inteligencia artificial - aplicación a la agricultura - rodriguez rivero 2014
TRANSCRIPT
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
1/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
1
INTELIGENCIA ARTIFICIAL:
APLICACIONES Y
NUEVAS PERSPECTIVAS PARA
APLICACIONES EN AGRICULTURADisertante: Cristian Rodrguez Rivero
Semana TIC Cordoba
CORDOBA TECH DAY2 de Setiembre 2014
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
2/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
2
Cristian Rodrguez Rivero
*Departamento de Ingeniera Electrnica,
Laboratorio de Investigacin en Matemticas Aplicadas a Control (LIMAC)
Universidad Nacional de Crdoba
en colaboracin con Simon Haykin y Mehdi Fatemi del
Cognitive Systems Laboratory - Communications Research
Lab (CRL) Building of the McMaster University,Ontario, Canad.
en colaboracin con Daniel Patio del
Instituto de Automatica
Universidad Nacional de San Juan
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
3/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
3
Cristian Rodrguez Rivero - Simon Haykin
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
4/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
4
Introduccin
Resumen de Inteligencia Artificial (IA) Inteligencia Computacional
Aplicaciones en Control Automtico para Agricultura
Nuevas tendencias: Control Cognitivo
Aplicaciones: uso en drones
Conclusiones
Resumen
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
5/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
5
La inteligencia artificial (IA) es un rea multidisciplinaria que, a travs de ciencias como lainformtica, la lgica y la filosofa, estudia la creacin y diseo de entidades capaces derazonar por s mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana.
Cmo podramos definir Inteligencia Artificial sin
verdaderamente conocer qu es la inteligencia?
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
6/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
6
La Agromtica, es la aplicacin de los principios y tcnicas de la informtica yla computacin a las teoras y leyes del funcionamiento y manejo de lossistemas agropecuarios.
Como tecnologa de avanzada en lo referido al tratamiento de datos del sectoragropecuario, no est sola, est integrada con la electrnica y lastelecomunicaciones.
La Agromtica considera a los subsistemas biolgicos mediante los modelosde simulacin del crecimiento y desarrollo de cultivos. Estos modelos desimulacin representan matemticamente el comportamiento productivo de lossistemas biolgicos: cuantificando las variables de suelo, clima, vegetales. Losmodelos nos permiten calcular cul ser el resultado de un cultivo. Y aspodemos evaluar el impacto de distintas alternativas de manejo bajo diversascondiciones climticas, proyectando los posibles rendimientos y los costos
asociados.
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
7/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
7
1) Esquemas tecnolgicos Mtodos para la modelizacin y simulacin de la dinmica de los procesos agrcolas. Optimizacin en el control. Modelizacin de la incertidumbre, la aleatoriedad, el tiempo de la variabilidad,
perturbaciones externas.
2) Conceptos de control
Estructura de control basada en la teora del control ptimo y automtico.
Algoritmos de optimizacin basados en bio-sistemas. Neuro programacin dinmica,programacin dinmica o sus variantes como la dinmica iterativa.
3) Desafos tecnolgicos
El diseo y anlisis de las nuevas tendencias de la agricultura de precisin a nivelregional y mundial para que los productos resulten atractivos y sean aprovechadospor el sector agropecuario.
Identificacin del problema general en estudio
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
8/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
8
Aplicacin al Control automtico para procesos agrcolas
Controlador
u x
Sistema
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
9/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
9
Guiado de cultivo en climas protegidos
Objetivo de control
Generar las condiciones adecuadas para que el cultivo se desarrolle
de acuerdo a un criterio.
0 100 200 300 4000
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25Peso seco por platn [gr]
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 4000
1
2
3
4
5Nmero de hojas
Tiempo [Hs.]
SISTEMA
CONTROLADOR CULTIVOu(x,k,{Ro})
x(k)OBSERVADOR
DE
ESTADO
CARACTERISTICAS
Ro
MODELADO DE
VARIABLES
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
10/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
10
Prediccin en cultivos extensivos
A campo abierto, normalmente en grandes extensiones de terreno,donde las estaciones de siembra estn cuasi-determinadas.
El r iesgoproductivo se debe a la disponibilidad de diferentesrecursos: Disponibilidad de agua, la evolucin de temperatura, humedad,
radiacin solar, etc. durante el fu turodesarrollo vegetal.
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
11/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
11
Aplicaciones de inteligencia computacional paraControl ej: guiado de cultivos
Motivacin del guiado
Planificacin de la produccin en la agricultura Decidir las caractersticas de produccin.
Aumentar el volumen de produccin.
Disponer del producto en una fecha predefinida.
Introducir tecnologa con el fin de disminuir los costos, y maximizarlos beneficios.
Objetivos
Obtener una solucin al problema del guiado del desarrollo de cultivos eninvernaderos y extensivos usando la teora de control ptimo.
Que la solucin sea atractiva de implementar.
