Содержание

Легковой автомобиль, марка: LADA, модель: GRANTA, год изготовления:-VIN: XTA219060DY048073 на ГЕВЕЯ.РУ

Лот: 18-20-4785694

Волгоградская область

Лот: 18-20-4785694

Опубликовано: 10.12.2021

Волгоградская область

Описание

Легковой автомобиль, марка: LADA, модель: GRANTA, год изготовления: 2013, цвет: Серебристый, VIN: XTA219060DY048073(Марка:LADA 219060 LADA GRANTA , Год выпуска:2013, Мощность:81.6лс., Средняя рыночная стоимость:209 000 ₽) (Марка:LADA 219060 LADA GRANTA , Год выпуска:2013, Мощность:81.6лс., Средняя рыночная стоимость:320 000 ₽) (Марка:LADA 219060 LADA GRANTA , Год выпуска:2013, Мощность:81.6лс., Средняя рыночная стоимость:320 000 ₽) , двигатель №: 5997597, мощность двигателя, л. с. (кВт): 60/81.6, рабочий объем двигателя, куб. см: 1596.0, кузов №: XTA219060DY048073(Марка:LADA 219060 LADA GRANTA , Год выпуска:2013, Мощность:81.6лс., Средняя рыночная стоимость:209 000 ₽) (Марка:LADA 219060 LADA GRANTA , Год выпуска:2013, Мощность:81. 6лс., Средняя рыночная стоимость:320 000 ₽) (Марка:LADA 219060 LADA GRANTA , Год выпуска:2013, Мощность:81.6лс., Средняя рыночная стоимость:320 000 ₽) . Находится в совместной собственности.

Информация о должнике:

Наименование должника:

Сычук Евгений Борисович

ИНН должника:

342200243311

№ дела о банкротстве:

А12-13144/2021

Адрес должника:

Волгоградская область, рп Горьковский

Порядок осмотра:

Осмотр имущества осуществляется по четвергам, с 13:00 до 17:00, по предварительному согласованию с финансовым управляющим, путем направления запроса на электронную почту [email protected], в виде отсканированного документа с подписью для физических лиц , с печатью и подписью уполномоченного лица для индивидуальных предпринимателей и юридических лиц, с приложением документов, подтверждающих полномочия на подписание запроса. Финансовый управляющий оставляет за собой право не предоставлять информацию на некорректно направленный запрос в адрес организатора торгов. Во избежание претензий к АУ, относительно технического состояния имущества (лота), его комплектности , покупателю действуя добросовестно, необходимо проявить должную осмотрительность и выехать по месту нахождения имущества (лота) с целью его осмотра -личного либо через законного представителя (с надлежащим образом оформленной доверенностью). Арбитражный управляющий обеспечивает возможность получения имущества(лота) покупателем: путём предоставления покупателю узкой нотариальной доверенности на лицо предоставленное арбитражному управляющему покупателем в целях регистрации имущества (лота), либо осуществляет выезд на место нахождения имущества (лота) с целью регистрации имущества (лота) за счёт средств покупателя (транспортные расходы, проживание ,и регистрация необходимых документов в нотариальных и иных органах) и его идентификации. Доступ к имуществу(лоту)- (смена замков, передача личных вещей бывшему собственнику и т.д.) осуществляется покупателем своими силами и за свой счет.

Контакты организатора торгов:

Организация:

Девликамов Ринат Рафаилович

Контактное лицо:

Девликамов Ринат Рафаилович

Телефон:

89270932983

E-mail:

csb_106torg@mail. ru

Арбитражный управляющий:

Девликамов Ринат Рафаилович

СРО:

САУ «СРО «ДЕЛО» — Союз арбитражных управляющих «Саморегулируемая организация «ДЕЛО»

Технические характеристики Лада Гранта 2023

Двигатель

90 л.с

Привод

Передний

Цвет:

Белый «Белое облако»

Черный «Пантера»

Красный «Сердолик», металлик

Ярко-синий «Голубая планета», металлик

Серебристый «Рислинг», металлик

Серебристо-серый «Техно», металлик

Серебристо-темно-серый «Борнео», металлик

Золотисто-коричневый «Кориандр», металлик

Специальная цена

на

от 385 470 ₽

* спецпредложение до

Телефон *

Основные размеры Лада Гранта

Длина

4268 см

Клиренс

160 см

Ширина

1700 см

Масса

1075 кг

Высота

1500 см

Объём багажника

520 л.


Комплектации и цены Lada Granta

Модификации Лада Гранта: Двигатель, КПП, привод

Выберите модификацию для сравнения характеристик:

1.6 5MT (90 л.с.)

Характеристики

1.6 5MT (90 л.с.)

