Cognitive control aplicacion a la agricultura

Laboratorio de
Investigación Matemática
Aplicada a Control
LIMAC
1
COGNITIVE CONTROL:
NUEVAS PERSPECTIVAS PARA APLICACIONES EN AGRICULTURA
Disertante: Cristian Rodríguez Rivero
Workshop Internacional
WESIS 2014
11 de Agosto

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2
Cristian Rodríguez Rivero
*Departamento de Ingeniería Electrónica,
Laboratorio de Investigación en Matemáticas Aplicadas a Control (LIMAC)
Universidad Nacional de Córdoba
en colaboración con Simon Haykin y Mehdi Fatemi del
Cognitive Systems Laboratory - Communications Research Lab
(CRL) Building of the McMaster University,
Ontario, Canadá.
en colaboracion con Daniel Patiño del
Instituto de Automatica
Universidad Nacional de San Juan

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3
Cristian Rodríguez Rivero - Simon Haykin

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4
McCulloch and Pitts
McCulloch, neuropsicólogo, y Pitts, matemático, contribuyeron a el desarrollo temprano de la
cibernética en sus propios caminos pioneros. en su clásico artículo 1943 titulado "Un cálculo
lógico de las ideas inmanentes en actividad nerviosa, "hicieron cinco supuestos sobre el
funcionamiento de las neuronas en el cerebro: los supuestos llevaron a la formulación de un
modelo neuronal ampliamente conocida como la neurona McCulloch-Pitts, que es un
dispositivo binario con un umbral fijo.
Vernon Mountcastle
Su trabajo sobre la caracterización de la organización columnar de la cerebral corteza ha
influido en la investigación llevada a cabo en este campo desde 1950. Me señaló que
minicolumnas corticales son las unidades funcionales básicas de corteza. Basándose en la
apariencia uniforme de la corteza, se propone que todas las regiones de la corteza pueden
utilizar un algoritmo de procesamiento de información básica para realizar sus tareas.
Notas Históricas

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5
Joaquin Fuster
Él propuso el concepto de “COGNIT" para la representación del conocimiento en el corteza
cerebral. También propuso un modelo abstracto para la cognición basada en cinco bloques
de construcción fundamentales, a saber, la percepción, la memoria, la atención, la
inteligencia y el lenguaje.
1) Ciclo de percepción-acción, que es la primera etapa en la cognición.
2) Memoria, que se construye en el ciclo perception-accion .
3) la atención basado en memoria, que es impulsado por el ciclo de percepción-acción.
4) Inteligencia, que es accionado por la atención, la memoria y el ciclo de la percepción-
acción.
5) El lenguaje.
Notas Históricas

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6
La cognición es una característica distintiva del cerebro humano, que se distingue de todas
las demás especies de mamíferos.
El control cognitivo reside en la parte ejecutiva del cerebro, recíprocamente acoplado a su
persona parte conceptual a través de la memoria de trabajo.
Desde hace varios años se interactuo con los Principios básicos de Fuster de la cognición, es
decir, percepción-ciclo de acción, la memoria, la atención y la inteligencia.
Durante los últimos años, el control cognitivo fue visto desde un perspectiva de la ingeniería:
1)el controlador no tiene la disposición para percibir la medio ambiente de una manera directa.
2)el algoritmo de programación dinámica con ninguna disposición que mira en el futuro; por lo
tanto el nombre de optimización dinámica
Introducción y Notas Históricas

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7
Cognitive Radio: Brain-empowered Wireless Communications''
``Cognitive Radar: A Way of the Future''
El modelo de dos estados, proporciona la noción más eficaz para evitar el problema de la
información estado imperfecto.
Aprendizaje Q- que representa una forma aproximada de programación dinámica.
el nuevo controlador cognitiva sigue una ley lineal de complejidad computacional medido en
términos de las medidas adoptadas sobre el medio ambiente
Introducción y Notas Históricas

