뿌리 영역의 상태를 실시간으로 감지할 수 있는 토양 수영 로봇부터 부패를 예측할 수 있는 전산 모델에 이르기까지 다양한 프로젝트 디지털 농업을위한 코넬 이니셔티브의 새로운 연구 혁신 기금.
농업 및 생명 과학 대학, 공학, 컴퓨팅 및 정보 과학 대학, 코넬 공과 대학 및 수의과 대학(CVM)의 225,000개 학제 간 연구원 팀은 최대 $XNUMX의 XNUMX년 상을 받게 됩니다. 지원하려면 팀에 최소 XNUMX개 대학의 Cornell 교수진이 포함되어 캠퍼스 간 협업이 보장되어야 했습니다.
"이 연구 프로젝트는 식품 생산 과정의 모든 단계에서 농업을 변화시키기 위해 계산 모델, 로봇 시스템, 인공 지능 및 '사물 인터넷'과 같은 디지털 도구의 흥미로운 잠재력을 나타냅니다."라고 말했습니다. 수잔 맥쿠치, 식물 육종 및 유전학의 Barbara McClintock 교수이자 디지털 농업을 위한 Cornell Initiative(CIDA)의 이사입니다. "이와 같은 학제 간 협력은 농업의 생산성과 지속 가능성을 높이고 발견 및 실용적인 혁신의 파이프라인을 육성하기 위해 과학의 최전선을 밀어 올릴 것입니다."
CVM의 인구 의학 및 진단 과학 부교수인 Renata Ivanek이 의장을 맡은 거의 31명의 교수진으로 구성된 다학문 그룹은 XNUMX개의 제안 중에서 XNUMX개의 프로젝트를 선택했습니다. 상을 위한 자금은 CIDA 연구 혁신 기금과 미국 농무부 해치법 프로그램에서 나옵니다.
프로젝트:
토종 및 로봇 수분 매개체를 통한 딸기 수확량 향상: Kirstin Petersen, 전기 및 컴퓨터 공학 조교수; 그리고 곤충학 조교수인 Scott McArt. 그들의 작업은 야생 및 관리되는 수분 매개체의 자동화된 모니터링을 로봇 수분과 통합하여 작물 수확량을 관찰, 예측 및 개선할 수 있는 생물학적 하이브리드 시스템의 토대를 마련할 것입니다. 연구원들은 내구성이 뛰어난 저전력 곤충 카메라 트랩을 개발하고 드론을 사용하여 신속한 교차 수분을 하며 온라인 앱을 통해 농부에게 전달할 수 있는 성장 모델을 만들 것입니다.
새로운 토양 로봇 공학 및 물 사용 효율성의 토양 뿌리 표현형 감지: 통합 식물 과학 학교(SIPS)의 부교수인 Taryn Bauerle; 로버트 셰퍼드(Robert Shepherd), 시블리 기계 및 항공우주 공학 학교(MAE) 부교수; Mike Gore, Liberty Hyde Bailey 교수이자 SIPS의 분자 육종 및 유전학 부교수; SIPS의 토양 및 작물 과학 교수인 Johannes Lehmann; William C. Hooey 이사인 Abraham Stroock과 화학 및 생체 분자 공학 교수인 Gordon L. Dibble이 있습니다. 식물 뿌리 주변의 토양에서 물의 가용성과 흐름에 대한 실시간 정보에 액세스하기 위해 연구원들은 감지 전략과 뿌리 영역을 반자율적으로 탐색하는 토양 수영 로봇을 개발할 것입니다.
신선한 농산물 부패를 예측하기 위한 미생물군집 정보 계산 모델 및 의사 결정 지원 도구: 모델 시스템으로서의 시금치: 식품 안전 분야의 Gellert 가족 교수인 Martin Wiedmann; 그리고 이바넥. 연구원들은 신선한 시금치의 유통 기한을 예측하기 위해 가공, 운송 및 소매 중 미생물군유전체 상호 작용 및 섭동의 계산 모델을 개발할 것입니다.
