Үндэс бүсийн нөхцөл байдлыг бодит цаг хугацаанд мэдрэх чадвартай хөрсөнд сэлэх роботоос эхлээд муудалтыг урьдчилан таамаглах тооцооллын загвар хүртэлх төслүүд үрийн сангаас үржүүлсэн. Дижитал хөдөө аж ахуйд зориулсан Корнеллийн санаачилга-ийн шинэ судалгааны инновацийн сан.
Хөдөө аж ахуй, амьдралын шинжлэх ухааны коллеж, Инженер, тооцоолол, мэдээллийн шинжлэх ухааны коллеж, Корнел Тех, Мал эмнэлгийн коллеж (CVM) зэрэг салбар дундын найман баг судлаачдын гурван жилийн 225,000 долларын шагнал хүртэх болно. Өргөдөл гаргахын тулд багуудад дор хаяж хоёр коллежийн Корнеллийн багш нарыг багтаасан байх шаардлагатай бөгөөд ингэснээр кампус хоорондын хамтын ажиллагааг хангана.
"Эдгээр судалгааны төслүүд нь хүнсний үйлдвэрлэлийн үйл явцын алхам бүрт хөдөө аж ахуйг өөрчлөхийн тулд тооцооллын загвар, робот систем, хиймэл оюун ухаан, "юмны интернет" зэрэг дижитал хэрэгслүүдийн сэтгэл хөдөлгөм боломжийг харуулж байна" гэж хэлэв. Сюзан Маккуч, Барбара МакКлинток Ургамлын үржил, генетикийн профессор, Дижитал хөдөө аж ахуйн Корнелийн санаачилгын (CIDA) захирал. "Энэ мэт салбар хоорондын хамтын ажиллагаа нь хөдөө аж ахуйн бүтээмж, тогтвортой байдлыг нэмэгдүүлэх шинжлэх ухааны хил хязгаарыг түлхэж, нээлт, практик инновацийг дэмжих болно."
CVM-ийн Хүн амын анагаах ухаан, оношлогооны шинжлэх ухааны тэнхимийн дэд профессор Рената Иванекээр ахлуулсан гучин шахам багш нарын олон талт бүлэг 31 саналаас найман төслийг сонгосон. Шагналын санхүүжилтийг CIDA судалгааны инновацийн сан болон АНУ-ын Хөдөө аж ахуйн яамны Hatch Act хөтөлбөрөөс олгодог.
Төслүүд:
Уугуул болон робот тоос хүртээгчээр дамжуулан гүзээлзгэний ургацыг сайжруулах: Кирстин Петерсен, цахилгаан ба компьютерийн инженерийн туслах профессор; болон Скотт МакАрт, шавьж судлалын туслах профессор. Тэдний ажил нь зэрлэг болон зохион байгуулалттай тоос хүртээгчийн автомат хяналтыг робот тоосжилттой нэгтгэж, ургацыг ажиглах, урьдчилан таамаглах, сайжруулах боломжтой биологи-эрлийз системийн суурийг тавих болно. Судлаачид удаан эдэлгээтэй, бага чадалтай шавьжны камер зохион бүтээж, дрон ашиглан хурдан хөндлөн тоос хүртэж, онлайн програмаар дамжуулан тариаланчдад хүргэх өсөлтийн загварыг бий болгоно.
Хөрсний шинэ робот техник, хөрсний үндэс фенотипийн ус ашиглалтын үр ашгийг мэдрэх: Тарын Бауэрле, Ургамлын нэгдсэн шинжлэх ухааны сургуулийн (SIPS) дэд профессор; Роберт Шепэрд, Сибли Механик, Сансарын Инженерийн Сургуулийн (MAE) дэд профессор; Майк Гор, Либерти Хайд Бэйли Профессор, SIPS дахь молекулын үржүүлгийн болон генетикийн дэд профессор; Йоханнес Леманн, SIPS-ийн хөрс, газар тариалангийн шинжлэх ухааны профессор; мөн Абрахам Струк, Уильям К.Хүүи захирал, Хими ба биомолекулын инженерийн профессор Гордон Л.Диббл нар оролцов. Ургамлын үндэс орчмын хөрсөн дэх усны хүртээмж, урсацын талаарх бодит мэдээллийг авахын тулд судлаачид мэдрэхүйн стратеги боловсруулж, хөрсний сэлэлтийн роботыг хагас бие даасан байдлаар судлах болно.
Микробиомын мэдээлэлд суурилсан тооцооллын загвар болон шинэхэн бүтээгдэхүүний муудалтыг урьдчилан таамаглах шийдвэр гаргахад туслах хэрэгслүүд: бууцайны загвар систем: Мартин Видманн, Хүнсний аюулгүй байдлын Геллерт гэр бүлийн профессор; болон Иванек. Судлаачид шинэ бууцайны хадгалалтын хугацааг урьдчилан таамаглахын тулд боловсруулах, тээвэрлэх, жижиглэн худалдаалах явцад микробиомын харилцан үйлчлэл, тогтворгүй байдлын тооцооллын загварыг боловсруулах болно.
