E-008 - Universidad Nacional del Nordeste

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL NORDESTE
Comunicaciones Científicas y Tecnológicas 2003
Resumen: E-008
Aplicación de los sistema experto
en la identificación de enfermedades de tomates.
Llera Sosa, Gonzalo1 - Mariño, Sonia I.1,2 - Alvarez, Roberto E.3
1. Departamento de Informática - Facultad de Cs. Exactas y Naturales y Agrimensura - UNNE.
9 de Julio 1449 - (3400) Corrientes - Argentina.
E-mail: [email protected]
2. Departamento de Ciencias de la Información - Facultad de Humanidades - UNNE.
Av. Las Heras 727 - (3500) Resistencia - Chaco - Argentina.
E-mail: [email protected]
3. Cátedra de Terapéutica Vegetal - Facultad de Cs. Agrarias - UNNE.
Sargento Cabral 2131 - (3400) Corrientes - Argentina.
Tel./Fax: +54 (03783) 427131
E-mail: [email protected]
ANTECEDENTES
El departamento de Sanidad Vegetal dependiente de la Facultad de Ciencias Agrarias, se divide en tres sub-áreas:
Zoología Vegetal, estudia los diferentes tipos de animales que afectan a los cultivo, Fitopatología, estudia las
enfermedades que afectan a las plantas y Terapéutica Vegetal, estudia el saneamiento de los cultivos afectados por las
enfermedades.
El presente trabajo se enmarca dentro de las dos últimas sub-áreas de este departamento, ya que se orienta al
reconocimiento de la o las enfermedades que pudieran estar afectando al cultivo, como así también el o los procesos a
llevar a cabo para el saneamiento de las afecciones presentadas en el cultivo (Fernandez Valiela, 1952; Strasburger,
1971).
Dentro de los variados campos que componen la Inteligencia Artificial (IA) (Rich y Knight, 1993; Russell y Norvig,
1995), la mayoría de las aplicaciones corresponden a los Sistemas Expertos (SE). Constituyen un tipo de software que
imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema. Su aplicación se basa en el conocimiento
y experiencias de expertos almacenadas y administradas mediante la aplicación de normas o estructuras (Castillo et al.,
1997).
El objetivo de este trabajo consiste en el diseño y desarrollo de un sistema experto en la determinación de enfermedades
que afectan a las plantas de tomates, y la recomendación de solución a dicho problema. La demanda de este cultivo en
el mercado local y en otros mercados, y su valor en la actividad agraria, fueron considerados como aspectos importantes
para la implementación de esta técnica de la inteligencia artificial como elemento complementario para la identificación
de enfermedades.
La implementación del software propuesto, pretende que personas con cierto conocimiento en el manejo de este cultivo,
ingresen al sistema las características anormales a la planta, y a partir de los datos incorporados el sistema experto
analice y determine la patología que afecta al cultivo y proponga una solución a dicha patología.
Asimismo, el sistema experto permitirá que el productor, disponga de una herramienta complementaria orientada a la
aplicación de medidas pertinentes y tendientes a erradicar la infección aparecida en su cultivo. Es necesario recordar
que el tiempo invertido en contactarse y consultar a un experto, puede ser crítico para la supervivencia de las plantas.
MATERIALES Y METODOS
La metodología para el desarrollo de sistemas expertos aplicados a la identificación de enfermedades se basó en el
desarrollo de prototipos, adaptándose de Castillo et al. (1997). A continuación se mencionan las etapas consideradas:
1. Selección de material bibliográfico e informático.
2. Especificación de variables relevantes y sus atributos:
- Selección de variables relevantes que facilitan la determinación de las enfermedades. Se eligió el conjunto de
caracteres relevantes considerando: hojas, frutos, cuello, tallo, raíz, flores, planta y estructura.
- Especificación de los valores de los atributos para cada carácter.
3. Diseño de una base de datos relacional orientada al almacenamiento de las variables relevantes y sus valores, las
variables evidenciales y el conocimiento del experto. Representa la memoria de trabajo, componente de un SE.
4. La información proporcionada por el especialista se almacena en la memoria de trabajo (MT) y se procesa según la
definición de la base de conocimiento (BC) siguiendo las estrategias de solución especificadas en el motor de inferencia
(MI). Se desarrollaron los siguientes componentes:
- La MT, se basó en el principio de incorporar el mayor número de datos evidenciales relevantes.
- La BC se construye interactivamente según sea el conjunto de atributos seleccionado por el usuario en cada uno de los
procesos de diagnósticos.
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Resumen: E-008
- El MI, permite extraer las conclusiones necesarias a partir de la información contenida en la memoria de trabajo y la
base de conocimiento. En esta aplicación el MI implementa un sistema inferencial interactivo en donde el usuario
selecciona aquel atributo (valor del carácter-estado) y automáticamente el sistema elimina las enfermedades cuyos
atributos no coinciden con aquel definido por el usuario. Este proceso se lleva a cabo hasta que el MI presente una sola
enfermedad o no existen más caracteres disponibles para seleccionar.
