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Sistema experto para la deteccion y control de plagas en sembrios de tara
 

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    Sistema experto para la deteccion y control de plagas en sembrios de tara Sistema experto para la deteccion y control de plagas en sembrios de tara Document Transcript

    • SISTEMA EXPERTO PARA LA DETECCIÓN Y CONTROL DE PLAGAS EN SEMBRIOS DE TARA Raisa Gómez-Rodríguez, Rolando Rodríguez-Cruz, Miguel Echevarria-Pinedo* Asignatura de Programación Lógica, *Escuela de Informática, Universidad Nacional de Trujillo, Trujillo, Perú E-mail: raisa@unitru.edu.pe, rolando@unitru.edu.pe, michael@unitru.edu.pe ABSTRACTThe Expert Systems (SSE), one of the fields in which divides the Artificial Intelligence, have raised greatinterest over the past five years between experts from different areas not related to computing, such asthe agro-industrial sector. The possibilities for using the SSE control in agribusiness are broad andpromising. They range from identifying pests that attack a field crops until obtaining recommendationsfor controlling them. This work is structured in two parts. The first part is a description of the SSE, itspossibilities, and other factors that influence largely at the time of taking the decision by theestablishment of such systems. The second part shows the project that we have developed in theagribusiness field taking into account the demands of our region due to accelerated growth in this sector. RESUMENLos Sistemas Expertos (SSEE), uno de los campos en que se divide la Inteligencia Artificial, hanlevantado un gran interés en los últimos cinco años entre los expertos de diversas áreas no relacionadascon la computación, como por ejemplo el sector agroindustrial. Las posibilidades de utilización de losSSEE en control agroindustrial, son amplias y esperanzadoras. Van desde la identificación de plagas queatacan un sembrío hasta la obtención de recomendaciones para el control de las mismas. Este trabajo seencuentra estructurado en dos partes. En la primera parte se realiza una descripción de los SSEE, susposibilidades, y otros factores que influyen en gran medida al momento de tomar la decisión por laimplantación de este tipo de sistemas. En la segunda parte se presenta el proyecto que hemosdesarrollado en el campo agroindustrial teniendo en cuenta las demandas de nuestra región debido alacelerado crecimiento en este sector.
    • 1. INTRODUCCIONLos sistemas expertos (SSEE) es uno de los La aplicación de la tecnología de los SSEE a loscampos en que se divide la Inteligencia recursos naturales en general y la agroindustriaArtificial, han levantado en los últimos años un en particular apenas tiene pocos años, pero lasgran interés por su aplicación a problemas perspectivas son optimistas y se están creandocientíficos, técnicos y comerciales. numerosos grupos de trabajo que un breve plazoEste entusiasmo se ha visto reforzado por el de tiempo producirán una enorme cantidad dehecho de que los SSEE desarrollados han aplicaciones en todos los campos de laprobado ser capaces de alcanzar los objetivos agronomía.para los cuales habían sido diseñados.Existen varios tipos de sistemas expertos, 2. DEFINICIÓN DE LOS SISTEMASnosotros desarrollamos un sistema experto de EXPERTOScontrol. Estos sistemas expertos participan en larealización de las tareas de interpretación y Los sistemas expertos son llamados así porquediagnóstico de forma secuencial. Con ello se emulan el comportamiento de un experto en unconsigue conducir o guiar un proceso. Los dominio concreto y en ocasiones son usados porsistemas de control son complejos debido al estos. Con los sistemas expertos se busca unanúmero de funciones que deben manejar y el mejor calidad y rapidez en las respuestas dandogran número de factores que deben considerar; así lugar a una mejora de la productividad delesta complejidad creciente es otra de las razones experto.que apuntan al uso del conocimiento, y por tanto Entre las funciones básicas de un Sistemade los SE. Experto podríamos citar:Cabe aclarar que los sistemas de control pueden Resolver problemas difíciles tan bienser en lazo abierto (Figura 1), si en el mismo la como lo haría un experto humano.realimentación o el paso de un proceso a otro lo Razonar utilizando reglas que un expertorealiza el operador. humano considere eficaces. Manipular descripciones simbólicas y razonar sobre ellas. Funcionar con datos erróneos y reglas imprecisas. Explicar por qué se plantean las Figura 1: Sistema de Control a lazo abierto. preguntas. Justificar las respuestas. Interactuar eficazmente y en lenguajeTambién puede ser de lazo cerrado si no tiene natural con los usuarios.que intervenir el operador en ninguna parte delmismo. Reparación, correcta o terapia. 3. COMPONENTES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS Básicamente se puede decir que los sistemas expertos están formados por la base de conocimientos y por el motor de inferencia, aunque generalmente se les añaden más módulos para facilitar su uso y enriquecer su desempeño. En la Figura 3 se muestra un Figura 2: Sistema de Control a lazo cerrado. diagrama en el que se han incluido la arquitectura de un sistema experto típico.La reparación, corrección, terapia o tratamientoconsiste en la proposición de las accionescorrectoras necesarias para la resolución de unproblema. Los SE en reparación tienen quecumplir diversos objetivos, como son:Reparación lo más rápida y económicamenteposible. Orden de las reparaciones cuando hayque realizar varias. Evitar los efectossecundarios de la reparación, es decir laaparición de nuevas averías por la reparación. Figura 3: Componentes de un Sistema Experto Típico.
