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

ABSTRACT The Expert Systems (SSE), one of the fields in which divides the Artificial Intelligence, have raised great interest over the past five years between experts from different areas not related to computing, such as the agro-industrial sector. The possibilities for using the SSE control in agribusiness are broad and promising. They range from identifying pests that attack a field crops until obtaining recommendations for controlling them. This work is structured in two parts. The first part is a description of the SSE, its possibilities, and other factors that influence largely at the time of taking the decision by the establishment of such systems. The second part shows the project that we have developed in the agribusiness field taking into account the demands of our region due to accelerated growth in this sector.

RESUMEN

Los Sistemas Expertos (SSEE), uno de los campos en que se divide la Inteligencia Artificial, han levantado un gran interés en los últimos cinco años entre los expertos de diversas áreas no relacionadas con la computación, como por ejemplo el sector agroindustrial. Las posibilidades de utilización de los SSEE en control agroindustrial, son amplias y esperanzadoras. Van desde la identificación de plagas que atacan un sembrío hasta la obtención de recomendaciones para el control de las mismas. Este trabajo se encuentra estructurado en dos partes. En la primera parte se realiza una descripción de los SSEE, sus posibilidades, y otros factores que influyen en gran medida al momento de tomar la decisión por la implantación de este tipo de sistemas. En la segunda parte se presenta el proyecto que hemos desarrollado en el campo agroindustrial teniendo en cuenta las demandas de nuestra región debido al acelerado crecimiento en este sector.

1. INTRODUCCION Los sistemas expertos (SSEE) es uno de los campos en que se divide la Inteligencia Artificial, han levantado en los últimos años un gran interés por su aplicación a problemas científicos, técnicos y comerciales. Este entusiasmo se ha visto reforzado por el hecho de que los SSEE desarrollados han probado ser capaces de alcanzar los objetivos para los cuales habían sido diseñados. Existen varios tipos de sistemas expertos, nosotros desarrollamos un sistema experto de control. Estos sistemas expertos participan en la realización de las tareas de interpretación y diagnóstico de forma secuencial. Con ello se consigue conducir o guiar un proceso. Los sistemas de control son complejos debido al número de funciones que deben manejar y el gran número de factores que deben considerar; esta complejidad creciente es otra de las razones que apuntan al uso del conocimiento, y por tanto de los SE. Cabe aclarar que los sistemas de control pueden ser en lazo abierto (Figura 1), si en el mismo la realimentación o el paso de un proceso a otro lo realiza el operador.

Figura 1: Sistema de Control a lazo abierto.

También puede ser de lazo cerrado si no tiene que intervenir el operador en ninguna parte del mismo. Reparación, correcta o terapia.

Figura 2: Sistema de Control a lazo cerrado.

La reparación, corrección, terapia o tratamiento consiste en la proposición de las acciones correctoras necesarias para la resolución de un problema. Los SE en reparación tienen que cumplir diversos objetivos, como son: Reparación lo más rápida y económicamente posible. Orden de las reparaciones cuando hay que realizar varias. Evitar los efectos secundarios de la reparación, es decir la aparición de nuevas averías por la reparación.

La aplicación de la tecnología de los SSEE a los recursos naturales en general y la agroindustria en particular apenas tiene pocos años, pero las perspectivas son optimistas y se están creando numerosos grupos de trabajo que un breve plazo de tiempo producirán una enorme cantidad de aplicaciones en todos los campos de la agronomía.

2. DEFINICIÓN DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el comportamiento de un experto en un dominio concreto y en ocasiones son usados por estos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto. Entre las funciones básicas de un Sistema Experto podríamos citar: � Resolver problemas difíciles tan bien

como lo haría un experto humano. � Razonar utilizando reglas que un experto

humano considere eficaces. � Manipular descripciones simbólicas y

razonar sobre ellas. � Funcionar con datos erróneos y reglas

imprecisas. � Explicar por qué se plantean las

preguntas. � Justificar las respuestas. � Interactuar eficazmente y en lenguaje

natural con los usuarios. 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 diagrama en el que se han incluido la arquitectura de un sistema experto típico.

Figura 3: Componentes de un Sistema Experto Típico.