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
12/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
12
Control Basado en Aprendizaje Automatico
Realimentacin del estado del cultivo mediante estimacin basada en modelo,con muestreo de 1Hs
Observacin mediante las variables de entorno, donde se estima el modelo enfuncin del nmero de hojas, que a su vez es dependiente de la temperaturamediante una funcin lineal a tramos.
Observacin utilizando imgenes del cultivo.
L
ADQUISICIN DEIMGENES Y
PROCESAMIENTO
OBSERVADOR DE ESTADOS
SISTEMA CULTIVO-INVERNADERO
INVERNADEROu
T,
CO2
xMODELO DEL
CULTIVO
T,CO2,SPAR
CONTROLADOR
CULTIVO
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
13/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
13
Problemticasde entornoManejo ptimo del recurso hdrico.
Combatir heladas.
Cantidad y calidad de luz solar.
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
14/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
14
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
15/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
Metodologa: Ciencias bsicas y Tecnologas Aplicadas.
15
Cmo se hace?
Caso,Problema o
Proyectomatemtico
Solucinmatemtica
Problema delmundo real
Matemtica
Abstraccin
Constatacin
Interpretacin
0 200 4000
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25Peso seco por platn [gr]
Tiempo [Hs.]0 200 400
0
1
2
3
4Nmero de hojas
Tiempo [Hs.]
ObservadaEsperadaMedida
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
16/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
16
Identificacin y Control de Sistemas usando RNs
En la teora de sistemas tanto la caracterizacin como la identificacin son
dos problemas fundamentales. El problema de caracter izacinest relacionado a la representacin
matemtica del sistema.
El problema de ident i f icacin se est relacionada a la obtencin de unmodelo matemtico que caracterice su dinmica, a partir del conocimiento a
priori y del anlisis de pares de datos entrada-salida obtenidos medianteexperimentacin o simulacin.
Dos partes principales de la identificacin lo constituyen: la elecc in delmodelo de ident i f icacin, es decir su parametr izaciny estructura, y el
mtodo de ajus te de sus parmetros basado en el error de identificacin.
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
17/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
17
Relacin entre Control Automtico y Redes Neuronales
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
18/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
18
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
19/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
19
Dificultad de la realimentacin del estado del cultivo
La medicin directa del vector de estado: nmero de hojas ymedicin del peso seco.
Evitar el efecto borde.
Perturbacin y dao irreversible en el cultivo.
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
20/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
20
Supervisado.
Pares entrada salida.
No supervisado Auto organizado, basado en competencia.
Reforzado, a desarrollar ahora.
Aprendizaje reforzado
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
21/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
21
Problema de aprendizaje de comportamiento.
Hay una interaccin entre el sistema que aprende y
su entorno. El sistema busca alcanzar un objetivo especfico a
pesar de incertidumbres en el entorno.
Hay dos lneas para estudiar al aprendizaje
reforzado: Clsica: el aprendizaje consiste en el proceso
premio-castigo.
Moderna: programacin dinmica.
Aprendizaje reforzado
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
22/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
22
Programacin dinmica (NPD)
Tcnica para toma de decisiones en etapas.
No se toman en forma aislada, se ponderan segn el bajo costo en el presentecontra un alto costo en el futuro.
Pondera el desempeo a largo plazo aunque se sacrifique buen desempeo acorto plazo.
Neuro-programacin dinmica:
La programacin dinmica provee los fundamentos tericos.
Las redes neuronales provee la capacidad de aprendizaje.
La NPD permite a un sistema a aprendercmo tener buenas decisionesobservando su propio comportamiento, y mejorando estas acciones utilizandoun mecanismo incorporado a travs del refuerzo.
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
23/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
SISTEMA DE CONTROL
MEMORIA
CONTROLADORSISTEMA
x, k u(x,k)
u(x,k)
x(k)
OBSERVADOR
DE ESTADOS
CARACTERSTICAS
Solucin propuesta Programacin dinmica (Bellman, 1962).
Resuelve el problema numricamente.
Las restricciones son inherentes al clculo.
Problema de dimensionalidad. (35
35
100=122500;11
11). Disminuir los valores de la tabla (Luus, 2000).
PD Aproximada(Bertsekas, 1996). (400; 11).
23
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
24/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
24
La COGNICIN es una caracterstica distintiva del cerebro humano, que se distingue detodas las dems especies de mamferos.
El CONTROL COGNITIVOreside en la parte ejecutiva del cerebro, recprocamente acopladoa su persona parte conceptual a travs de la memoria de trabajo
Joaquin Fuster
l propuso el concepto de COGNIT"para la representacin del conocimiento en el cortezacerebral. Tambin propuso un modelo abstracto para la cognicin basada en cinco bloquesde construccin fundamentales, a saber, la percepcin, la memoria, la atencin, lainteligencia y el lenguaje.
1) Ciclo de percepcin-accin, que es la primera etapa en la cognicin.
2) Memoria, que se construye en el ciclo percepcion-accion .
3) la atencin basado en memoria, que es impulsado por el ciclo de percepcin-accin.