    • 4. LOS SISTEMAS EXPERTOS EN LA AGRICULTURALa producción agrícola se ha convertido en un Por otro lado, cada tipo de plaga tiene asociadonegocio complejo que requiere la acumulación y un plan de tratamiento (Figura 5), una relaciónla integración de conocimiento, además de la uno a uno, directa, o, por el contrario, con unainformación de muchas fuentes diversas. mayor complejidad para llegar a unaPara permanecer competitivo, el agricultor conclusión/decisión.moderno a menudo confía en especialistasagrícolas y consejeros que les proporcionaninformación para la toma de decisiones en suscosechas. Pero lamentablemente, la ayuda delespecialista agrícola no esta siempre disponiblecuando el agricultor la necesita.Para aliviar este problema, los sistemas expertosse han convertido en un instrumento poderoso, y Figura 5: Modelo de Relación causa-efectoque posee un gran potencial dentro de laagricultura. Ahora bien, las descripciones y documentación con la que contamos no nos permite pasar de un 5. SKADEDJUR 1.0 modelo de descomposición inicial de la tarea principal en dos tareas: “diagnosticar plaga” ySKADEDJUR es un sistema experto diseñado “decidir tratamiento”, cuya aplicación seríacon el fin de proporcionar consejos a los secuencial, primero diagnosticar y despuésagricultores sobre las diferentes plagas que decidir tratamiento, en principio, sin ningúnatacan a los cultivos de Tara. ciclo. Aunque una posterior profundización enLas tareas implicadas en el cultivo de la Tara, el modelo planteado podría conducir a unaque acotan el contexto de SKADEDJUR son: el estructura de control diferente, por ejemplo condiagnóstico de plagas y su tratamiento. diagnóstico y decisión en ciclos deEl diagnóstico de plagas se realiza a partir de los refinamiento.síntomas observados. En función de la plaga La estructura inferencial que sigue el sistema sediagnosticada y de su grado de levedad, se presenta en la Figura 6, en donde claramente sedictamina un plan de tratamiento para la planta puede apreciar toda la lógica de modeladoinfectada. Un plan de tratamiento debe anteriormente mostrado.especificar un conjunto de recursos necesarios,un método de aplicación, un tiempo deaplicación y otros consejos adicionales.En principio pensamos modelar los “recursosnecesarios” “métodos y tiempos de aplicación”“consejos adicionales” como conceptosdiferenciados del “plan de tratamiento” porquese les supone una cierta complejidad, aunque alprofundizar en las descripciones que manejamosdecidimos modelarlos como atributos del Figura 6: Modelo Inferencialconcepto “plan de tratamiento”(Figura 4). 6. RESULTADOS DE LA APLICACIÓN Con el propósito de verificar el funcionamiento del sistema experto varias pruebas fueron llevadas a cabo. En este caso, se tuvo en cuenta el modelo propuesto anteriormente, para el análisis de los resultados, debido a que este fue Figura 4: Modelado del Sistema SKADEDJUR la base para el diseño e implementación de la aplicación.Evidentemente para poder llegar a un Comparando con las descripciones de cadadiagnóstico desde los síntomas, se asume la plaga que afecta este tipo de sembríos, losexistencia de una relación causa-efecto, resultados obtenidos coinciden plenamente conformando una estructura más o menos compleja, cada tipo de enfermedad. El sistema,pero que permitiría por recubrimiento llegar a evidentemente incompleto por falta delas causas/diagnóstico de los efectos/síntomas información, es ya aplicable a pequeñasde entrada. plantaciones de Tara.
    • 7. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROSEl proceso de cosecha, así como las tareas que sector agrícola de la región pues permitiríaesto implica, también requieren ciertas competir a nuestros agricultores en losrecomendaciones en función de los recursos de mercados externos, ya que el tamaño, calidad yque dispone el agricultor y sus objetivos de mantenimiento de la tara en buenas condicionesventa. Evidentemente una posible ampliación harán de esta un producto de mayores niveles dedel contexto de aplicación de SKADEDJUR a calidad y estandarización en el mercadoeste proceso sería de vital importancia para el internacional. Descripción Si No Hojas comidas X Brotes comidos X Medula destruida X Hojas picadas X Follaje destruido X Frutos pequeños XPLAGA: La plantación está siendo atacada por polillas.MÉTODO DE CURA: Realizar una aplicación previa (habitualmente una piretrina) más un larvicida(spinosad o indoxacarb).CONSEJOS: En parcelas con buena ventilación, y cumpliendo todas las normas de seguridad, podríasustituirse este tratamiento por el de un desecante más un adulticida. 8. AGRADECIMIENTOSLos autores dan especial agradecimientos a Ing.Iván Sipirán Mendoza, docente del Curso deProgramación Lógica y a Ing. José Luis PeraltaLuján, jefe de prácticas del curso deProgramación Lógica. 9. BIBLIOGRAFÍA[1] Lic. Carla Salazar Serrado, “Una Introducción a los Sistemas Expertos”, UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMÓN, Cochabamba, Julio de 2003.[2] Informática de Gestión, “Introducción a la I.A.”, Universidad Nacional de Educación a Distancia, España, 2001-02002.[3] Sistemas de Control por Computador, “Introducción a los Sistemas de Control por Computador”, UNIVERSIDADE DA CORUÑA, Julio de 2006.[4] Primo de la Cruz Lapa, “Aprovechamiento integral y racional de la Tara”, UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS, 2004.