4. LOS SISTEMAS EXPERTOS EN LA AGRICULTURA

La producción agrícola se ha convertido en un negocio complejo que requiere la acumulación y la integración de conocimiento, además de la información de muchas fuentes diversas. Para permanecer competitivo, el agricultor moderno a menudo confía en especialistas agrícolas y consejeros que les proporcionan información para la toma de decisiones en sus cosechas. Pero lamentablemente, la ayuda del especialista agrícola no esta siempre disponible cuando el agricultor la necesita. Para aliviar este problema, los sistemas expertos se han convertido en un instrumento poderoso, y que posee un gran potencial dentro de la agricultura.

5. SKADEDJUR 1.0 SKADEDJUR es un sistema experto diseñado con el fin de proporcionar consejos a los agricultores sobre las diferentes plagas que atacan a los cultivos de Tara. Las tareas implicadas en el cultivo de la Tara, que acotan el contexto de SKADEDJUR son: el diagnóstico de plagas y su tratamiento. El diagnóstico de plagas se realiza a partir de los síntomas observados. En función de la plaga diagnosticada y de su grado de levedad, se dictamina un plan de tratamiento para la planta infectada. Un plan de tratamiento debe especificar un conjunto de recursos necesarios, un método de aplicación, un tiempo de aplicación y otros consejos adicionales. En principio pensamos modelar los “recursos necesarios” “métodos y tiempos de aplicación” “consejos adicionales” como conceptos diferenciados del “plan de tratamiento” porque se les supone una cierta complejidad, aunque al profundizar en las descripciones que manejamos decidimos modelarlos como atributos del concepto “plan de tratamiento”(Figura 4).

Figura 4: Modelado del Sistema SKADEDJUR

Evidentemente para poder llegar a un diagnóstico desde los síntomas, se asume la existencia de una relación causa-efecto, formando una estructura más o menos compleja, pero que permitiría por recubrimiento llegar a las causas/diagnóstico de los efectos/síntomas de entrada.

Por otro lado, cada tipo de plaga tiene asociado un plan de tratamiento (Figura 5), una relación uno a uno, directa, o, por el contrario, con una mayor complejidad para llegar a una conclusión/decisión.

Figura 5: Modelo de Relación causa-efecto

Ahora bien, las descripciones y documentación con la que contamos no nos permite pasar de un modelo de descomposición inicial de la tarea principal en dos tareas: “diagnosticar plaga” y “decidir tratamiento”, cuya aplicación sería secuencial, primero diagnosticar y después decidir tratamiento, en principio, sin ningún ciclo. Aunque una posterior profundización en el modelo planteado podría conducir a una estructura de control diferente, por ejemplo con diagnóstico y decisión en ciclos de refinamiento. La estructura inferencial que sigue el sistema se presenta en la Figura 6, en donde claramente se puede apreciar toda la lógica de modelado anteriormente mostrado.

Figura 6: Modelo Inferencial

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 la base para el diseño e implementación de la aplicación. Comparando con las descripciones de cada plaga que afecta este tipo de sembríos, los resultados obtenidos coinciden plenamente con cada tipo de enfermedad. El sistema, evidentemente incompleto por falta de información, es ya aplicable a pequeñas plantaciones de Tara.

7. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS

El proceso de cosecha, así como las tareas que esto implica, también requieren ciertas recomendaciones en función de los recursos de que dispone el agricultor y sus objetivos de venta. Evidentemente una posible ampliación del contexto de aplicación de SKADEDJUR a este proceso sería de vital importancia para el

sector agrícola de la región pues permitiría competir a nuestros agricultores en los mercados externos, ya que el tamaño, calidad y mantenimiento de la tara en buenas condiciones harán de esta un producto de mayores niveles de calidad y estandarización en el mercado internacional.

Descripción Si No

Hojas comidas X Brotes comidos X

Medula destruida X Hojas picadas X

Follaje destruido X Frutos pequeños X

PLAGA: 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, podría sustituirse este tratamiento por el de un desecante más un adulticida.

8. AGRADECIMIENTOS Los autores dan especial agradecimientos a Ing. Iván Sipirán Mendoza, docente del Curso de Programación Lógica y a Ing. José Luis Peralta Luján, jefe de prácticas del curso de Programación 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.