Реалдуу убакытта тамыр зонасындагы шарттарды сезе алган топуракта сүзүүчү роботтон баштап бузулууну алдын ала ала турган эсептөө моделдерине чейинки долбоорлор үрөн фондунан алынган. Санарип айыл чарбасы үчүн Корнелл демилгесинын жаңы Изилдөө инновациялык фонду.
Изилдөөчүлөрдүн сегиз дисциплинардык командалары - Айыл чарба жана Жашоо илимдери колледжинен, Инженердик, эсептөө жана маалымат илими колледжинен, Корнелл Техтен жана Ветеринардык медицина колледжинен (CVM) - 225,000 долларга чейин үч жылдык сыйлыктарды алышат. Арыз берүү үчүн командалар кампус аралык кызматташууну камсыз кылуу үчүн кеминде эки колледждин Корнелл окутуучуларын камтышы керек.
"Бул изилдөө долбоорлору санариптик инструменттердин, мисалы, эсептөө моделдери, роботтук системалар, жасалма интеллект жана "нерселердин интернети" тамак-аш өндүрүшүнүн ар бир кадамында айыл чарбасын өзгөртүү үчүн кызыктуу потенциалын чагылдырат" деди. Сюзан Маккуч, Барбара МакКлинток Өсүмдүктөрдүн селекциясы жана генетикасы боюнча профессор жана Санариптик айыл чарбасы боюнча Корнелл демилгесинин (CIDA) директору. "Ушул сыяктуу дисциплиналар аралык кызматташтык айыл чарбасынын өндүрүмдүүлүгүн жана туруктуулугун жогорулатуу үчүн илимдин чектерин түртүп, ачылыштар менен практикалык инновациялардын түтүгүн өркүндөтөт."
CVMдеги Калктын медицинасы жана диагностикалык илимдер кафедрасынын доценти Рената Иванек жетектеген үч онго жакын окутуучулардан турган көп тармактуу топ 31 сунуштун ичинен сегиз долбоорду тандап алды. Сыйлыктарды каржылоо CIDA Research Innovation Fund жана АКШнын Айыл чарба департаментинин Hatch Act программасы тарабынан каржыланат.
Долбоорлор:
Жергиликтүү жана роботтук чаңдаткычтар аркылуу кулпунайдын түшүмдүүлүгүн жогорулатуу: Кирстин Петерсен, электр жана компьютердик инженерия кафедрасынын ассистенти; жана Скотт МакАрт, энтомология боюнча доцент. Алардын иши жапайы жана башкарылуучу чаңдаткычтарга автоматташтырылган мониторингди роботтук чаңдаштыруу менен бириктирип, айыл чарба өсүмдүктөрүнүн түшүмдүүлүгүн байкап, алдын ала жана жакшырта ала турган биологиялык-гибриддик системага негиз түзөт. Изилдөөчүлөр бышык жана аз кубаттуулуктагы курт-кумурскалар үчүн камераларды иштеп чыгышат, тез кайчылаш чаңдаштыруу үчүн дрондорду колдонушат жана онлайн тиркеме аркылуу фермерге жеткире турган өсүү моделдерин түзүшөт.
Жаңы топурак робототехникасы жана сууну пайдалануу эффективдүүлүгүн топурак-тамыр фенотипине аныктоо: Тарын Бауэрле, Өсүмдүктөрдү комплекстүү илим мектебинин (SIPS) доценти; Роберт Шеперд, Сибли Механикалык жана Аэрокосмостук Инженерия мектебинин (MAE) доценти; Майк Гор, Liberty Hyde Bailey Professor жана SIPSтин молекулалык селекция жана генетика боюнча доценти; Йоханнес Леман, SIPSтеги топурак жана өсүмдүк илимдеринин профессору; жана Авраам Строк, Уильям Си Хуи директору жана Гордон Л. Диббл, химиялык жана биомолекулалык инженерия профессору. Өсүмдүктөрдүн тамырларынын тегерегиндеги топуракта суунун болушу жана агымы жөнүндө реалдуу убакыт маалыматына жетүү үчүн изилдөөчүлөр тамыр зонасын жарым-жартылай өз алдынча изилдөө үчүн сенсордук стратегияны жана топуракты сүзүүчү роботту иштеп чыгышат.
Микробиомага негизделген эсептөө моделдери жана жаңы продукциянын бузулушун болжолдоо үчүн чечимдерди колдоо куралдары: шпинат моделдик система катары: Мартин Видманн, тамак-аш коопсуздугу боюнча Геллерт үй-бүлөлүк профессору; жана Иванек. Изилдөөчүлөр жаңы шпинаттын жарактуулук мөөнөтүн болжолдоо үчүн иштетүү, ташуу жана чекене сатуу учурундагы микробиомалардын өз ара аракеттенүүсүнүн жана бузулушунун эсептөө моделин иштеп чыгышат.