- Subsistema de aprendizaje. Otorga flexibilidad al SE permitiendo al usuario registrar los datos evidenciales en la MT
correspondientes a una enfermedad no prevista en la MT.
Se empleó un lenguaje de programación orientado a eventos para el desarrollo del sistema experto (Birnio. y Birnios,
1998; Charte, 1997; McManus, 1999). Se diseñaron e integraron imágenes con el propósito de generar un entorno
interactivo de identificación (Plan y Cleveland, 2001).
Material Examinado. Los datos empleados para validar el funcionamiento del sistema experto y volcados a la memoria
de trabajo se obtuvieron de Blancard (1990). Correspondiendo al estudio macroscópico, de las enfermedades.
DISCUSION DE RESULTADOS
En la literatura existente se mencionan un sinnúmero de aplicaciones de los SE a distintas áreas del conocimiento. Se
presenta una aplicación destinada a la identificación interactiva de la o las enfermedades que afectan al cultivo de
tomates. El desarrollo de sistemas expertos involucra la distinción de dos etapas: el modo Experto y el modo Usuario.
En esta aplicación el modo Experto corresponde principalmente a la definición de la Memoria de Trabajo (MT). Para
desarrollar la MT es necesario definir las variables evidenciales o caracteres y sus correspondientes valores o atributos y
determinar los posibles valores de la variable objetivo. Este SE proporciona interfaces adecuadas para que el experto
establezca las variables evidenciales o caracteres y sus atributos, así como para anexar imágenes asociadas a los
atributos de cada carácter. Esta información se recupera de la base de datos previamente mencionada. La construcción
de la MT se realiza interactivamente, seleccionando para cada carácter un conjunto de valores de variables objetivo y
sus atributos considerados como relevantes para la identificación de una enfermedad
El modo Usuario corresponde al proceso de identificación de una enfermedad. Los caracteres relevantes seleccionados
se disponen en un árbol, compuesto por caracteres y atributos en cada uno de los nodos interiores. Estos se presentan
con imágenes y textos. El usuario selecciona un carácter, si de éste dependen otros se desplegarán aquellos asociados al
mismo o finalmente los posibles valores de los atributos del mismo. El diagnóstico de una enfermedad, se inicia a partir
de los valores que toman las variables de cada carácter ingresados a través del árbol.
Si un atributo de un carácter es seleccionado, se genera una regla simple, la que se agrega automáticamente a la base de
conocimiento. Análogamente al eliminar un par "atributo - carácter", la regla simple que lo representa en la base de
conocimiento es borrada de la BC. El proceso inferencial se ejecuta instantáneamente cada vez que se procede a la
selección o eliminación de un carácter.
En la figura 1 se presenta una interfaz en donde se ilustra una etapa del diagnóstico de enfermedades del tomate.
Figura 1.
Interfaz disponible
para la identificación
interactiva.
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CONCLUSIONES
Se describió el empleo de los sistemas expertos, una técnica de la Inteligencia Artificial, a una aplicación empírica
relacionada con la identificación de enfermedades en plantas de tomates. Cabe destacar que los caracteres pueden ser
seleccionados o eliminados en cualquier orden sin afectar a la respuesta brindada por el sistema. Asimismo, se disponen
de opciones multimediales de interpretación asociadas al comportamiento de la enfermedad en las plantas.
La validación de la base de conocimiento ha proporcionado un alto grado de confianza en la aplicación de esta técnica
como medio complementario para la identificación de enfermedades en el cultivo de tomates. El sistema descripto,
podría emplearse como un sistema de entrenamiento o de adquisición de conocimientos, otra aplicación extensamente .
BIBLIOGRAFIA
Birnios, B. y Birnios, M. N. 1998. Creación de Aplicaciones Multimedia con Visual Basic. MP Ediciones S.A.
Blancard, D. 1990. Enfermedades del Tomate I.N.R.A. Estación de Patología Vegetal. Ediciones Mundi-Prensa.
Castillo, E., J. M. Gutiérrez y A. S. Hadi, 1997. Sistemas expertos y modelos de redes probabilísticas. Monografías de
la academia de ingeniería. Academia de ingeniería. España.
Charte, F. 1997. Programación con Visual Basic 5.0. Ediciones Anaya Multimedia, S.A.
Fernandez Valiela, M. V. 1952. Introducción a la Fitopatología. Segunda edición. Gadola.
McManus, J. P. 1999. Bases de Datos con Visual Basic 6.0. Prentice Hall.
Plant, D. y Cleveland, R. 2001. Macromedia Flash 5. Edición Especial. Prentice Hall.
Rich, E. y Knight. K. 1993. Artificial Intelligence. Second edition. Mc Graw-Hill.
Russell, S. y Norvig. P. 1995. Artificial Intelligence. A Modern Approach. Prentice Hall.
Strasburger. 1971. Tratado de Botánica quinta edición. Editorial Marín, S.A.