ដំណាំពិសេសរួមមាន ផ្លែឈើ បន្លែ គ្រាប់ដើមឈើ ផ្លែឈើស្ងួត និងរុក្ខជាតិបណ្តុះកូន។ ដោយប្រឈមមុខនឹងកង្វះកម្លាំងពលកម្ម ការប្រកួតប្រជែងជាសកល តម្រូវការគុណភាពខ្ពស់ និងការព្រួយបារម្ភអំពីផលប៉ះពាល់បរិស្ថាន ឧស្សាហកម្មដំណាំពិសេសកំពុងស្វែងរកឧបករណ៍ស្វ័យប្រវត្តិជាបន្ទាន់ដើម្បីជួយដល់ការដាំដុះ ការប្រមូលផល ការដោះស្រាយ និងការកែច្នៃ។ អ្នកស្រាវជ្រាវនៅសាកលវិទ្យាល័យផ្តល់ជំនួយដីធ្លីក្នុងរដ្ឋជាច្រើនកំពុងធ្វើការរួមគ្នាដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិដែលដំណើរការល្អសម្រាប់ដំណាំពិសេស។ ជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្តសហការនេះ បន្ទុកចំណាយនៃការស្រាវជ្រាវ និងការអភិវឌ្ឍន៍ត្រូវបានដកចេញពីវិស័យដំណាំពិសេសតែមួយ ហើយការជឿនលឿនសំខាន់ៗកំពុងត្រូវបានធ្វើឡើង។ ក្នុងរយៈពេល 5 ឆ្នាំចុងក្រោយនេះ អ្នកស្រាវជ្រាវបានកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រសំខាន់ៗដែលទាក់ទងនឹងការផលិតដំណាំពិសេស និងបានបង្កើតឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដើម្បីស្វែងរក និងវាស់វែងប៉ារ៉ាម៉ែត្រទាំងនេះ។ អ្នកស្រាវជ្រាវបានរចនាឧបករណ៍មេកានិច និងបានសហការជាមួយក្រុមហ៊ុនផលិត និងកសិករដើម្បីធ្វើពាណិជ្ជកម្ម និងអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យាថ្មីៗ។ ស្វ័យប្រវត្តិកម្មកំពុងជួយឧស្សាហកម្មដំណាំពិសេសយកឈ្នះលើកង្វះកម្លាំងពលកម្ម ធ្វើការសម្រេចចិត្តក្នុងការគ្រប់គ្រងដ៏ឆ្លាតវៃ អភិរក្សធនធាន និងបំពេញតម្រូវការដែលកំពុងកើនឡើង។ ភាពជឿនលឿនទាំងនេះគឺជាលទ្ធផលក្នុងការសន្សំប្រាក់យ៉ាងសំខាន់សម្រាប់អ្នកដាំដុះ និងអ្នកប្រើប្រាស់ និងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវនិរន្តរភាពសម្រាប់ឧស្សាហកម្ម
ឧបករណ៍ស្វ័យប្រវត្តិជួយកសិករធ្វើផែនទីទិន្នផលផ្លែឈើ និងមើលថាតើមានបញ្ហានៅកន្លែងណា ដើម្បីឱ្យពួកគេអាចធ្វើការសម្រេចចិត្តគ្រប់គ្រងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងគោលដៅ។ ការប៉ាន់ប្រមាណត្រឹមត្រូវនៃទិន្នផលគឺមានសារៈសំខាន់ផងដែរសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តទីផ្សារ។ ទិន្នន័យអំពីទីតាំងផ្លែឈើ និងធរណីមាត្រនៃមែកឈើ ត្រូវបានប្រើដើម្បីរៀបចំកម្មវិធីម៉ាស៊ីនដើម្បីច្រូតកាត់។
• សាកលវិទ្យាល័យ Florida បានបង្កើតមនុស្សយន្តស្វយ័តមួយដែលរាប់ និងគូសផែនទីផ្លែឈើនៅលើដើមក្រូចឆ្មារ។
• អ្នកស្រាវជ្រាវនៅសាកលវិទ្យាល័យកាលីហ្វ័រញ៉ា-ដេវីស បានបង្កើតថង់រើសផ្លែឈើ និងរទេះជាមួយឧបករណ៍ដែលគូសផែនទីផ្លែឈើ។
ការរកឃើញជំងឺដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងបច្ចេកវិទ្យាគ្រប់គ្រងអាចកាត់បន្ថយការបាត់បង់ដំណាំហូបផ្លែ។
• ថ្នាំសម្លាប់សត្វល្អិតបណ្តាលឱ្យមានការខាតបង់រាប់លានដុល្លារក្នុងការដាំដំណាំដោយអចេតនា នៅពេលដែលដំណក់ទឹកបាញ់បានរសាត់មកលើដំណាំដែលមិនមែនជាគោលដៅ។ ការងាររបស់សាកលវិទ្យាល័យរដ្ឋ Iowa កំពុងណែនាំការផលិតបច្ចេកវិទ្យាដែលកាត់បន្ថយការរសាត់។