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8
Desde una perspectiva de la neurociencia cognitiva, control cognitivo desempeña un papel
clave en la corteza prefrontal en el cerebro; lo más importante, el control cognitivo implica dos
procesos importantes:
el aprendizaje, y la planificación.
Ambos procesos son dependientes del modelo de DOS-ESTADOS, así como la información
cíclico dirigido en el diagrama bloques de CPA.
LIBRO: Cognitive Dynamic Systems” por Simon Haykin, donde se encara el estudio de
cognitive radar y cognitive radio.
Nos centramos en el ciclo de percepción-acción, la memoria, la atención y la inteligencia,
como los fundamentos básicos de cómo un sistema de control cognitivo se puede
implementar; el lenguaje no se considera en este documento, ya que está fuera del alcance
de este documento.
COGNITIVE CONTROL

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9
¿Qué podemos aprender del cerebro humano?
Las Ideas neuropsicológicos se han convertido directamente relacionada con la probabilística
vista del sistema físico.
Este punto de vista es de vital importancia para definir un terreno común para ambas
neurociencias y la ingeniería, cerrando estas ideas en sistemas y conceptos de control.
Por ejemplo, como Feldman y Friston explican, a través de la ATENCION, el cerebro optimiza
su representación probabilística del medio ambiente. Es decir, en la terminología de teoría de
la información, una representación probabilística con entropía mínima.
Tanto en el cerebro humano y en sistemas dinámicos cognitivas, el proceso de percepción se
realiza en las mediciones sensoriales. El papel de la PERCEPCION es extraer la información
disponible de las mediciones sensoriales, que son ruidoso.
CONSIDERACIONES PREVIAS DE COGNITIVE
CONTROL

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10
nuestro cerebro disminuye el nivel de incertidumbre mediante la optimización (con respecto a
la entropía) su punto de vista probabilístico del medio ambiente no sólo en el tiempo, sino
también transcurrido el tiempo.
CONSIDERACIONES PREVIAS DE COGNITIVE
CONTROL

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11
El cerebro humano lleva a cabo acciones con el fin de "aumentar" la información privilegiada
en las mediciones sensoriales en pasos de tiempo posteriores.
Todas estas acciones están basadas en nuestros conocimientos procedentes de la corriente
y mediciones sensoriales anteriores (de los oídos / ojos) con el fin de mitigar la incertidumbre
en las mediciones subsiguientes, pero no con el objetivo de cambiar el comportamiento físico
del medio ambiente.
Llamaremos a estas acciones “ACCIONES COGNITIVAS” y el proceso de búsqueda de
acciones cognitivas óptimas “CONTROL COGNITIVO”.
CONSIDERACIONES PREVIAS DE CONTROL
COGNITIVO

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12
El modelo de dos estados es un elemento esencial para derivar el algoritmo de control
cognitivo.
Se basa en dos estados distintos:
El primero se llama el estado de destino, perteneciente a un objetivo de interés en el medio
ambiente.
La segunda se llama el estado entrópico del perceptor, la fuente de la que es atribuido a la
presencia inevitable de las incertidumbres en el medio ambiente, así como las
imperfecciones en el propio perceptor.
MODELO DE 2-ESTADOS

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13
El aprendizaje y la planificación como los dos procesos importantes en la ejecución del
control cognitivo.
Los objetivos de los procesos de aprendizaje y de planificación son la mejora de una entidad
llamada política cognitiva
La política cognitiva es la distribución de probabilidad de las acciones cognitivas en el ciclo
de percepción-acción k + 1, que incluye la influencia de las medidas adoptadas en el ciclo k
FORMALISMO DEL PROCESO DE APRENDIZAJE
EN COGNITIVE CONTROL

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14
Diagrama de Bloque – Ciclo Percepcion-Accion
CPA

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15
El PAC es iniciada por el perceptor, donde la percepción de la Bayesiano se realiza medio
ambiente.
1) La información de realimentación es el estado entrópico, que se pasa a la controlador por
el perceptor.
2) Con el fin de tener una recompensa entrópico correcta, el estado entrópico es también
almacenado en una memoria a corto plazo para el siguiente ciclo. Esto a corto plazo memoria
se sobrescribe de un ciclo al siguiente.
3) Entonces, el aprendizaje y la planificación están preformados en el controlador.
4) Por otra parte, Exploit / explore estrategia se lleva a cabo en dos lugares: la planificación y
la formulación de políticas.
Descripción del Ciclo Percepción-Acción CPA

