項目範圍從可以實時感知根區狀況的土壤游泳機器人到可以預測農產品腐敗的計算模型,從種子基金獲得種子資金 康奈爾數字農業倡議的新研究創新基金。
來自農業和生命科學學院、工程、計算和信息科學學院、康奈爾科技大學和獸醫學院 (CVM) 的八個跨學科研究團隊將獲得高達 225,000 美元的三年獎金。 要申請,團隊需要包括來自至少兩所大學的康奈爾大學教職員工,以確保跨校園協作。
“這些研究項目代表了數字工具的令人興奮的潛力,例如計算模型、機器人系統、人工智能和‘物聯網’,可以在食品生產過程的每一步改變農業,”說 蘇珊·麥庫奇,植物育種和遺傳學的 Barbara McClintock 教授和康奈爾數字農業倡議 (CIDA) 的主任。 “像這樣的跨學科合作將推動科學前沿,以提高農業的生產力和可持續性,並促進發現和實用創新的管道。”
由 CVM 人口醫學與診斷科學系副教授 Renata Ivanek 擔任主席的近三打教員組成的多學科小組從 31 個提案中選出了 XNUMX 個項目。 該獎項的資金來自 CIDA 研究創新基金和美國農業部 Hatch Act 計劃。
項目:
通過本地和機器人授粉者提高草莓產量: 電氣和計算機工程助理教授 Kirstin Petersen; 和昆蟲學助理教授 Scott McArt。 他們的工作將自動監測野生和受管理的授粉媒介與機器人授粉相結合,為能夠觀察、預測和提高作物產量的生物混合系統奠定基礎。 研究人員將開發耐用且低功耗的昆蟲相機陷阱,使用無人機進行快速異花授粉,並創建可以通過在線應用程序傳達給農民的生長模型。
新的土壤機器人和傳感用於土壤根系水分利用有效性的表型分析: Taryn Bauerle,綜合植物科學學院(SIPS)副教授; Sibley 機械與航空航天工程學院 (MAE) 副教授 Robert Shepherd; Mike Gore,Liberty Hyde Bailey 教授和 SIPS 分子育種和遺傳學副教授; SIPS 土壤和作物科學教授 Johannes Lehmann; 和 William C. Hooey 主任 Abraham Stroock 和化學與生物分子工程教授 Gordon L. Dibble。 為了獲取有關植物根部周圍土壤中水的可用性和流動的實時信息,研究人員將開發一種傳感策略和一種土壤游泳機器人,以半自主地探索根區。
用於預測新鮮農產品腐敗的微生物組計算模型和決策支持工具:菠菜作為模型系統: 蓋勒特家族食品安全教授 Martin Wiedmann; 和伊万內克。 研究人員將開發一個加工、運輸和零售過程中微生物組相互作用和擾動的計算模型,以預測新鮮菠菜的保質期。
蘋果園的加速和自動化壓力診斷: Awais Khan,康奈爾農業科技大學 SIPS 副教授; Serge Belongie,康奈爾科技大學計算機科學教授; 康奈爾科技大學計算機科學副教授 Noah Snavely。 結合植物病理學、表型分析和計算機視覺方面的專業知識,該團隊將為蘋果創建專家註釋的疾病數據集,領導一場全球挑戰賽以尋找疾病分類和量化的新解決方案,開發計算機視覺模型以準確區分許多疾病的症狀疾病,並開髮用戶友好的應用程序來支持蘋果種植者。
碳農業:結合機器智能、大數據和流程模型來支持這個新興領域: Lehmann 和 Fengqi You,史密斯化學與生物分子工程學院能源系統工程教授 Roxanne E. 和 Michael J. Zak。 該項目旨在通過將土壤過程建模與機器學習、深度學習和大數據相結合來提高對土壤有機碳的準確預測,以創建一個平台來推動基於證據的政策和對土壤健康和減緩氣候變化的投資。
以功能為目標的高分辨率表型平台,用於推斷根際微生物組中的遺傳-功能關係,以促進植物養分的利用: April Gu,土木與環境工程教授; Jenny Kao-Kniffin,SIPS 副教授; 和計算機科學副教授 Kilian Weinberger。 研究人員將開發一個創新的表型-基因分型技術平台,使他們能夠在康奈爾建立世界一流的農業表型設施,以發現和分析對農作物有益的新微生物。
可擴展的天空和土壤數字傳感器:物聯網方法可改善極端高溫、乾旱和降雨的農場規模天氣預報: Toby Ault,地球與大氣科學助理教授; 和 MAE 副教授 Max Zhang。 使用現有的無線物聯網,研究人員將監測和預測關鍵變量,以預測州、縣和農場層面的極端天氣,從而為食品生產商提供預測危害的工具包。
開發預測模型以準確檢測使用自動擠奶系統擠奶的奶牛的亞臨床和臨床乳腺炎: Rick Watters,CVM 高級推廣助理兼優質牛奶生產服務西部實驗室主任; 和動物科學助理教授 Kristan Reed。 利用產奶量、擠奶時間和擠奶間隔時間等數據,研究人員將開發一種算法來預測奶牛的乳腺炎。
- Melanie Lefkowitz,康奈爾大學
從可以實時感知根區狀況的土壤游泳機器人到可以預測農產品腐敗的計算模型,項目從康奈爾數字農業倡議的新研究創新基金獲得種子資金。 上圖是 Musgrave 研究農場的一架無人機,被 Micheal Gore 教授實驗室的學生帶到現場。 照片:艾莉森·烏薩維奇