मृदा-तैराकी रोबोट से लेकर वास्तविक समय में रूट ज़ोन की स्थितियों को समझने वाले कम्प्यूटेशनल मॉडल तक की परियोजनाएं जो भविष्यवाणी कर सकती हैं कि खराब होने के कारण प्राप्त बीज निधियों का उत्पादन किया जा सकता है डिजिटल कृषि के लिए कॉर्नेल पहलका नया रिसर्च इनोवेशन फंड।
शोधकर्ताओं की आठ अंतःविषय टीमों - कृषि और जीवन विज्ञान कॉलेज, इंजीनियरिंग कॉलेज, कंप्यूटिंग और सूचना विज्ञान, कॉर्नेल टेक और पशु चिकित्सा चिकित्सा कॉलेज (सीवीएम) से - $ 225,000 तक के तीन साल के पुरस्कार प्राप्त करेंगे। आवेदन करने के लिए, टीमों को क्रॉस-कैंपस सहयोग सुनिश्चित करते हुए, कम से कम दो कॉलेजों के कॉर्नेल संकाय सदस्यों को शामिल करने की आवश्यकता है।
"ये शोध परियोजनाएं खाद्य-उत्पादन प्रक्रिया के हर चरण में कृषि को बदलने के लिए कम्प्यूटेशनल मॉडल, रोबोट सिस्टम, कृत्रिम बुद्धि और 'इंटरनेट ऑफ थिंग्स' जैसे डिजिटल उपकरणों की रोमांचक क्षमता का प्रतिनिधित्व करती हैं।" सुसान मैककाउच, प्लांट ब्रीडिंग एंड जेनेटिक्स के बारबरा मैकक्लिंटॉक प्रोफेसर और डिजिटल एग्रीकल्चर (CIDA) के लिए कॉर्नेल इनिशिएटिव के निदेशक। "इस तरह के अंतःविषय सहयोग कृषि की उत्पादकता और स्थिरता को बढ़ाने और खोज और व्यावहारिक नवाचारों की एक पाइपलाइन को बढ़ावा देने के लिए विज्ञान की सीमाओं को आगे बढ़ाएंगे।"
CVM में जनसंख्या चिकित्सा और नैदानिक विज्ञान विभाग में एसोसिएट प्रोफेसर, रेनाटा इवानेक की अध्यक्षता में लगभग तीन दर्जन संकाय सदस्यों के एक बहु-विषयक समूह ने 31 प्रस्तावों में से आठ परियोजनाओं का चयन किया। पुरस्कारों के लिए अनुदान CIDA रिसर्च इनोवेशन फंड और यूएस डिपार्टमेंट ऑफ एग्रीकल्चर हैच एक्ट प्रोग्राम से आता है।
परियोजनाएं:
देशी और रोबोटिक परागणकों के माध्यम से स्ट्रॉबेरी की उपज में सुधार: कर्स्टन पीटरसन, इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर; और एंटोमोलॉजी के सहायक प्रोफेसर स्कॉट मैकआर्ट। उनका काम रोबोटिक परागण के साथ जंगली और प्रबंधित परागणकों की स्वचालित निगरानी को एकीकृत करेगा, एक जैविक-संकर प्रणाली के लिए आधार तैयार करेगा जो फसल उपज का निरीक्षण, भविष्यवाणी और सुधार कर सकता है। शोधकर्ता टिकाऊ और कम शक्ति वाले कीट कैमरा ट्रैप विकसित करेंगे, तेजी से क्रॉस-परागण के लिए ड्रोन का उपयोग करेंगे और विकास मॉडल तैयार करेंगे जिन्हें एक ऑनलाइन ऐप के माध्यम से किसान तक पहुंचाया जा सकता है।
जल-उपयोग प्रभावशीलता के मृदा-रूट फेनोटाइपिंग के लिए नई मृदा रोबोटिक्स और सेंसिंग: इंटीग्रेटिव प्लांट साइंस (एसआईपीएस) के स्कूल में सहयोगी प्रोफेसर टैरिन बाउरले; रॉबर्ट शेफर्ड, सिबली स्कूल ऑफ मैकेनिकल एंड एयरोस्पेस इंजीनियरिंग (एमएई) में एसोसिएट प्रोफेसर; माइक गोर, लिबर्टी हाइड बेली प्रोफेसर और एसआईपीएस में आणविक प्रजनन और आनुवंशिकी के सहयोगी प्रोफेसर; जोहान्स लेहमैन, एसआईपीएस में मिट्टी और फसल विज्ञान के प्रोफेसर; और अब्राहम स्ट्रोक, विलियम सी. हूई निदेशक और गॉर्डन एल. डिबल, केमिकल और बायोमोलेक्यूलर इंजीनियरिंग के प्रोफेसर। पौधों की जड़ों के आसपास की मिट्टी में पानी की उपलब्धता और प्रवाह के बारे में वास्तविक समय की जानकारी प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ता एक संवेदी रणनीति और एक मिट्टी-तैराकी रोबोट विकसित करेंगे जो अर्ध-स्वायत्त रूप से रूट ज़ोन का पता लगाएंगे।
ताजा उपज खराब होने की भविष्यवाणी करने के लिए माइक्रोबायोम-सूचित कम्प्यूटेशनल मॉडल और निर्णय समर्थन उपकरण: पालक एक मॉडल प्रणाली के रूप में: खाद्य सुरक्षा में गेलर्ट परिवार के प्रोफेसर मार्टिन विडमैन; और इवानेक। शोधकर्ता ताजा पालक के शेल्फ जीवन की भविष्यवाणी करने के लिए प्रसंस्करण, परिवहन और खुदरा के दौरान माइक्रोबायम इंटरैक्शन और परेशानी का एक कम्प्यूटेशनल मॉडल विकसित करेंगे।