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16
5) Por último, se selecciona la acción de la política y luego se aplican a la medio ambiente; y
con ella PAC se repite.
6) El perceptor percibe el medio ambiente, por lo tanto, el uso de modelo de espacio de
estado.
7) La parte ejecutiva del sistema observa la entorno indirectamente mediante el
procesamiento de las votaciones información proporcionada por el perceptor.
8) La Programación dinámica de Bellman para un control óptimo requiere acceso directo al
medio ambiente con el fin de satisfacer la suposición de Markov. Sin embargo, tal proposición
es no es posible en sistemas dinámicos cognitivas.
Descripción del Ciclo Percepción-Acción CPA

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17
Diagrama de Bloque – Sistema de Control
Cognitivo

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18
Cognitivo
BLOQUE PERCEPCION
La función del PERCEPTOR es detectar el medio ambiente que separa desde el controlador y
extraer información de las mediciones sobre el medio ambiente.
miramos a la inferencia bayesiana para la estimación de la sate oculto del medio ambiente;
utilizando un modelo de espacio de estado que consta de un par de ecuaciones.
La solución óptima del problema de estimación de estado está dada por el conocido Filtro
Bayesiano, al menos en términos conceptuales. En el caso especial de un modelo de espacio-
estado lineal, en la que el ruido del sistema al igual que el ruido como la medición son Gaussiana
distribuido, el filtro bayesiano se reduce al filtro de Kalman célebre.
Filtro bayesiano es el filtro conocido Extended Kalman (EKF) utilizando un desarrollo en serie de
Taylor.

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19
Cognitivo
BLOQUE CONTROLLER
El estado está oculta para el perceptor y y el único acceso que el controlador tiene que
el estado del medio ambiente es a través de la información de realimentación desde el
perceptor.
Se plantea una difícil situación en términos matemáticos, que se conoce como el problema
de la información de estado imperfecto.
Se aproxima con un algoritmo de programación dinámica.

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20
Cognitivo
BLOQUE PERCEPTUAL MEMORY
La memoria perceptual es una parte integral de como el perceptor percibe el medio ambiente.
La Memoria perceptual es la experiencia el conocimiento que se obtiene por el receptor a través de
un proceso de aprendizaje a partir de la medioambiente, de tal manera que el contenido de memoria
cambia continuamente con el tiempo de acuerdo con los cambios en el medio ambiente; el
conocimiento experiencial de manera adquirida mediante el aprendizaje se convierte en una
inextricable parte de la memoria perceptual.
La memoria perceptual se suministra con una biblioteca interna, cada elemento representa un
elemento de conocimiento sobre el medio ambiente o cognit, utilizando la terminología de Fuster.
La percepción en el perceptor consiste en la coincidencia de adaptación de un particular modelo
ambiental recuperado de la biblioteca interna a los estímulos entrantes en cada ciclo.

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21
Cognitivo
BLOQUE ATENCIÓN PERCEPTUAL E INTELIGENCIA
La atención como un mecanismo tiene por objeto dar prioridad a la asignación de recursos en
términos de importancia práctica.
Desde la perspectiva del perceptor en un sistema dinámico cognitiva, la atención perceptiva
consiste en enfocar el poder de procesamiento computacional del perceptor en un objetivo
específico que es de interés especial para la aplicación.