• អ្នកដាំក្រូចឆ្មារបានប្រើម៉ាស៊ីនកំដៅដែលរចនាដោយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រនៃសាកលវិទ្យាល័យ Florida នៅលើដើមឈើជាង 80,000 ដើម្បីគ្រប់គ្រងវឌ្ឍនភាពនៃក្រូចឆ្មារ។
• សាកលវិទ្យាល័យ Washington State បានបង្កើតយានអវកាសគ្មានមនុស្សបើក ដើម្បីរារាំងសត្វស្លាបដែលស៊ី និងបំផ្លាញដំណាំផ្លែឈើ។
• ដំណើរការដាក់ឱ្យនៅដាច់ពីគេដោយស្វ័យប្រវត្តតម្លៃទាបការពារការរីករាលដាលនៃគ្រាប់កាហ្វេនៅកោះហាវ៉ៃ កាត់បន្ថយការខាតបង់ និងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដាំដុះដឹកជញ្ជូនកាហ្វេទៅកាន់ទីផ្សារក្នុងតំបន់ដែលមានប្រជាជនច្រើន និងទេសចរណ៍។
• ឧបករណ៍យួរដៃដែលរចនាដោយសាកលវិទ្យាល័យ Hawaii ផ្តល់ឱ្យអ្នកដាំកាហ្វេនូវវិធីដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបានដើម្បីរកមើលភាពតានតឹងនៃទឹកស្លឹក។
ការរកឃើញភាពតានតឹងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដាំដុះបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រព័ន្ធធារាសាស្រ្ត និងធានាឱ្យដើមឈើចេញផ្កាក្នុងពេលតែមួយ ដែលធ្វើអោយការប្រមូលផលកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។ ការផលិត និងច្រូតកាត់តាមយន្តការអាចការពារការរងរបួសដោយសារកម្លាំងពលកម្មដោយដៃ និងកាត់បន្ថយពេលវេលាប្រមូលផល និងចំណាយសម្រាប់កសិករ។
• 60% នៃឧស្សាហកម្មកែច្នៃប៉េងប៉ោះបានប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនដែលរចនាដោយសាកលវិទ្យាល័យកាលីហ្វ័រញ៉ា-ដេវីស ដើម្បីត្រួតពិនិត្យទឹកប៉េងប៉ោះ។ ក្នុងរដូវកាលតែមួយ ម៉ាស៊ីនលុបបំបាត់គ្រោះថ្នាក់ចលនាដដែលៗជាង 200,000 សម្រាប់កម្មករ។
• កសិករបាននិយាយថាវិធីសាស្ត្រកាត់ចេញថ្មីដែលត្រូវបានណែនាំដោយផ្នែកបន្ថែមនៃសាកលវិទ្យាល័យរដ្ឋ Pennsylvania ទំនងជាកាត់បន្ថយពេលវេលាកាត់ចេញ 42% និងសន្សំបានប្រហែល 136 ដុល្លារក្នុងមួយហិចតា។
• អ្នកស្រាវជ្រាវនៅសាកលវិទ្យាល័យ Pennsylvania State បានរចនាឧបករណ៍ជំនួយការច្រូតកាត់ដែលលុបបំបាត់ការធ្លាក់ជណ្ដើរ និងកាត់បន្ថយពេលវេលាដែលអ្នករើសផ្លែប៉ោមដែលចំណាយក្នុងឥរិយាបថឆ្គាំឆ្គង និងគ្រោះថ្នាក់ពី 65% ទៅ 43% នៃពេលវេលាជ្រើសរើស។ ឧបករណ៍នេះក៏បានបង្កើនចំនួនផ្លែប៉ោមដែលប្រមូលផលក្នុងមួយវិនាទីបាន 50% ។
• អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រនៅសាកលវិទ្យាល័យ Washington State បានរចនាម៉ាស៊ីនភ្លោះរ៉ូបូតសម្រាប់លោត ដែលនឹងកាត់បន្ថយតម្រូវការកម្លាំងពលកម្ម និងថ្លៃដើម។
• ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវនៅសាកលវិទ្យាល័យហ្សកហ្ស៊ី ស្វែងរកបច្ចេកវិទ្យាស្វ័យប្រវត្តិដែលមានតម្លៃសមរម្យ ដែលនឹងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវប្រសិទ្ធភាពនៃការប្រមូលផលផ្លែប៊្លូបឺរី ជួយយកឈ្នះលើកង្វះកម្លាំងពលកម្ម និងតម្លៃពលកម្មខ្ពស់។