4) Inteligencia, que es accionado por la atencin, la memoria y el ciclo de la percepcin-accin.
5) El lenguaje.
Control cognitivo y Neurociencias
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
25/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
25
Desde hace varios aos se interactu con los Principios bsicos de Fuster de la cognicin, esdecir, percepcin-ciclo de accin, la memoria, la atencin y la inteligencia.
Durante los ltimos aos, el control cognitivo fue visto desde un perspectiva de la ingeniera:
1) el controlador no tiene la disposicin para percibir la medio ambiente de una maneradirecta.
2) el algoritmo de programacin dinmica con ninguna disposicin que mira en el futuro; por
lo tanto el nombre de optimizacin dinmica
Investigaciones recientes
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
26/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
26
Qu podemos aprender del cerebro humano?
Las Ideas neuropsicolgicos se han convertido directamente relacionada con la probabilsticavista del sistema fsico.
Este punto de vista es de vital importancia para definir un terreno comn para ambasneurociencias y la ingeniera, cerrando estas ideas en sistemas y conceptos de control.
Por ejemplo, como Feldman y Friston explican, a travs de la ATENCION, el cerebro optimizasu representacin probabilstica del medio ambiente. Es decir, en la terminologa de teora dela informacin, una representacin probabilstica con entropa mnima.
Tanto en el cerebro humano y en sistemas dinmicos cognitivas, el proceso de percepcin serealiza en las mediciones sensoriales. El papel de la PERCEPCION es extraer la informacindisponible de las mediciones sensoriales, que son ruidoso.
CONSIDERACIONES PREVIAS DE COGNITIVECONTROL
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
27/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
27
Diagrama de Bloque Ciclo Percepcion-Accion CPA
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
28/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
28
Desde una perspectiva de la neurociencia cognitiva, control cognitivo desempea un papelclave en la corteza prefrontal en el cerebro; lo ms importante, el control cognitivo implica dos
procesos importantes: el aprendizaje, y la planificacin.
Ambos procesos son dependientes del modelo de DOS-ESTADOS, as como la informacincclico dirigido en el diagrama bloques de CPA.
LIBRO: Cognitive Dynamic Systems por Simon Haykin, donde se encara el estudio decognitive radar y cognitive radio.
Nos centramos en el ciclo de percepcin-accin, la memoria, la atencin y la inteligencia,como los fundamentos bsicos de cmo un sistema de control cognitivo se puedeimplementar; el lenguaje no se considera en este documento, ya que est fuera del alcance
de este documento.
CONTROL COGNITIVO
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
29/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
Control Cognitivo con Reinforcement Learning
29
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
30/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
USO DE DRONES EN AGRICULTURA
30
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
31/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
31
Los drones pueden usarse tambin para realizar relevamientostopogrficos, confeccionar mapas detallados de labores agrcolas,identificar zonas del terreno susceptibles de erosin y hasta detectarplagas.
En el 21 edicin de AGRISHOW Brasil 2014, la muestra de tecnologa
agrcola ms importante de Latinoamrica. All se exhibieron dos modelosde drones(abejorro, en ingls), como se los conoce popularmente en todoel mundo, equipados con cmaras y dotados de diferentes softwaresdesarrollados por la empresa para brindar servicios agrcolas.
USO DE DRONES EN AGRICULTURA
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
32/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
VENTAJAS DE DRONES
32
Los Drones puede proporcionar a los agricultores, con tres tipos devistas detalladas.
1) ver a un cultivo del aire puede revelar patrones que exponen todo,desde los problemas de riego a la variacin del suelo y lasinfestaciones de plagas y hongos incluso que no son evidentes alnivel del ojo.
2) las cmaras de aire pueden tomar imgenes multiespectrales, lacaptura de datos desde el infrarrojo, as como el espectro visual, quese puede combinar para crear una vista de la cosecha que pone de
relieve las diferencias entre plantas sanas y en dificultades en unamanera que no se puede ver con el ojo desnudo.
3) un avin no tripulado puede vigilar una cosecha cada semana, cadada, o incluso cada hora. Combinado para crear una animacin deseries de tiempo, que las imgenes puede mostrar cambios en lacosecha, dejando al descubierto los puntos conflictivos o las
oportunidades para un mejor manejo de los cultivos.
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
33/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
33
Se presento una introduccin a los sistemas dinmicos cognitivos con futuraaplicacin a la agricultura.
Se puede aplicar en todas las reas en las que el nivel de incertidumbre escontrolable.
Incluye los sistemas con sensores ajustables, sistema de sistemas conperiferia (red de) los sensores, los problemas en los que las caractersticasprobabilstica del medio ambiente es controlable.
Conclusiones
-
7/26/2019 Inteligencia Artificial - Aplicacin a La Agricultura - Rodriguez Rivero 2014
34/34
Laboratorio deInvestigacin MatemticaAplicada a Control
LIMAC
34
MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIN
PREGUNTAS?
LIMAC Laboratorio de Investigacin enMatemtica aplicada a Control
www.inv.limac.efn.uncor.edu