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22
1) Esquemas tecnológicos
 Métodos para la modelización y simulación de la dinámica de los procesos agrícolas.
 Optimización en el control.
 Modelización de la incertidumbre, la aleatoriedad, el tiempo de la variabilidad,
perturbaciones externas.
2) Conceptos de control
 Estructura de control basada en la teoría del control óptimo y automático.
 Algoritmos de optimización basados en bio-sistemas. Neuro programación dinámica,
programación dinámica o sus variantes como la dinámica iterativa.
3) Desafíos tecnológicos
 El diseño y análisis de las nuevas tendencias de la agricultura de precisión a nivel
regional y mundial para que los productos resulten atractivos y sean aprovechados
por el sector agropecuario.
Identificación del problema general en estudio

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23
Aplicación al Control automático para procesos agrícolas
Controlador
u x
Sistema

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24
Guiado de cultivo en climas protegidos
Objetivo de control
– Generar las condiciones adecuadas para que el cultivo se
desarrolle de acuerdo a un criterio.
0 100 200 300 400
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
Peso seco por platín [gr]
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 400
0
1
2
3
4
5
Número de hojas
Tiempo [Hs.]

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25
Predicción en cultivos extensivos
A campo abierto, normalmente en grandes extensiones de terreno,
donde las estaciones de siembra están cuasi-determinadas.
El riesgo productivo se debe a la disponibilidad de diferentes
recursos:
– Disponibilidad de agua, la evolución de temperatura, humedad,
radiación solar, etc. durante el futuro desarrollo vegetal.

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26
Aplicaciones de inteligencia computacional para
Control ej: guiado de cultivos
Motivación del guiado
– Planificación de la producción en la agricultura
• Decidir las características de producción.
• Aumentar el volumen de producción.
• Disponer del producto en una fecha predefinida.
– Introducir tecnología con el fin de disminuir los costos, y maximizar
los beneficios.
Objetivos
– Obtener una solución al problema del guiado del desarrollo de cultivos en
invernaderos y extensivos usando la teoría de control óptimo.
– Que la solución sea atractiva de implementar.

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27
El CONCEPTO DEL PROBLEMA DE CONTROL consiste en Generar
una secuencia de acciones de control u a partir del estado actual y
el tiempo de proceso para obtener un valor deseado de las variables
de estado en el tiempo tf (tiempo final) predefinido minimizando los
costos operativos asociados a las acciones de control u y cumpliendo
las restricciones en la temperatura que se encuentre entre 8 y 36
grados a lo largo de la evolución.

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28
Control Basado en Aprendizaje Automatico
Realimentación del estado del cultivo mediante estimación basada en modelo,
con muestreo de 1Hs
Observación mediante las variables de entorno, donde se estima el modelo en
función del número de hojas, que a su vez es dependiente de la temperatura
mediante una función lineal a tramos.
Observación utilizando imágenes del cultivo.

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29
La Agromática, es la aplicación de los principios y técnicas de la informática y
la computación a las teorías y leyes del funcionamiento y manejo de los
sistemas agropecuarios.
Como tecnología de avanzada en lo referido al tratamiento de datos del sector
agropecuario, no está sola, está integrada con la electrónica y las
telecomunicaciones.
La Agromática considera a los subsistemas biológicos mediante los modelos
de simulación del crecimiento y desarrollo de cultivos. Estos modelos de
simulación representan matemáticamente el comportamiento productivo de los
sistemas biológicos: cuantificando las variables de suelo, clima, vegetales. Los
modelos nos permiten calcular cuál será el resultado de un cultivo. Y así
podemos evaluar el impacto de distintas alternativas de manejo bajo diversas
condiciones climáticas, proyectando los posibles rendimientos y los costos
asociados.

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30
Se presenta la PREDICCIÓN DE FENÓMENOS NATURALES como un tópico
desafiante útil para los problemas de control dentro de la actividad agrícola.
En la actualidad, se enfrenta la problemática del pronostico de lluvia para la disponibilidad de
agua en el guiado de crecimiento de cultivo abierto usando inteligencia computacional.
El esquema de control a lazo cerrado considera las condiciones futuras para el diseño de la ley
de control.
Este controlador contempla el estado actual x(k) del cultivo por un observador de estado así
como las variables meteorológicas Ro

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31
Problemáticas de entorno
Manejo óptimo del recurso hídrico.
Combatir heladas.
Cantidad y calidad de luz solar.