Двигатель и трансмиссия
Тип двигателя: Бензиновый
Рабочий объём: 1596 см³
Рекомендуемое топливо: АИ-95
Количество цилиндров: 4
КПП: Механическая
Топливный бак: 50 л
Динамика
Мощность двигателя

90 л. с

при 5100 об/мин

Крутящий момент:

140 Н∙м

при 3800 об/мин

Разгон до 100 км/ч: 11.6 сек
Максимальная скорость: 172 км/ч
Расход топлива
Расход в городском цикле: 9.1 л на 100 км
Расход в загородном цикле: 5.3 л на 100 км
Расход в смешанном цикле: 6. 8 л на 100 км
Подвеска и тормозная система
Передняя подвеска: Независимая, типа Макферсон, пружинная, с газонаполненными телескопическими амортизаторами, со стабилизатором поперечной устойчивости
Задняя подвеска: Полузависимая, рычажная, пружинная, с газонаполненными телескопическими амортизаторами
Передние тормоза: Дисковые
Задние тормоза: Барабанные
Габариты и масса
Длина: 4268 мм
Ширина: 1700 мм
Высота: 1500 мм
Колесная база: 2476 мм
Клиренс: 160 мм
Объем багажника: 520 л
Снаряженная масса: 1075 кг
Грузоподъемность: —

Другие автомобили

Lada

Granta

от 385 470 ₽


Lada

Niva Legend 5dv

от 602 010 ₽


Lada

Niva Legend 3dv

от 553 010 ₽


Lada

Niva Travel

от 674 010 ₽


Lada

Granta Drive Active

от 503 910 ₽


Lada

Granta Cross

от 443 070 ₽


Lada

Vesta Sport

от 1 213 110 ₽


Lada

Granta Универсал

от 409 770 ₽


Lada

Granta Хэтчбек

от 475 650 ₽


Lada

Vesta CNG

от 960 210 ₽


Lada

Largus Фургон

от 888 210 ₽


Lada

Largus Cross

от 1 074 510 ₽


Lada

Granta Лифтбек

от 403 470 ₽


Lada

Niva Bronto

от 0 ₽


Lada

XRAY

от 771 210 ₽


Lada

Largus

от 945 810 ₽


Lada

Vesta

от 784 710 ₽


Lada

Vesta SW

от 867 510 ₽


Lada

Vesta Cross

от 917 910 ₽


Lada

Vesta SW Cross

от 971 010 ₽


Lada

XRAY Cross

от 899 910 ₽

MTU получает поддержку от Pratt & Whitney для разработки двигателя WET усовершенствованная концепция двигателя, основанная на Pratt & Whitney GTF.

Проект называется SWITCH, аббревиатура от «Устойчивый турбовентиляторный двигатель с впрыском воды, включающий гибридную электрику».

В проекте участвуют участники из 11 стран, среди них дочерняя компания Pratt & Whitney Collins aerospace, шведская часть GKN и Airbus. 9Рис. основной выхлоп в конденсаторе, нагревается до пара испарителем, а затем приводит в действие паровую турбину, которая также приводит в действие вентилятор. Наконец, пар впрыскивается в камеру сгорания для снижения выбросов.

Цикл WET повысит эффективность примерно на 10% по сравнению с сегодняшним GTF. Концепт также имеет гибридную часть, которая в основном используется для такси с низким уровнем выбросов.

Двигатель SWITCH

Проект SWITCH — это европейский проект «Чистое небо», в котором участвуют несколько человек, рис. 2. MTU, как европейская компания, является ведущим. Всего в проекте участвуют отраслевые партнеры и университеты из 11 стран.

Первая часть, между 2023 и 2025 годами, разрабатывает компоненты двигателя WET и ​​дальнейшее развитие гибридных технологий, над которыми Pratt & Whitney/Collins работали в проекте STEP и региональном демонстрационном турбовинтовом автомобиле с De Havilland Canada.

Рисунок 2. Основные участники проекта SWITCH и цель первой фазы проекта. Источник: ПЕРЕКЛЮЧАТЕЛЬ.

WET основная инновация

Основная инновация в проекте — принцип WET двигателя, который использует воду, образующуюся в процессе сгорания газовой турбины, для повышения эффективности двигателя. Дымовые газы направляются в конденсатор , расположенный в байпасном потоке, где вода конденсируется и извлекается, рис. 3.

Затем вода направляется в Испаритель, , где тепло от выхлопа активной зоны преобразует воду в пар, который приводит в движение Паровую турбину , прикрепленную к нижнему золотнику двигателя. Таким образом, оставшееся тепло ядра в выхлопе используется для увеличения мощности нижнего золотника и вентилятора. Более полный отбор тепла от выхлопных газов активной зоны увеличивает КПД двигателя.

Рис. 3. Усовершенствованные компоненты ТРДД WET. Источник: ПЕРЕКЛЮЧАТЕЛЬ.

После паровой турбины вода направляется в камеру сгорания в виде пара, где она впрыскивается для снижения температуры горения. Более низкая температура сгорания снижает образование NOx до 80%. Увеличение массы воды придает газам сгорания более высокий уровень энергии, так что турбины могут извлекать больше энергии.

Эта концепция также снижает образование инверсионного следа, поскольку можно управлять объемом рециркуляции, а избыточную воду можно сбрасывать в атмосферу после конденсатора.

Мягкий гибрид

Гибридная часть является дополнительной энергосберегающей частью. Во время остановки на земле заряжаются батареи в фюзеляже. Затем энергия используется для привода вентилятора через двигатель-генератор, работающий параллельно на нижнем золотнике, рис. 4. поэтому функция во время остальной части полета состоит в том, чтобы помочь двигателю во время изменения мощности (за счет более агрессивного планирования работы компрессоров) с остатками энергии батареи.