Алма бактарында стрессти тездетилген жана автоматташтырылган диагностика: Авайс Хан, Cornell AgriTech компаниясынын SIPS боюнча доценти; Серж Белонги, Cornell Tech университетинин информатика профессору; жана Ноа Снавели, Корнелл Техте информатика боюнча доцент. Өсүмдүктөрдүн патологиясы, фенотиптөө жана компьютердик көрүү боюнча тажрыйбаны бириктирип, команда алмалар үчүн эксперттик аннотацияланган оору маалыматтар топтомун түзөт, ооруларды классификациялоо жана сандык аныктоо үчүн жаңы чечимдерди табуу үчүн глобалдык сынакты жетектейт, көптөгөн оорулардын белгилерин так айырмалоо үчүн компьютердик көрүү моделдерин иштеп чыгат. ооруларды жана алма өстүрүүчүлөрдү колдоо үчүн колдонуучуга ыңгайлуу колдонмолорду иштеп чыгуу.
Көмүртек чарбасы: Бул өнүгүп келе жаткан секторду колдоо үчүн машиналык интеллект, чоң маалыматтарды жана процесс моделдерин айкалыштыруу: Леман жана Фэнги Ю, Роксанн Э. жана Майкл Дж. Зак Смит атындагы химиялык жана биомолекулалык инженерия мектебинин энергетикалык системалар инженериясынын профессору. Бул долбоор топурак процессин моделдөө менен машиналык үйрөнүү, терең үйрөнүү жана чоң маалыматтар менен айкалыштыруу аркылуу кыртыштын органикалык көмүртектерин так болжолдоону жакшыртууга багытталган. Далилдерге негизделген саясатты жана топурактын ден соолугуна жана климаттын өзгөрүшүн жумшартууга инвестициялоо үчүн платформа түзүү.
Функцияга багытталган жогорку резолюциялуу фенотиптөө платформасы өсүмдүктөрдүн азыктандыруучу заттарын колдонууну илгерилетүү үчүн ризомимикробиомадагы генетика-функциялардын мамилелерин аныктайт: Апрель Гу, жарандык жана экологиялык инженерия профессору; Дженни Као-Книффин, SIPSтин доценти; жана Килиан Вайнбергер, информатика боюнча доцент. Изилдөөчүлөр эгиндерге пайдалуу жаңы микроорганизмдерди табуу жана профилдештирүү үчүн Корнеллде дүйнөлүк деңгээлдеги айыл чарба фенотиптөөчү объектин курууга мүмкүндүк берген инновациялык фенотиптөө-генотиптөө технологиясы платформасын иштеп чыгышат.
Асмандын жана топурактын масштабдуу санариптик сенсорлору: Катуу ысык, кургакчылык жана жаан-чачынга байланыштуу чарбалык масштабдагы аба ырайын жакшыртуу үчүн нерселердин интернети: Тоби Олт, жер жана атмосфера илимдеринин ассистенти; жана Макс Чжан, MAE доценти. Учурдагы зымсыз интернетти колдонуп, изилдөөчүлөр штаттын, округдун жана чарбанын деңгээлинде экстремалдык аба ырайын алдын ала болжолдоо үчүн негизги өзгөрмөлөрдү көзөмөлдөп, болжолдоп, азык-түлүк өндүрүүчүлөргө коркунучтарды алдын ала билүү үчүн шаймандарды беришет.
Автоматташтырылган саан системалары менен саалган саан уйларда субклиникалык жана клиникалык маститти так аныктоо үчүн болжолдуу моделдерди иштеп чыгуу: Рик Уоттерс, CVMдин улук кеңейтүү кызматкери жана Сапаттуу сүт өндүрүү кызматтарынын Батыш лабораториясынын директору; жана Кристан Рид, жаныбарлар илиминин ассистенти. Сүттүүлүк, саан убактысы жана саанга баруулардын ортосундагы убакыт сыяктуу маалыматтарды колдонуп, изилдөөчүлөр саан уйлардагы маститти алдын ала айтуунун алгоритмин иштеп чыгышат.
- Мелани Лефковиц, Корнелл университети
Тамыр зонасындагы шарттарды реалдуу убакытта сезе алган топуракта сүзүүчү роботтон тартып бузулууну алдын ала ала турган эсептөө моделдерине чейинки долбоорлор Санариптик айыл чарбасы үчүн Корнелл демилгесинин жаңы изилдөө инновациялык фондунан үрөн каражаттарын алышты. Жогоруда, Масгрейв изилдөө фермасындагы учкучсуз учуучу аппаратты студенттер профессор Мишеал Гордун лабораториясында талаага алып бара жатышат. Сүрөт: Эллисон Усаваж