Алимны цэцэрлэгт стрессийн хурдасгасан, автоматжуулсан оношлогоо: Awais Khan, Cornell AgriTech-ийн SIPS-ийн дэд профессор; Серж Белонги, Cornell Tech-ийн компьютерийн шинжлэх ухааны профессор; болон Cornell Tech-ийн компьютерийн шинжлэх ухааны дэд профессор Ноа Снавели нар. Ургамлын эмгэг судлал, фенотип, компьютерийн харааны чиглэлээр мэргэшсэн туршлагаа нэгтгэж, баг нь алимны өвчний талаархи шинжээчдийн тайлбар бүхий мэдээллийн багцыг бий болгож, өвчний ангилал, тоон үзүүлэлтийг тодорхойлох шинэ шийдлийг олох дэлхийн сорилт тэмцээнд тэргүүлж, олон өвчний шинж тэмдгийг нарийн ялгахын тулд компьютерийн харааны загварыг боловсруулах болно. өвчин эмгэг, алим тариалагчдыг дэмжих хэрэглэгчдэд ээлтэй програмуудыг хөгжүүлнэ.
Нүүрстөрөгчийн ферм: Энэхүү шинээр гарч ирж буй салбарыг дэмжихийн тулд машины оюун ухаан, том өгөгдөл, процессын загваруудыг хослуулах: Леманн, Фэнги Ю, Смитийн Хими ба биомолекулын инженерчлэлийн сургуулийн Эрчим хүчний системийн инженерчлэлийн профессор Роксанн Э., Майкл Ж.Зак нар. Энэхүү төсөл нь хөрсний эрүүл мэнд, уур амьсгалын өөрчлөлтийг бууруулахад нотолгоонд суурилсан бодлого, хөрөнгө оруулалтыг жолоодох платформыг бий болгохын тулд хөрсний процессын загварчлалыг машин сургалт, гүнзгий суралцах, том өгөгдөлтэй хослуулах замаар хөрсний органик нүүрстөрөгчийн үнэн зөв таамаглалыг сайжруулах зорилготой юм.
Ургамлын шим тэжээлийн хэрэглээг дэмжих зорилгоор үндэслэг микробиом дахь генетик-функцийн хамаарлыг тогтоох функцэд чиглэсэн өндөр нарийвчлалтай фенотипийн платформ: Апрель Гу, иргэний болон байгаль орчны инженерийн профессор; Женни Као-Книффин, SIPS-ийн дэд профессор; болон Килиан Вайнбергер, компьютерийн шинжлэх ухааны дэд профессор. Судлаачид үр тарианд ашиг тустай шинэ бичил биетүүдийг олж илрүүлэхийн тулд Корнеллд дэлхийн жишигт нийцсэн хөдөө аж ахуйн фенотипийн байгууламжийг барих боломжийг олгох шинэлэг фенотип-генотипийн технологийн платформыг боловсруулах болно.
Тэнгэр болон хөрсний өргөтгөх боломжтой дижитал мэдрэгч: Хэт халалт, ган гачиг, хур тунадас зэрэг фермийн хэмжээнд цаг агаарын урьдчилсан мэдээг сайжруулахад чиглэсэн зүйлсийн интернет. Тоби Аулт, дэлхий ба агаар мандлын шинжлэх ухааны дэд профессор; болон Макс Жан, MAE-ийн дэд профессор. Одоо байгаа утасгүй интернетийг ашиглан судлаачид муж, муж, фермийн түвшинд цаг агаарын эрс тэс уур амьсгалыг урьдчилан таамаглах гол хувьсагчдыг хянаж, урьдчилан таамаглаж, хүнсний үйлдвэрлэгчдэд аюулыг урьдчилан таамаглах хэрэгслээр хангах болно.
Автомат саалийн системээр сааж буй саалийн үнээний субклиник болон эмнэлзүйн мастит өвчнийг үнэн зөв илрүүлэх урьдчилан таамаглах загварыг боловсруулах: Рик Уоттерс, CVM-ийн ахлах туслах ажилтан, Чанарын сүү үйлдвэрлэлийн үйлчилгээний Баруун лабораторийн захирал; болон Кристан Рид, амьтны шинжлэх ухааны туслах профессор. Судлаачид сүүний гарц, саалийн хугацаа, саалийн хоорондох хугацаа зэрэг өгөгдлийг ашиглан саалийн үнээний мастит өвчнийг урьдчилан таамаглах алгоритм боловсруулах болно.
- Мелани Лефковиц, Корнелийн их сургууль
Хөрс усанд сэлэх роботоос эхлээд эх бүсийн нөхцөл байдлыг бодит цаг хугацаанд мэдрэх чадвартай, муудалтыг урьдчилан таамаглах тооцооллын загвар хүртэлх төслүүдийг Дижитал хөдөө аж ахуйн Корнелийн санаачилгын шинэ судалгааны инновацийн сангаас үрийн сангаас авсан. Дээр нь Масгрейв судалгааны фермийн нисгэгчгүй онгоцыг оюутнууд профессор Мишеал Горын лабораторийн талбайд авч явж байна. Фото: Allison Usavage