Рисунок 4. Гибридные части механизма SWITCH. Источник: Переключатель.

Помощь во время взлета скромная, так как мощность золотников на этом этапе превышает 20 МВт каждый, а мощность двигателей-генераторов составляет 1 МВт (низкий золотник) и 0,5 МВт (высокий золотник).

В крейсерском режиме золотникам требуется от 5 до 7 МВт каждый, в зависимости от варианта двигателя. В этом случае двигатели могут вносить до 20% мощности на валу усилителя/вентилятора, но я не вижу никаких шансов иметь батареи с достаточной энергией, чтобы они могли вносить свой вклад на этих этапах.

Нам нужна батарея минимум на 1000 кВтч для руления и взлета, и она будет весить около 4 тонн, поэтому о батарее, которая будет иметь энергию для набора высоты и крейсерского полета, не может быть и речи (она будет весить больше, чем вся силовая установка).

Не могла ли газовая турбина заряжать аккумулятор через мотор-генераторы? Да, но как обсуждалось несколько раз, заряжать аккумулятор от газовых турбин самолета не имеет особого смысла. Вы добавляете более 10% потерь в цепочке генератор-распределение мощности-аккумулятор-распределение мощности-инвертор-двигатель-вентилятор по сравнению с прямым приводом вентилятора.

По сути, гибрид увеличивает расход топлива и выбросы CO2 для самолета по сравнению с использованием газовой турбины для выполнения работы напрямую.

Аспекты интеграции самолета

Для гибридной части требуется система распределения энергии в самолете и силовая батарея, рис. 5. Airbus следит за аспектами интеграции этих частей проекта.

Рис. 5. Интеграция двигателей SWITCH в узкофюзеляжный самолет. Источник: ПЕРЕКЛЮЧАТЕЛЬ.

Масса двигателей GTF увеличится с 3 т до примерно 4,5 т, если будет интегрирован WET. Таким образом, масса двигателя увеличивается с 6 т до 9 т. Гибридная часть добавляет к этой цифре еще 5 т, в зависимости от размера батареи.

Энергоэффективность и выбросы

Предполагается, что технология WET сэкономит около 10% расхода топлива и, следовательно, выбросов CO2. Это также снижает выбросы NOx двигателем примерно на 80% и уменьшает инверсионный след.

Цель проекта – спасти до 25% топлива и, следовательно, выбросы CO2 по сравнению с сегодняшним турбовентиляторным двигателем GTF, который используется в Airbus A320/A321.

Откуда берутся остальные 15%, должен объяснить проект. Она не может исходить от гибридной части, которая активна во время руления (где она обеспечивает всю необходимую мощность вентилятора) и взлета, где она обеспечивает около 5% необходимой мощности для привода компрессоров и вентилятора.

Заключение

Концепция двигателя WET — интересная идея, в равной степени применимая к двигателям Jet-A1, SAF или двигателям, работающим на водороде.

Что насчет гибридной части? Имеет смысл включить его в исследовательский проект, где можно будет продвигать технологию и получать знания. В представленном виде это не имеет смысла для серийного приложения.

Центр цифрового сельского хозяйства объявляет о 12 получателях начального финансирования

Центр цифрового сельского хозяйства (CDA) при Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне (UIUC) является катализатором совместных исследовательских проектов в области инженерии и сельского хозяйства. Имея большой опыт создания команды для крупных долгосрочных междисциплинарных исследовательских и образовательных проектов в Университете Иллинойса, CDA продолжает предлагать конкурентоспособную программу начального финансирования. Недавно объявленные совместные проекты охватывают две или более первоначальных тем Центра: автоматизация, данные, животные и сельскохозяйственные культуры и люди.

Расположенный на стыке инженерных знаний и инноваций в сельском хозяйстве, Иллинойс и CDA имеют благоприятные возможности для развития растущих отношений между сельским хозяйством и технологиями, опираясь на прочную традицию предоставления земли в Иллинойсе. Отдельные исследовательские проекты направлены на то, чтобы охватить широкий спектр областей в этих областях, от зоотехники и биоинженерии до рекламы и журналистики, подчеркивая универсальность Центра и их стремление расширять и расширять свои основные темы.

В этом году 12 исследовательских проектов были отобраны для получения годового начального финансирования от CDA для проведения и расширения совместных исследований на стыке сельского хозяйства и технологий. Это второй раунд финансирования, который будет предложен Центром.

«Одна из самых захватывающих возможностей в CDA — это потенциал для создания нового исследовательского сотрудничества, которое сочетает технологии и сельскохозяйственные дисциплины для решения важных проблем, стоящих перед человечеством», — сказал Викрам Адве, содиректор CDA и профессор компьютерных наук Дональд Б. Гиллис. Наука в UIUC. «Двенадцать команд, финансируемых в этом раунде, показывают, что мы можем внедрять инновации в обоих аспектах, когда работаем вместе».