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32

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Metodología: Ciencias básicas y Tecnologías Aplicadas.
33
¿Cómo se hace?
Caso,
Problema o
Proyecto
matemático
Solución
matemática
Problema del
mundo real
Matemática
Abstracción
Constatación
Interpretación
0 200 400
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
Tiempo [Hs.]
0 200 400
0
1
2
3
4
Número de hojas
Tiempo [Hs.]
Observada
Esperada
Medida

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34
Identificación y Control de Sistemas usando RNs
En la teoría de sistemas tanto la caracterización como la identificación son dos
problemas fundamentales.
El problema de caracterización está relacionado a la representación
matemática del sistema.
El problema de identificación se está relacionada a la obtención de un modelo
matemático que caracterice su dinámica, a partir del conocimiento a priori y del
análisis de pares de datos entrada-salida obtenidos mediante experimentación o
simulación.
Dos partes principales de la identificación lo constituyen: la elección del
modelo de identificación, es decir su parametrización y estructura, y el
método de ajuste de sus parámetros basado en el error de identificación.

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35
Algunas estructura básica de identificación basadas en Redes
Neuronales para Control

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36
Relación entre Control Automático y Redes Neuronales

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37

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38
Formulación del problema de control
La Presentación esquemática del problema de guiado se define según
las acciones de control que van a utilizarse, que en éste caso son a(t)
(Humedad y Ventilación) y CO2(t).
Para poder controlar el desarrollo del cultivo con estas variables, se
deben establecer condiciones adecuadas en las Variables
complementarias, que son por ejemplo, el suministro de agua y
nutrientes, el manejo de plagas, hongos, malezas, niveles
adecuados de humedad relativa ambiente (HR) y radiación solar
PAR. E
El manejo de estas variables es de vital importancia para poder llevar
a cabo el control del desarrollo del cultivo mediante las ya citadas
variables a(t) y CO2(t).

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39
Dificultad de la realimentación del estado del cultivo
– La medición directa del vector de estado: número de hojas y
medición del peso seco.
– Evitar el efecto borde.
– Perturbación y daño irreversible en el cultivo.

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40
Supervisado.
• Pares entrada salida.
No supervisado
• Auto organizado, basado en competencia.
• Reforzado, a desarrollar ahora.
Aprendizaje reforzado

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41
Problema de aprendizaje de comportamiento.
Hay una interacción entre el sistema que aprende y su
entorno.
El sistema busca alcanzar un objetivo específico a pesar de
incertidumbres en el entorno.
Hay dos líneas para estudiar al aprendizaje reforzado:
Clásica: el aprendizaje consiste en el proceso premio-castigo.
Moderna: programación dinámica.
Aprendizaje reforzado

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42
Programación dinámica (NPD)
Técnica para toma de decisiones en etapas.
No se toman en forma aislada, se ponderan según el bajo costo en el presente
contra un alto costo en el futuro.
Pondera el desempeño a largo plazo aunque se sacrifique buen desempeño a corto
plazo.
Neuro-programación dinámica:
– La programación dinámica provee los fundamentos teóricos.
– Las redes neuronales provee la capacidad de aprendizaje.
– La NPD permite a un sistema a aprender cómo tener buenas decisiones
observando su propio comportamiento, y mejorando estas acciones utilizando
un mecanismo incorporado a través del refuerzo.

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Solución propuesta
Programación dinámica (Bellman, 1962).
– Resuelve el problema numéricamente.
– Las restricciones son inherentes al cálculo.
– Problema de dimensionalidad. (35 × 35 × 100=122500;11 ×11).
Disminuir los valores de la tabla (Luus, 2000).
PD Aproximada (Bertsekas, 1996). (400; 11).
43

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44
Neurocontrolador
Se aproxima a J y a µ.
Se obtiene una expresión
compacta del controlador.
( )( )∑
∈
−=
S
~
i
2
i .C,iJ
~
minarg rr
r
( )
( )
( ) ( )( ) i.,jJ
~
,iIminargi
iUu
∀+=µ
∈
ru
( ) ( )( )∑
∈
µ−µ=
Sˆi
2
i,i~minarg ss
s

