数字化

康奈尔工程师和植物科学家们组织开发了一种低成本的系统，使葡萄种植者在季节早些时候预测其产量，比昂贵的传统方法更准确。

一个应用程序将最大限度地利用，最大限度地减少农业供应链的食物腐败，减少损失，被评为第三届年度康奈尔二世康宁哈克森研究所的大奖获奖者。

植物生物学家团队揭示了有关玉米植物遗传发展的新细节，呈现干细胞形状成熟组织和器官的遗传发展。

一项新的研究描述了一种对近原子鳞片螯合土壤中碳的物理和化学相互作用进行成像的突破性方法，这可能对缓解气候变化具有影响。

康奈尔LED，多机构，跨学科团队寻求使用计算机视觉，自动化和机器人来优化每棵树苹果生产，目前是一种高度手动和不精确的过程。

康奈尔LED项目将使用计算机建模和外展，找到最佳策略，以尽量减少食品加工设施中工人的Covid-19案例和传输，同时保持最佳的生产。

Aimee Schulz在桶装实验室的研究玉米遗传学和多样性检查了植物的竞争力。在表型机器人的帮助下，她能够在半小时内收集6,000多家植物的数据！看视频

Cornell研究人员共同开发的一个新的应用程序预计将在Covid-19大流行和超越期间简化信息分享，为孟加拉国种植的孟加拉国种植茄子的农民。

Jaron Porciello在全球发展部门通过USAID和MANT＆Melinda Gates基金会的补助金探索了广泛采用数字农业工具的障碍。

康奈尔研究人员的团队正在探索数字农业如何影响小型和中型农场，以及它可能对环境的影响。