Ознакомьтесь с приведенными ниже проектами и рефератами:

Решение проблем генетического улучшения молочного скота с помощью глубокого обучения

Команда проекта:

  • Доктор Сандра Родригес Зас, профессор кафедры зоотехники
  • Д-р Элиу Уэрта Эскудеро, старший научный сотрудник Национального центра суперкомпьютерных приложений

Резюме: Подходы, обычно используемые для выявления крупного рогатого скота, который имеет самый высокий генетический потенциал для молочной продуктивности и состояния здоровья, делают упрощенные предположения о взаимосвязи между фенотипами и генотипами. Эти упрощения вносят погрешности в идентификацию генетически превосходных животных и препятствуют улучшению популяции молочного скота в США. Мы предлагаем использовать глубокое обучение для устранения аналитических ограничений существующих моделей. Целью этого предложения является оценка сильных сторон сверточных нейронных сетей (CNN) для связывания геномной и фенотипической информации. Способность этого подхода учитывать аддитивные и неаддитивные геномные эффекты улучшит идентификацию превосходных животных и продвинет понимание молекулярной архитектуры молочных признаков.

Наша команда имеет уникальную возможность стать пионером в применении методов глубокого обучения для улучшения молочного скота в США. Единственный в своем роде набор данных для обучения и проверки CNN доступен исследователю Родригес Зас в ее роли исследователя межучрежденческого гранта Министерства сельского хозяйства США. Этот набор данных включает данные о надоях и состоянии здоровья более 11 000 коров голштинской породы в США. Коровы из этой популяции были генотипированы по 770 000 однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) в геноме. Новое сотрудничество между исследователем ACES Родригесом Засом (предоставляет опыт в области геномного анализа домашнего скота) и исследователем NCSA Уэртой Эскудеро (предоставляет опыт в области методов глубокого обучения в высокопроизводительных вычислительных средах) позволит применять CNN к нашему всеобъемлющему набору данных. Результаты предлагаемого проекта будут способствовать подаче заявок на гранты в соответствии с приоритетными областями программы USDA NIFA Foundation. Предлагаемый проект продемонстрирует многочисленные преимущества подходов к глубокому обучению, в том числе: а) идентификацию геномных местоположений, влияющих на черты, имеющие экономическое значение для молочной промышленности; б) характеристика эпистатических эффектов, влияющих на молочные признаки; и c) вычисление точных оценок заслуг для улучшения генома молочной популяции США.

Разработка переносчиков семейства SWEET в сельскохозяйственных культурах с использованием подходов трансферного обучения

Группа проекта:

  • Д-р Дивакар Шукла, доцент кафедры химической и биомолекулярной инженерии
  • Доктор Ли-Цин Чен, доцент кафедры биологии растений

Резюме: Улучшение распределения сахара важно для повышения урожайности сельскохозяйственных культур, необходимых для питания растущего населения. Генная инженерия разделения сахара предлагает многообещающую, но сложную стратегию для достижения этой цели. Многие транспортеры из разных семейств участвуют в распределении сахара в разных тканях или клетках. Транспортеры SWEET играют важную роль во многих физиологических процессах, включая загрузку флоэмы и наполнение семян. Таким образом, преобразование SWEET в вещества с более высокой субстратной специфичностью или большей транспортной способностью в сочетании со стратегией одноосновного редактирования CRISPR открывает новые возможности для улучшения урожая.

В этом предложении мы стремимся разработать платформу, которая могла бы обеспечить быстрое исследование взаимосвязей последовательностей и функций переносчиков мембран растений. В частности, мы используем подход к трансфертному обучению для создания мутационных сканирований на основе ограниченных экспериментальных данных, переносим знания из молекулярного моделирования с использованием марковских моделей случайных полей для создания полных мутационных сканирований белков. Мы создаем экспериментальные мутационные сканирования для семейства белков AtSWEET, используя функциональные анализы, включая генетически закодированные измерения транспортной активности FRET. Предварительные результаты показывают, что подход к обучению с переносом способен предсказывать полные мутационные сканирования и передавать знания между родственными белками. Наши результаты показывают, что мутации, управляемые конформационной динамикой, наблюдаемые при моделировании молекулярной динамики, могут быть использованы для настройки транспортной активности.

Предлагаемая платформа объединяет подходы к науке о данных и передовые экспериментальные методы, чтобы не только предоставлять более качественную информацию, но и информацию, недоступную для текущих экспериментальных подходов. Этот подход можно обобщить на другие семейства родственных белков, чтобы предоставить ключевую информацию для понимания и настройки различий в транспортной активности между родственными белками. Начальное финансирование от Центра цифрового сельского хозяйства предоставит ресурсы для демонстрации применимости предложенной методологии для семейства белков, имеющих решающее значение для различных физиологических признаков растений.