• ការប្រើប្រាស់ស្មៅតាមយន្តការកាត់បន្ថយតម្រូវការសម្រាប់កម្លាំងពលកម្មដោយដៃ និងសារធាតុគីមីដែលមានតម្លៃថ្លៃ ដែលអាចប៉ះពាល់ដល់បរិស្ថាន និងសុខភាពមនុស្ស។ សាកលវិទ្យាល័យអារីហ្សូណា និងសាកលវិទ្យាល័យកាលីហ្វ័រញ៉ា-ដេវីស បានបង្ហាញថា ម៉ាស៊ីនស្មៅតាមជួរដោយស្វ័យប្រវត្តិកាត់បន្ថយតម្រូវការកម្លាំងពលកម្ម 30% ។
ស្វ័យប្រវត្តិកម្មជួយកសិករក្នុងការអភិរក្សធនធាន សន្សំប្រាក់ និងកាត់បន្ថយការបំភាយឧស្ម័នផ្ទះកញ្ចក់។
• ការប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនសម្ងួតដោយស្វ័យប្រវត្តិ អ្នកដាំកាហ្វេ និងសូកូឡានៅហាវ៉ៃប្រើថាមពលតិចក្នុងការសម្ងួតផលិតផល។
• អ្នកស្រាវជ្រាវនៅសាកលវិទ្យាល័យ Kentucky បានបង្ហាញត្រាក់ទ័រកូនកាត់ម៉ាស៊ូត/អគ្គិសនីស្វ័យប្រវត្តិ។
• អ្នកស្រាវជ្រាវបានរកឃើញថាប្រព័ន្ធកំចាត់ស្មៅដោយមនុស្សយន្តស្វ័យប្រវត្តិមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងកម្រិតថាមពលទាបជាងការគិតពីមុន។
បច្ចេកវិទ្យាស្វ័យប្រវត្តិជួយធានាបាននូវគុណភាព និងការពេញចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។
• សាកលវិទ្យាល័យ Michigan State និងសាកលវិទ្យាល័យ California-Davis បានបង្កើតបច្ចេកវិទ្យា sensing ដែលមានសមត្ថភាពរកឃើញពិការភាពខាងក្នុង និងខាងក្រៅ ដូចជាប្រព័ន្ធមើលឃើញពណ៌ និង spectroscopy ដែលសន្និដ្ឋានដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវគុណភាពផលិតផលស្រស់។
• អ្នកស្រាវជ្រាវបានបង្កើតប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិដែលមានតម្លៃសមរម្យដែលកំណត់អត្តសញ្ញាណប៉េងប៉ោះចាស់ទុំបានយ៉ាងត្រឹមត្រូវក្នុងអំឡុងពេលកែច្នៃ ធានាថាផលិតផលមានរសជាតិឆ្ងាញ់ និងសារធាតុលីកូពីន។
• តម្រូវការកាវ៉ាកំពុងកើនឡើង។ អ្នកស្រាវជ្រាវបានរចនាប្រព័ន្ធមេកានិកដែលទាញយកកាវ៉ាចំនួន 900% បន្ថែមទៀតក្នុងមួយដើម។
• ទិន្នន័យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាបានបង្ហាញពីរបៀបបង្កាត់ពូជ blueberries ដែលអាចប្រមូលផលដោយម៉ាស៊ីនដោយមិនខូច។
គម្រោងនេះ W2009៖ ការស្រាវជ្រាវ និងការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធរួមបញ្ចូលគ្នាក្នុងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាសម្រាប់និរន្តរភាពនៃដំណាំពិសេស (2013-2018) ត្រូវបានផ្តល់មូលនិធិមួយផ្នែកដោយមូលនិធិស្រាវជ្រាវពហុរដ្ឋតាមរយៈ USDA-NIFA និងដោយជំនួយដល់សមាជិកគម្រោងដូចខាងក្រោម។ ស្ថាប័ន៖ សាកលវិទ្យាល័យ Arizona, សាកលវិទ្យាល័យ Auburn, សាកលវិទ្យាល័យ California-Davis, សាកលវិទ្យាល័យ Colorado State, សាកលវិទ្យាល័យ Florida, សាកលវិទ្យាល័យ Georgia, សាកលវិទ្យាល័យ Hawaii, សាកលវិទ្យាល័យ Iowa State, សាកលវិទ្យាល័យ Kentucky, សាកលវិទ្យាល័យ Michigan State, សាកលវិទ្យាល័យ Mississippi State, សាកលវិទ្យាល័យ Oklahoma State University សាកលវិទ្យាល័យរដ្ឋ Oregon, សាកលវិទ្យាល័យ Pennsylvania State, Pennsylvania Cooperative Extension, Texas AgriLife Research, Washington State University, Washington Cooperative Extension, និងសាកលវិទ្យាល័យ West Virginia ។ ស្វែងយល់បន្ថែម៖ bit.ly/W-2009