余江五个问题
Yu Jiang在2019年12月作为专业作物的助理研究教授康奈尔Agritech。他有一个主要的研究预约，开发和部署了专业作物研究的最新传感，自动化和计算技术和生产。他领导网络 - 农业智能和机器人（Cair）实验室结合了先进的工程和植物科学知识，为纽约利益攸关方和超越提供最佳数字农业解决方案。在加入康奈尔之前，余赢得了他的博士学位。2019年格鲁吉亚大学农业和生物工程学位。在此之前，他完成了中国的本科和硕士学位，主要是计算机科学。他很兴奋，兴奋地与农业科技的许多伟大的葡萄研究人员和推广教育者一起工作，并为纽约和全球贡献葡萄社区！
什么激发了您在特种作物中参与机器人，传感器和数据分析的激励？
我出生和成长在中国的城市地区，我走向农业的道路可以追溯到我的硕士学习，在那里我第一次目睹了农业的挑战，并意识到使用技术来克服它们的重要性。当我搬到乔治亚州时，我第一次学会了“特种作物”这个词。在美国，我花了一半的博士时间研究传感和自动化技术，以提高蓝莓的机械收获能力、收获效率和收获后的质量。事实上，令我震惊的是，即使在世界农业技术领先的国家之一美国，具有高经济和营养附加值的特殊作物获得的关注和投资，也不如商品作物。这让我从不同的角度重新思考全球粮食安全问题(中小种植者和营养安全)，并促使我关注特种作物。
你受雇于康奈尔农业科技公司，将机器人技术、传感器数据和数据分析方法应用于几种水果和蔬菜作物。您对这些工具在特殊作物研究和生产中的使用有什么看法?
我的项目的首要目标是将传感、数据分析和机器人技术集成到新的工程解决方案中，使专业作物的研究和生产在未来十年中更受数据驱动、更智能、更系统化。
从传感和数据分析的角度来看，我预计开发由感测网络，基于AI的模型和增强的基于现实的用户界面组成的信息系统，因此可以通过季前赛前评估的所有重要阶段来获取，分析和共享数据，季节增长监测，收获和采后评估。该系统将帮助研究人员加速研究周期和知识发现和传播，因此种植者和利益相关者可以采用最佳实践和/或智能决策来解决来自不断变化的环境问题。
从操纵角度来看，一般的机器人技术或自动化将进一步专门用于特殊作物行业的关键任务，例如收获和修剪。这些将有助于种植者和利益相关者处理农业劳动力可用性的可预见减少。结合信息系统和机器人执行器将协助专业作物行业整体，以解决环境和社会经济挑战。
您的程序现在正在哪些项目？
每个人都可能认识到在这个前所未有的全球大流行期间拥有农业机器人和数字农业工具的价值超过过去的任何时候。目前，我正在开展几个项目，专注于开发机器人和数据分析工具的苹果和葡萄。基于所使用的技术，项目可以在Thre General领域分类：感测，数据分析和机器人。
对于传感部分，我正在开发一种可以识别，地理参考和表征该领域的苹果树的3D成像方法。这是由Terence Robinson博士为苹果精密裁剪负荷管理领导的大型项目中的技术创新的一部分。我们还将3D系统延长了一些与Lynn Sosnoskie博士合作的杂草科学项目。
对于数据分析部分，我的实验室一直在探索各种深度神经网络，这是一个有前途的AI技术，用于分析图像以提取决策的作物信息。到目前为止，我们有一些有希望的结果，并继续推动实际应用的性能边界。
对于机器人的部分，我们通过康奈尔Agritech董事的风险基金获得资金，以开发一个可以对葡萄园管理进行多功能任务的地面自治机器人。我们刚刚完成并成功测试了康奈尔Agritech的几个研究领域的机器人的自主导航功能。该机器人平台将配置各种传感器和执行器，可以解决纽约葡萄种植者遇到的一些关键问题。
您的研究将如何使葡萄行业有益？
我预计我计划的新工程工具将对Agritech的许多葡萄研究计划有用，以寻找有利于葡萄行业各方面的新知识。同时，我期待着从协作研究人员，扩展教育者，种植者和利益相关者接受反馈，以改善设计和提供有效，效率，价格实惠的原型，以实现葡萄行业的需求。
在我加入康奈尔农业科技公司(Cornell AgriTech)后，我做了一项特别的工作，就是开发一种神经网络，可以在使用立体相机收集的图像中识别和量化葡萄霜霉病。我们的网络已在2019年的数据集上进行测试，达到约90%的准确率。我们正在收集更多的数据来验证我们取得的成绩。此外，我们正在研究一种特殊的网络设计，使其在近实时工作，从而可以在现场进行疾病检测和定量。将训练好的神经网络和自主机器人相结合，我们计划开发第一个葡萄霜霉病侦察机器人原型。这将有助于我的合作者(例如，Kaitlin Gold博士)加快与当地抗病和管理做法有关的研究和实验，并为在更大范围内将地面近端遥感与基于卫星的遥感相连接开辟可能性。
如果资金无限制，您会追求哪些项目？
无限量的资金对农业工程师来说尤其奢侈，他们通常需要考虑很多成本，因为负担能力可能是农业技术的决定性因素。如果我有足够的资金，我会整合所有的技术(例如5G和WiFi-6通信，类人机器人，全光谱光学传感器，强大的边缘计算设备等)，探索和展示我们最终可以实现的未来农业生产实践。这个演示系统可以帮助我们重塑技术发展的路线图。更重要的是，它可以作为一个模范系统，吸引、鼓励和激励年轻一代学习和工作与农业相关的学科和/或技术，以解决农业挑战。