Интеграция новых беспроводных полевых датчиков и машинного обучения для интеллектуального точного земледелия

Команда проекта:

  • Д-р Йи Лу, профессор, кафедра химии
  • Доктор Цзянь Пэн, доцент кафедры компьютерных наук
  • Д-р Венди Х. Янг, доцент кафедры биологии растений и геологии
  • Доктор Ли-Цин Чен, доцент кафедры биологии растений

Резюме: Общепризнано, что удобрения и пестициды играют важную роль в сельском хозяйстве, и тем не менее управление этими соединениями в большинстве случаев основано на технологиях прошлого века и не может удовлетворить потребности современной фермы. В частности, хотя питательные вещества/пестициды могут быть измерены с использованием лабораторных подходов, эти методы требуют много времени, что делает данные маловероятными.0157 in situ условия. Кроме того, необходимое аналитическое оборудование недоступно для большинства фермеров. Хотя некоторые автоматические датчики были разработаны для водных сред, их нельзя использовать в неоднородных почвенных матрицах или адаптировать к новым появляющимся целям. Чтобы решить эти проблемы, мы собрали команду исследователей с дополнительным опытом для разработки новых недорогих полевых датчиков, которые можно развертывать на сельскохозяйственных полях для мониторинга питательных веществ и пестицидов на месте и в режиме реального времени. Мы также планируем интегрировать полевые датчики с машинным обучением, предоставляя новые наборы данных с высоким пространственно-временным разрешением от полевых датчиков для анализа и прогнозирования данных. Инновацией этого предложения являются недорогие датчики, которые позволяют фермерам измерять несколько целей, включая новые возникающие цели, в грунтовых водах, почвах и растениях с беспрецедентно высоким пространственно-временным разрешением. Кроме того, сочетание работающих в режиме реального времени беспроводных датчиков с машинным обучением позволит не только быстро обрабатывать данные, но и значительно улучшить понимание закономерностей распределения и миграции питательных веществ и пестицидов в грунтовых водах, почве и растениях и их корреляции с здоровье и урожайность растений. Эта интегрированная система полевого мониторинга будет предоставлять фермерам своевременную информацию для принятия мер, используя данные датчиков и машинное обучение, чтобы сообщать, когда и где следует применять питательные вещества и пестициды. Как только осуществимость нашего подхода к интеллектуальному точному земледелию будет продемонстрирована с помощью этого начального гранта, мы планируем искать внешнее финансирование от федеральных агентств с возможным сотрудничеством с компаниями для полевых приложений.

CropEYEs: недорогая сеть IoT с камерами для интеллектуального отслеживания урожайности

Команда проекта:

  • Д-р Чонгя Цзян, постдок, Институт геномной биологии
  • Доктор Александр Швинг, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники

Abstract: Фотосинтез – это процесс, при котором растения поглощают углерод для роста, что напрямую определяет урожайность сельскохозяйственных культур. Однако существующие решения для мониторинга роста сельскохозяйственных культур предоставляют только индекс вегетации, высоту кроны или индекс площади листьев, но не фотосинтез. Более того, многие из них не являются ни репрезентативными в пространстве, ни непрерывными во времени из-за высокой стоимости платформ, что серьезно препятствует продвижению точного земледелия. Чтобы восполнить этот пробел, мы предлагаем создать новую недорогую сеть камер «CropEYEs» для отслеживания фотосинтеза сельскохозяйственных культур путем интеграции Интернета вещей (IoT), компьютерного зрения, машинного обучения и моделей агроэкосистемы. CropEYE будет наблюдать за культурами в разных положениях в разное время с разных направлений с помощью камер разных типов, анализировать полученные большие данные, чтобы обеспечить всестороннее и глубокое понимание роста культур, и, наконец, прогнозировать фотосинтез культур на уровне поля в режиме реального времени. Для достижения этой цели мы развернем две сети камер на энергетической ферме UIUC для мониторинга сои и кукурузы соответственно. Мы будем использовать Amazon Web Service (AWS) для извлечения полезной информации из изображений, оценки основных биофизических переменных культур и прогнозирования фотосинтеза сельскохозяйственных культур. Мы также будем использовать поток углерода, наблюдаемый с помощью башен вихревой ковариации на энергетической ферме UIUC, для оценки фотосинтеза сельскохозяйственных культур, полученного с помощью CropEYE. Ориентировочная стоимость одного узла CropEYE составляет около 600 долларов США, что составляет примерно половину стоимости самого популярного решения на рынке (например, Arable Mark), но с гораздо более мощной функцией, поскольку CropEYEs наблюдает за фотосинтезом сельскохозяйственных культур (например, Arable Mark обеспечивает только прокси-индикатор, NDVI). Это предложение напрямую касается целевой области темы CDA «Животные и сельскохозяйственные культуры»: «данные с ферм в режиме реального времени могут облегчить исследования полевых показателей и улучшить методы выращивания». Мы планируем распространить CropEYE среди широкого круга пользователей и занять большой рынок точного земледелия.

Автономная роботизированная платформа для цифрового сельского хозяйства: междурядная посадка покровных культур

Команда проекта:

  • Д-р Докён Ли, доцент, кафедра растениеводства
  • Д-р Гириш Чоудхари, доцент кафедры сельскохозяйственной и биологической инженерии