सेब के बागों में त्वरित और स्वचालित तनाव निदान: कॉर्नेल एग्रीटेक में एसआईपीएस में एसोसिएट प्रोफेसर अवैस खान; कॉर्नेल टेक में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर सर्ज बेलॉन्गी; और नूह स्नेवली, कॉर्नेल टेक में कंप्यूटर विज्ञान के एसोसिएट प्रोफेसर। प्लांट पैथोलॉजी, फेनोटाइपिंग और कंप्यूटर विज़न में विशेषज्ञता को मिलाकर, टीम सेब के लिए विशेषज्ञ-एनोटेट रोग डेटासेट बनाएगी, रोग वर्गीकरण और परिमाणीकरण के लिए उपन्यास समाधान खोजने के लिए एक वैश्विक चुनौती प्रतियोगिता का नेतृत्व करेगी, कई के लक्षणों के बीच सटीक रूप से अंतर करने के लिए कंप्यूटर विजन मॉडल विकसित करेगी। सेब उत्पादकों का समर्थन करने के लिए रोग, और उपयोगकर्ता के अनुकूल ऐप विकसित करना।
कार्बन फार्मिंग: इस उभरते हुए क्षेत्र का समर्थन करने के लिए मशीन इंटेलिजेंस, बिग डेटा और प्रोसेस मॉडल का संयोजन: स्मिथ स्कूल ऑफ केमिकल एंड बायोमोलेक्यूलर इंजीनियरिंग में एनर्जी सिस्टम इंजीनियरिंग में लेहमैन और फेंग्की यू, रोक्सैन ई। और माइकल जे। जैक प्रोफेसर। इस परियोजना का उद्देश्य मृदा प्रक्रिया मॉडलिंग को मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और बिग डेटा के साथ जोड़कर मृदा कार्बनिक कार्बन की सटीक भविष्यवाणी में सुधार करना है ताकि साक्ष्य-आधारित नीति और मृदा स्वास्थ्य और जलवायु परिवर्तन शमन में निवेश को चलाने के लिए एक मंच तैयार किया जा सके।
पादप पोषक तत्वों के उपयोग को बढ़ावा देने के लिए राइजोमाइक्रोबायोम में आनुवंशिकी-कार्य संबंधों को कम करने के लिए फंक्शन-लक्षित उच्च-रिज़ॉल्यूशन फेनोटाइपिंग प्लेटफॉर्म: अप्रैल गु, सिविल और पर्यावरण इंजीनियरिंग के प्रोफेसर; जेनी काओ-निफिन, एसआईपीएस में एसोसिएट प्रोफेसर; और किलियन वेनबर्गर, कंप्यूटर विज्ञान के एसोसिएट प्रोफेसर। शोधकर्ता एक अभिनव फेनोटाइपिंग-जीनोटाइपिंग प्रौद्योगिकी मंच विकसित करेंगे जो उन्हें कॉर्नेल में एक विश्व स्तरीय कृषि फेनोटाइपिंग सुविधा बनाने में सक्षम बनाएगा, ताकि नए सूक्ष्मजीवों की खोज और प्रोफाइल तैयार की जा सके जो फसलों के लिए फायदेमंद हैं।
आसमान और मिट्टी के स्केलेबल डिजिटल सेंसर: अत्यधिक गर्मी, सूखे और वर्षा के कृषि-पैमाने पर मौसम के पूर्वानुमान को बेहतर बनाने के लिए इंटरनेट ऑफ थिंग्स दृष्टिकोण: टोबी ऑल्ट, पृथ्वी और वायुमंडलीय विज्ञान के सहायक प्रोफेसर; और मैक्स झांग, एमएई में एसोसिएट प्रोफेसर। मौजूदा, वायरलेस इंटरनेट ऑफ थिंग्स का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता राज्य, काउंटी और कृषि स्तरों पर चरम मौसम की भविष्यवाणी के लिए प्रमुख चर की निगरानी और पूर्वानुमान करेंगे ताकि खाद्य उत्पादकों को खतरों की भविष्यवाणी करने के लिए टूलकिट प्रदान किया जा सके।
स्वचालित दुग्ध प्रणाली के साथ दुधारू गायों में उपनैदानिक और नैदानिक मास्टिटिस का सटीक रूप से पता लगाने के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल का विकास: रिक वाटर्स, सीवीएम में वरिष्ठ विस्तार सहयोगी और गुणवत्ता दूध उत्पादन सेवा पश्चिमी प्रयोगशाला के निदेशक; और क्रिस्टन रीड, पशु विज्ञान के सहायक प्रोफेसर। दूध की पैदावार, दूध देने के समय और दुग्ध यात्राओं के बीच के समय जैसे डेटा का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता डेयरी गायों में मास्टिटिस की भविष्यवाणी करने के लिए एक एल्गोरिदम विकसित करेंगे।
- मेलानी लेफकोविट्ज़, कॉर्नेल विश्वविद्यालय;
मृदा-तैराकी रोबोट से लेकर ऐसे कम्प्यूटेशनल मॉडल तक जो वास्तविक समय में रूट ज़ोन में स्थितियों को समझ सकते हैं, जो डिजिटल कृषि के नए रिसर्च इनोवेशन फंड के लिए कॉर्नेल इनिशिएटिव से प्राप्त बीज निधियों के खराब होने की भविष्यवाणी कर सकते हैं। ऊपर, मुस्ग्रेव रिसर्च फ़ार्म में एक ड्रोन, प्रोफेसर माइकल गोर की प्रयोगशाला में छात्रों द्वारा मैदान में ले जाया जा रहा है। फोटो: एलीसन Usavage