사과 과수원에서 가속화되고 자동화된 스트레스 진단: Cornell AgriTech의 SIPS 부교수인 Awais Khan; Cornell Tech의 컴퓨터 과학 교수인 Serge Belongie; Cornell Tech의 컴퓨터 과학 부교수인 Noah Snavely가 있습니다. 식물 병리학, 표현형 및 컴퓨터 비전에 대한 전문 지식을 결합하여 팀은 전문가 주석이 달린 사과에 대한 질병 데이터 세트를 만들고 질병 분류 및 정량화를 위한 새로운 솔루션을 찾기 위한 글로벌 챌린지 경쟁을 주도하며 많은 증상을 정확하게 구별하는 컴퓨터 비전 모델을 개발할 것입니다. 질병을 관리하고 사과 재배자를 지원하는 사용자 친화적인 앱을 개발합니다.
탄소 농업: 이 신흥 부문을 지원하기 위해 기계 지능, 빅 데이터 및 프로세스 모델을 결합합니다. Lehmann 및 Fengqi You, Roxanne E. 및 Michael J. Zak 교수는 Smith School of Chemical and Biomolecular Engineering의 에너지 시스템 공학 교수입니다. 이 프로젝트는 토양 프로세스 모델링과 머신 러닝, 딥 러닝 및 빅 데이터를 결합하여 토양 건강 및 기후 변화 완화에 대한 증거 기반 정책 및 투자를 주도하는 플랫폼을 만들어 토양 유기 탄소의 정확한 예측을 개선하는 것을 목표로 합니다.
식물 영양소 활용을 촉진하기 위해 뿌리 줄기 미생물군집에서 유전학-기능 관계를 추론하는 기능 표적 고해상도 표현형 플랫폼: 에이프릴 구, 토목 및 환경 공학 교수; Jenny Kao-Kniffin, SIPS 부교수; 컴퓨터 과학 부교수인 Kilian Weinberger가 있습니다. 연구원들은 작물에 유익한 새로운 미생물을 발견하고 프로파일링하기 위해 Cornell에 세계적 수준의 농업 표현형 시설을 구축할 수 있는 혁신적인 표현형-유전자형 기술 플랫폼을 개발할 것입니다.
하늘과 토양의 확장 가능한 디지털 센서: 극심한 더위, 가뭄 및 강우량에 대한 농장 규모의 일기 예보를 개선하기 위한 사물 인터넷 접근: Toby Ault, 지구 및 대기 과학 조교수; 그리고 Max Zhang, MAE 부교수. 기존의 무선 사물 인터넷을 사용하여 연구원들은 주, 카운티 및 농장 수준에서 극한 날씨를 예측하기 위한 주요 변수를 모니터링하고 예측하여 식품 생산자에게 위험 예측 도구 키트를 제공합니다.
자동 착유 시스템으로 착유되는 젖소의 무증상 및 임상 유방염을 정확하게 감지하기 위한 예측 모델 개발: Rick Watters, CVM의 선임 확장 동료이자 품질 우유 생산 서비스 서부 연구소 소장; 그리고 동물과학 조교수인 Kristan Reed. 연구자들은 우유 생산량, 착유 시간 및 착유 방문 사이의 시간과 같은 데이터를 사용하여 젖소의 유방염을 예측하는 알고리즘을 개발할 것입니다.
- Melanie Lefkowitz, 코넬 대학교
뿌리 영역의 상태를 실시간으로 감지할 수 있는 토양 수영 로봇에서 부패를 예측할 수 있는 계산 모델에 이르기까지 다양한 프로젝트는 디지털 농업을 위한 코넬 이니셔티브의 새로운 연구 혁신 기금으로부터 종자 기금을 받았습니다. 위, Musgrave Research Farm의 드론이 Micheal Gore 교수의 연구실에서 학생들에 의해 현장으로 옮겨지고 있습니다. 사진: 앨리슨 우사비지