Abstract: Автономные роботизированные системы управления имеют большой потенциал для применения в сельскохозяйственных полях, включая посев сельскохозяйственных культур, борьбу с плодородием и вредителями, а также сбор урожая. Эффективные методы управления покровными культурами могут сохранить и защитить почву от эрозии и предотвратить потери нитратов-N из-за выщелачивания, поверхностного стока и подпочвенного дренажа на сельскохозяйственных землях Среднего Запада. Хотя методы выращивания покровных культур обеспечивают многие аспекты сохранения почвы и воды, фермеры обычно не применяют эти методы из-за частых неудач с посевом покровных культур из-за задержек с посевом. Одним из возможных решений, обеспечивающих более ранний посев, является посев между рядами покровных культур, когда основная культура еще стоит. Однако такой междурядный посев на большой площади возможен только с небольшим автономным трактором, который может проехать под пологом между рядами. Таким образом, это предложение предлагает усовершенствованную сеялку для покровных культур, использующую автономную роботизированную платформу, чтобы преодолеть ограничения традиционных методов посадки. Целью данного предложения является разработка автономной тракторной платформы для междурядного посева покровных культур. Мы ожидаем, что автономный трактор сможет собирать цифровые данные в режиме реального времени и оптимизировать скорость высева покровных культур и контакт семян с почвой. Эта разработка технологий предоставит не только инструмент для успешного выращивания покровных культур, но и основу будущего автономного и цифрового сельского хозяйства.

Доступные и масштабируемые неинтрузивные измерения метаногенеза крупного рогатого скота

Команда проекта:

  • Доктор Джордж Голлин, профессор кафедры физики
  • Доктор Джош Макканн, доцент кафедры зоотехники

Резюме: Крупный рогатый скот вносит значительный вклад в глобальные выбросы метана, на его долю приходится около 100 миллионов тонн ежегодно. По весу «сравнительное воздействие СН 4 более чем в 25 раз больше, чем СО 2 за 100-летний период… Сельскохозяйственный сектор является крупнейшим источником выбросов в Соединенных Штатах».

Подходы к сокращению образования метана крупного рогатого скота могут включать изменение рациона питания, а также изучение различий между животными в метане, выделяемом отрыжкой. Но датчики метана жвачных животных часто дороги и предназначены только для исследовательских целей. Конкретных животных можно отследить с помощью ушных меток с радиочастотной идентификацией, но почти все методы — установка кормушек с ограниченным доступом или приучение крупного рогатого скота к наголовным ящикам — непригодны для непрерывных измерений больших стад. Имеющиеся в настоящее время системы слишком дороги для производителей крупного рогатого скота, которые надеются контролировать свои собственные стада.

Предлагаем построить демонстрационную систему недорогих датчиков газа. Каждая группа детекторов может состоять из микроконтроллера, десяти газовых датчиков и десяти датчиков температуры/влажности. У нас уже есть небольшой опыт проведения таких измерений в закрытом коровнике, и мы хотели бы распространить его на другие условия. Мы также запрашиваем поддержку устройств RFID и недисперсионного инфракрасного детектора метана.

Оптимизация управления питанием с использованием сверточных нейронных сетей и трансферного обучения

Группа проекта:

  • Д-р Николя Мартин, доцент кафедры растениеводства
  • Д-р Наира Овакимян, профессор кафедры машиностроения и инженерии

Резюме: Это предложение направлено на расширение областей данных и автоматизации, влияющих на людей в сельском хозяйстве посредством процессов принятия решений. Он расширяет предварительное исследование PI, результаты которого показали, что методология обучения на основе сверточной нейронной сети (CNN) позволила снизить среднеквадратичное значение ошибки набора тестовых данных до 65 % по сравнению с множественной линейной регрессией и до 38 % по сравнению с неглубокой полной регрессией. подключенная нейронная сеть. Оптимизация управления питательными веществами сельскохозяйственных культур имеет большое значение для увеличения производства продуктов питания и снижения воздействия на окружающую среду. Это представляет собой сложную проблему, поскольку реакция урожая зависит от многих свойств окружающей среды и почвы. Кроме того, известно, что пространственная структура в различных масштабах таких свойств оказывает значительное влияние на получаемый урожай. Это предложение включает в себя алгоритм оптимизации, основанный на прогнозирующей модели CNN для реакции урожайности на управление питательными веществами, а затем с помощью этой реакции определяют оптимальные нормы на основе ограничений. В этом предложении PI предлагают исследовать и разработать алгоритм для применения методов глубокого обучения для извлечения признаков, актуальных для разных областей, и использовать технику, называемую трансферным обучением, для оптимизации карт предписаний для полей, где эксперименты на ферме не проводились. Дополнительная цель состоит в том, чтобы исследовать алгоритмы оптимизации, основанные на моделях, в которых управляемые переменные (например, нормы азота и высева) актуальны в контексте других сезонных факторов окружающей среды.

На пути к эффективной и программируемой системе компьютерного зрения для высокопроизводительного мониторинга скота

Группа проекта:

  • Д-р Нарендра Ахуджа, профессор-исследователь, кафедра электротехники и вычислительной техники
  • Доктор Мэтью Цезарь, доцент кафедры компьютерных наук
  • Доктор Райан Дилгер, доцент кафедры зоотехники
  • Д-р Анжела Грин-Миллер, доцент кафедры сельского хозяйства и биологической инженерии

