现在，一个由两个单独的三年补助金资助的康奈尔项目将开发蠕虫，土壤游泳机器人，以感知和记录土壤性质，水，土壤微生物组以及根源的生长方式。
主要调查员（PI）领导的200万美元国家科学基金会（NSF）补助金Taryn Bauerle.是一个副教授园艺部分的综合植物科学学院（啜饮）在农业学院和生命科学，将重点关注植物和土壤的观点。
与此同时，750,000美元的国家机器人机器人倡议授予PI罗伯特牧羊人，工程学院机械和航空航天工程学院的副教授将开发土壤监测机器人。
该项目将重点关注玉米，最终目标是将与根系增长有关的因素，以改善直接影响食品生产力和安全性的育种努力和土壤管理。
“我们计划开发新工具，以便我们可以采用植物和土壤的下面地面环境，以便我们允许我们在植物和土壤相互作用中闪耀光线，”伯纳尔说。
“这真的是植物生物学的下一个前沿，”Project Co-PI说迈克尔戈尔，Liberty Hyde Bailey教授和分子育种教授和遗传学教授植物育种和遗传学部分啜饮。通过量化以下特征，研究人员可以识别与上述地面特征的关系，戈尔说。
为了获得这些测量，团队将开发1到2英尺的蠕虫机器人，这些机器人模拟钻孔如何进入地面，与蠕动的蠕动相结合，以模仿蠕虫如何通过土壤移动。
“前面松散了污垢，背部向前推动并压制进入隧道的墙壁，”牧羊人说。他们计划一个机器人在整个一排玉米上下收集连续数据。
该团队将尝试一些传感器和策略。机器人推动土壤的能力可以揭示土壤密度和紧凑性的这种特性。机器人也将配备小的温度和湿度传感器。
光纤电缆可以提供一系列测量，包括根部的直接成像来测量生长和角度。团队计划在项目Co-PI实验室中雇用“Aquaduct”亚伯拉罕斯特克斯特，Gordon L. Dibble '50在工程学院的史密斯化学和生物分子工程学院教授。基于土壤中的水量的不同波长的水性荧光。
光纤还可以允许测量土壤微生物和根化学物质的激发和发射波长，包括植物根部渗出的碳化合物。“我们应该能够在根表面和周围土壤中普遍确定哪些化学物质和生物，”牧羊人说。
通过量化的根特征，土壤性质，化合物，微生物和水，研究人员可以使用预测模型来结合以下和上面的特征来预测谷物产量和胁迫耐受性，所以戈尔表示。
该项目的另一个目标是评估植物如何应对气候变化的影响，例如水可用性。对环境数据的因素进行了根系生长的测量，可以提供洞察根源如何基于外部条件，例如干旱。
由于土壤不是用于无线传输的良好介质，因此研究人员将测试在内存中记录数据的原型，以便稍后检索。它们还可以通过沿着一排玉米植物运行的土壤和电线来试验声学通信。在项目结束时，研究人员希望展示玉米田的原型的现场演示。
从A种子资金中获得初步工作康奈尔数字农业的倡议授予。
