Collaborative Research: CPS: TTP Option: Medium: Sharing Farm Intelligence via Edge Computing

协作研究:CPS:TTP 选项:中:通过边缘计算共享农场情报

基本信息

  • 批准号:
    2133407
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 122.7万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-10-01 至 2025-09-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

In the era of data sharing, it is still challenging, insecure, and time-consuming for scientists to share lessons learned from agricultural data collection and data processing. The focus of this project is to mitigate such challenges by intersecting expertise in plant science, secure networked systems, software engineering, and geospatial science. The proposed cyber-physical system will be evaluated in the laboratory and deployed on real crop farms in Missouri, Illinois, and Tennessee. All results will be shared with international organizations whose goal is to increase food security and improve human health and nutrition.The proposed system will securely orchestrate data gathered using sensors, such as hyperspectral and thermal cameras to collect imagery on soybean, sorghum, and other crops. Preprocessed plant datasets will be then offered to scientists and farmers in different formats via a web-based system, ready to be processed by deep learning algorithms or consumed by thin clients. Data collected from different crop farms will be used to train distributed deep learning systems, using novel architectures that optimize privacy and training time. Such machine learning systems will be used to predict plant stress and detect pathogens. Finally, the cyber-physical system will integrate novel data processing software with existing NSF-funded hardware platforms, introducing novel algorithmic contributions in edge computing and giving feedback to farmers, closing the loop. The results of this project will impact research on high-value crops with significant levels of automation, such as those in protected agriculture and fish crop hydroponics systems in desert farming. Planned outreach activities will impact solutions for smallholder farmers that collaborators at the International Center for Agricultural Research in the Dry Areas (ICARDA) support. Although this work will focus on enabling data science for farming applications, the work will also inform management of other IoT applications, e.g., smart and connected healthcare or other cyber-human systems.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
在数据共享时代,科学家分享农业数据收集和数据处理的经验教训仍然具有挑战性、不安全且耗时。该项目的重点是通过植物科学、安全网络系统、软件工程和地理空间科学领域的交叉专业知识来缓解这些挑战。拟议的网络物理系统将在实验室进行评估,并部署在密苏里州、伊利诺伊州和田纳西州的真实农作物农场上。所有结果都将与旨在提高粮食安全并改善人类健康和营养的国际组织共享。拟议的系统将安全地协调使用传感器收集的数据,例如高光谱和热感相机,以收集大豆、高粱和其他作物的图像。然后,预处理后的植物数据集将通过基于网络的系统以不同格式提供给科学家和农民,准备好由深度学习算法处理或由瘦客户端使用。从不同农作物农场收集的数据将用于训练分布式深度学习系统,使用优化隐私和训练时间的新颖架构。这种机器学习系统将用于预测植物胁迫和检测病原体。最后,网络物理系统将把新颖的数据处理软件与现有的 NSF 资助的硬件平台集成起来,在边缘计算中引入新颖的算法贡献,并向农民提供反馈,形成闭环。 该项目的结果将影响对具有显着自动化水平的高价值作物的研究,例如沙漠农业中的保护性农业和鱼类作物水培系统中的作物。 计划的推广活动将影响国际干旱地区农业研究中心 (ICARDA) 合作者支持的小农解决方案。 虽然这项工作将侧重于为农业应用提供数据科学,但这项工作也将为其他物联网应用的管理提供信息,例如智能和互联医疗保健或其他网络人类系统。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并被认为值得支持通过使用基金会的智力优点和更广泛的影响审查标准进行评估。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Early Detection of Wheat Yellow Rust Disease and Its Impact on Terminal Yield with Multi-Spectral UAV-Imagery
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    10.3390/rs15133301
  • 发表时间:
    2023-06-27
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    Juan Ignacio Severo
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