Резюме: Мониторинг домашнего скота имеет решающее значение для эффективного функционирования современных ферм, но его узким местом является способность воспринимать, записывать и анализировать огромные объемы информации на многих уровнях: от молекулярного до клеточного, от подсистемы до целых животных и популяций животных. Компьютерное зрение широко рассматривается как ключевая технология для устранения этого узкого места, хотя оно по-прежнему создает серьезные проблемы для эффективной передачи и обработки данных. В этой работе мы предлагаем программируемую систему компьютерного зрения, которая может значительно улучшить масштабируемость мониторинга скота, решив несколько ключевых задач. Во-первых, мы разработаем масштабируемую вычислительную инфраструктуру для компьютерного зрения, которая сможет обрабатывать огромные объемы данных датчиков, распределяя обработку между периферией (рядом с датчиками) и облаком. Оборудование для граничных вычислений будет использовать новые разнородные системы, включающие специальные ускорители. Во-вторых, мы разработаем язык запросов для домашнего скота (LQL), который позволит исследователям-агрономам, не являющимся программистами, интуитивно понятным и выразительным способом задавать запросы и оценивать гипотезы на основе больших наборов изображений и данных датчиков. В-третьих, мы разработаем новые методы компиляции и оптимизации для преобразования и выполнения запросов на базовом гетерогенном оборудовании. В-четвертых, мы разработаем систему хранения данных о животноводстве, которая может хранить, управлять и получать доступ к данным из различных условий и разнородных источников данных датчиков, которые часто представляют собой серьезное практическое препятствие для сенсорно-интенсивных сельскохозяйственных исследований. В будущей работе мы включим эту программируемую систему компьютерного зрения в инфраструктуру цифровой фермы (IoT для сельского хозяйства), которая является ключевым компонентом концепции Центра цифрового сельского хозяйства, и будем сотрудничать с другими исследователями в области сельского хозяйства для развертывания и оценки этих технологий в различных экспериментальных целях. настройки. Для конкретных приложений мы начнем с оценки, разработки фреймворка и развертывания решений в системах свиноводства с более широким видением тестирования этой фреймворка на других производственных системах.

Поддержка принятия решений по защите растений с использованием БПЛА длительного действия для замыкания цикла обратной связи

Группа проекта:

  • Д-р Марко Каккамо, профессор кафедры компьютерных наук
  • Доктор Каустуб Бхалерао, доцент кафедры сельскохозяйственной и биологической инженерии
  • Ор Данцкер, аспирант кафедры аэрокосмической техники

Аннотация: Технология беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) быстро развивается и нашла множество применений, включая точное земледелие. Однако, несмотря на свои обещания, индустрия БПЛА не убедительно доносила ценность до производителей. Один из способов, которым БПЛА могут помочь фермеру стать более прибыльным, — это сократить ненужные производственные затраты. В частности, применение фунгицидов экономически выгодно только тогда, когда четко идентифицирован грибковый возбудитель и хорошо ограничена область применения. Однако, поскольку постоянно осматривать урожай дорого, большинство производителей применяют фунгициды профилактически в течение вегетационного периода, поскольку любое упущение при лечении болезней растений может быстро привести к значительным потерям. Тем не менее, если бы можно было применять правильный тип фунгицида, когда это действительно необходимо, можно было бы получать значительную экономию каждый сезон, сводя к минимуму воздействие на окружающую среду. В предлагаемом подходе данные обрабатываются в режиме онлайн и на борту с помощью механизма искусственного интеллекта на БПЛА с длительным сроком службы, оснащенном маломощной высокопроизводительной вычислительной платформой. Обработанные данные выражаются через смоделированный или изученный набор функций. Этот набор функций анализируется, чтобы сформировать замкнутый цикл миссии, позволяющий онлайн-адаптацию алгоритма сбора данных (например, его траектории полета). Извлеченные функции могут быть переданы пользователю на земле, поскольку их компактное представление необработанных данных требует минимальной полосы пропускания для передачи. Кроме того, совместное использование функций с облаком и, следовательно, с другими периферийными устройствами и пользователями позволяет проводить распределенный анализ больших данных, меняя парадигму сельскохозяйственной практики. В контексте Центра цифрового сельского хозяйства предлагаемые усилия направлены на достижение прогресса в нескольких областях: данные, сельскохозяйственные культуры и животные и автоматизация. В частности, предлагаемая структура улучшит процесс автономного сбора данных для различных приложений, связанных с растениеводством и животноводством, замкнув цикл обратной связи миссии.

Использование вычислительных методов и исследовательского эксперимента для изучения содержания и воздействия дискурса в социальных сетях о новой пищевой технологии

Группа проекта:

  • Д-р Леона Йи-Фан Су, доцент, кафедра рекламы
  • Д-р Маргарет Йи Ман Нг, доцент кафедры журналистики
  • Д-р Йи-Ченг Ван, доцент кафедры пищевых наук и питания человека

Abstract: Публичный дискурс о новых технологиях может вызвать разногласия, которые могут поставить под угрозу их ответственное развитие. Недавно ученым удалось производить мясо через in vitro культивирования клеток животных и предлагают полученное культивированное мясо в качестве потенциального решения различных проблем, с которыми сталкивается традиционное животноводство. Тем не менее, эта технология вызывает у заинтересованных сторон опасения в отношении регулирования и риска, как и другие новые биотехнологии в прошлом; и общественные дебаты такого рода часто приводили к тому, что общественное поведение расходилось с тем, к чему стремились ученые и научные коммуникаторы.

