組み合わせて、この新興セクターをサポートします。 LehmannとFengqiYou、RoxanneE.とMichaelJ. Zakは、スミス化学生体分子工学部のエネルギーシステム工学の教授です。 このプロジェクトは、土壌プロセスモデリングを機械学習、ディープラーニング、ビッグデータと組み合わせて、証拠に基づく政策と土壌の健康と気候変動の緩和への投資を推進するプラットフォームを作成することにより、土壌有機炭素の正確な予測を改善することを目的としています。
植物栄養素の利用を促進するためのリゾミクロビオームの遺伝学と機能の関係を推定するための機能を対象とした高解像度表現型プラットフォーム: エイプリル・グー、土木および環境工学の教授。 ジェニー・カオ・ニフィン、SIPSの准教授。 キリアン・ワインバーガー、コンピューターサイエンスの准教授。 研究者は、作物に有益な新しい微生物を発見してプロファイリングするために、コーネル大学に世界クラスの農業表現型施設を建設できるようにする革新的な表現型-ジェノタイピング技術プラットフォームを開発します。
空と土壌のスケーラブルなデジタルセンサー:極端な暑さ、干ばつ、降雨の農場規模の天気予報を改善するためのモノのインターネットアプローチ: Toby Ault、地球および大気科学の助教授。 MAEの准教授であるMaxZhang。 研究者は、既存のワイヤレスモノのインターネットを使用して、州、郡、および農場レベルで異常気象を予測するための主要な変数を監視および予測し、食品生産者に危険を予測するためのツールキットを提供します。
自動搾乳システムで搾乳された乳牛の無症候性および臨床型乳房炎を正確に検出するための予測モデルの開発: CVMのシニアエクステンションアソシエイトであり、Quality Milk ProductionServicesWesternLaboratoryのディレクターであるRickWatters。 とクリスタンリード、動物科学の助教授。 研究者は、乳量、搾乳時間、搾乳訪問間の時間などのデータを使用して、乳牛の乳腺炎を予測するアルゴリズムを開発します。
– コーネル大学メラニー・レフコウィッツ
ルートゾーンの状態をリアルタイムで感知できる土壌水泳ロボットから、生産物の腐敗を予測できる計算モデルに至るまでのプロジェクトは、コーネル大学デジタル農業イニシアチブの新しい研究革新基金からシード基金を受け取りました。 上は、Musgrave Research Farmのドローンで、MichealGore教授の研究室の学生によって現場に運ばれています。 写真:アリソン・ウサベージ