Чтобы предотвратить такие будущие сражения и дать информацию для разработки политики, срочно требуется понимание возникающих рамок и настроений вокруг этой пищевой технологии и их влияния на формирование отношения. Интеллектуальный анализ данных платформ социальных сетей, таких как Twitter, для дискуссий о культивируемом мясе предлагает беспрецедентную возможность заполнить этот пробел. В частности, две цели этого проекта заключаются в следующем: (1) использовать гибридную систему, основанную на лексике и машинном обучении, для проведения тематического анализа и анализа настроений твитов, посвященных культивированному мясу, и определить связи между тематическими рамками, настроениями, технологической маркировкой (например, «культивируемое мясо», «выращенное в лаборатории мясо») и группы заинтересованных сторон; и (2) провести экспериментальный онлайн-опрос, чтобы проверить, как на отношение людей к культивируемому мясу влияют различные маркировки и связанные с ними рамки и настроения, определенные с помощью тематического анализа и анализа настроений.

Помимо вклада в зарождающиеся дебаты о культивируемом мясе и помощи в обеспечении того, чтобы политика и выбор потребителей основывались не только на передовых научных данных, но также на ценностях и заботах граждан, ожидается, что этот проект приведет к методологическим достижениям в интеллектуальный анализ данных социальных сетей, чтобы помочь нам понять более широкую динамику публичного общения. Предварительные данные также лягут в основу дальнейших предложений для USDA и NSF.

На пути к увеличению ферментации рубца: разработка вычислительно-экспериментальной основы для прогнозирования динамики и функции микробиома

Команда проекта:

  • Доктор Джош Макканн, доцент кафедры зоотехники
  • Доктор Тинг Лу, доцент кафедры биоинженерии
  • Сара Тондини, аспирант кафедры зоотехники

Резюме: Микробная экосистема кишечника необходима для благополучия людей и домашнего скота. Однако его трудно использовать в качестве эффективного инструмента для улучшения здоровья и производительности. Хотя мы можем адекватно охарактеризовать микробный состав, функции сообщества и их взаимодействие описаны плохо. Кроме того, сама сложность природных микробных сообществ усложняет изучение фундаментальных аспектов микробных взаимодействий. Искусственные сообщества можно использовать в качестве модельной системы для понимания структуры и функций естественных сообществ с более определенным контролем. Эта синтетическая динамика культуры в сочетании с вычислительным моделированием может предоставить реалистичные средства для понимания более сложных микробных систем. Тем не менее, было проделано мало работы по созданию синтетических сообществ рубца, и не было проделано никакой работы по созданию модели, способной прогнозировать взаимодействия на уровне видов в экосистеме рубца.

Микробиота рубца играет решающую роль в пищевой способности жвачных животных, поскольку она отвечает за сбор более 70% энергии животного. Целлюлолитические бактерии особенно важны для доступа к энергии, хранящейся в биомассе клеточных стенок растений. В этой работе предлагается первая компьютерная модель целлюлозолитической среды обитания в рубце на уровне штамм-организм. Наша цель — смоделировать и предсказать функциональную способность и метаболические отношения бактерий рубца для повышения эффективности захвата энергии при ферментации целлюлозы. Мы достигнем этой цели, оценив целлюлолитические бактерии рубца в моно- и совместной культуре, и, используя экспериментальные данные, создадим вычислительную основу для модульного прогнозирования более сложных экосистем. Эта модель прояснит взаимодействия, наблюдаемые между микробиотой рубца, предскажет динамику всего сообщества и определит оптимальные составы для максимального разложения целлюлозы. Применение этой технологии для понимания кишечных микробиомов улучшит здоровье и эффективность животных и, таким образом, будет способствовать устойчивому животноводству и обеспечит людей питательной и доступной пищей.

Масштабируемая система раннего предупреждения: электронное обнаружение жуков-короед с помощью сенсорной сети на основе микроконтроллеров

Группа проекта:

  • Д-р Джордж Голлин, профессор, кафедра физики
  • Доктор Николас Зайтер, доцент кафедры растениеводства

Резюме: Потери доходов фермерских хозяйств, связанные с заражением кукурузным жуком в Соединенных Штатах, превышают миллиард долларов в год. Взрослые самки начинают откладывать яйца через несколько недель после вылупления, обычно в середине июля. За взрослыми жуками можно следить с помощью клейкой ловушки, прикрепленной к стеблю кукурузы. Однако осматривать десятки ловушек, рекомендованных к развертыванию на типичном кукурузном поле Иллинойса, обременительно: к концу июля густо засаженная кукуруза становится высокой, и по рядкам большого поля трудно пройти. Это препятствует мониторингу ферм на наличие этого вредителя на местах, что приводит к чрезмерному применению инсектицидов и других средств борьбы.

Мы предлагаем автоматизировать проверку планарных ловушек для насекомых с помощью недорогой сетки управляемых компьютером датчиков, каждый из которых связан с базовой станцией по радиоканалу. Каждая сенсорная станция будет включать микроконтроллер с возможностью радиосвязи, камеру среднего разрешения, приемник GPS и датчики для измерения температуры, атмосферного давления, относительной влажности и концентрации летучих органических соединений в воздухе.

Posted inДвигатель