Laboratorio de
Aplicada a Control
LIMAC
5 10 15
-30
-20
-10
0
10
W1a
T Evolución de parámetros
Iteraciones
5 10 15
-10
-5
0
5
10
15
Evolución de parámetros
Iteraciones
W1aC
0 500 1000 1500
0
500
1000
1500
2000
Aproximada
Deseada
Salidas aproximada vs. deseada
Obtenida
Ideal
0 5 10 15 20
0
500
1000
1500
2000
Valores de Jµ
(0)
Iteraciones
45

Laboratorio de
Aplicada a Control
LIMAC
0 100 200 300 400
-100
-50
0
50
100
a(t)
0 100 200 300 400
0
5
10
15
20
25
Temperatura externa [°C]
0 100 200 300 400
300
350
400
450
500
Concentración de CO
2
[ppm]
0 100 200 300 400
5
10
15
20
25
30
35
Temperatura interna [°C]
0 100 200 300 400
-100
-50
0
50
100
a(t)
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 400
0
5
0 100 200 300 400
300
350
0 100 200 300 400
5
10
15
20
25
30
35
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 400
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
Peso seco por plantín [gr]
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 400
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
Número de hojas
Tiempo [Hs.]
46

Laboratorio de
Aplicada a Control
LIMAC
Experimentación: variables de control
0 100 200 300 400
15
20
25
30
0 100 200 300 400
250
300
350
400
450
500
2
[ppm]
0 100 200 300 400
24
26
28
30
32
34
36
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 400
-100
-80
-60
-40
-20
Acción de control a(t)
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 400
15
20
25
30
0 100 200 300 400
250
300
350
400
450
500
2
[ppm]
0 100 200 300 400
24
26
28
30
32
34
36
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 400
-100
-80
-60
-40
-20
Acción de control a(t)
Tiempo [Hs.]
47

Laboratorio de
Aplicada a Control
LIMAC
0 100 200 300 400
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 400
0
1
2
3
4
5
Número de hojas
Tiempo [Hs.]
Observada
Esperada
Medida
0 100 200 300 400
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 400
0
1
2
3
4
5
Número de hojas
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 400
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
Tiempo [Hs.]
0 100 200 300 400
0
1
2
3
4
5
Número de hojas
Tiempo [Hs.]
Evolución de las variables de estado
Variables calculadas (Esperada).
Estimadas durante la experimentación (Observadas).
Medidas al finalizar el proceso.
48

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Aplicada a Control
LIMAC
Control Cognitivo con Reinforcement Learning
49

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USO DE DRONES EN AGRICULTURA
50

Laboratorio de
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LIMAC
51
Los drones pueden usarse también para realizar relevamientos
topográficos, confeccionar mapas detallados de labores agrícolas,
identificar zonas del terreno susceptibles de erosión y hasta detectar
plagas.
En el 21º edición de AGRISHOW Brasil 2014, la muestra de tecnología
agrícola más importante de Latinoamérica. Allí se exhibieron dos modelos
de “drones” (abejorro, en inglés), como se los conoce popularmente en todo
el mundo, equipados con cámaras y dotados de diferentes softwares
desarrollados por la empresa para brindar servicios agrícolas.
USO DE DRONES EN AGRICULTURA

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VENTAJAS DE DRONES
52
Este punto de vista de baja altitud (desde unos pocos metros por
encima de las plantas a unos 120 metros.
En comparación con las imágenes de satélite, que es mucho más
barato y ofrece una resolución más alta. Debido a que se adoptará en
las nubes, es sin obstrucciones y disponible en cualquier momento.
También es mucho más barato que las imágenes de los cultivos con
una aeronave tripulada, que puede costar $ 1.000 la hora. Los
agricultores pueden comprar los drones de plano por menos de $
1,000 cada uno.

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VENTAJAS DE DRONES
53
El advenimiento de drones este pequeño, barato y fácil de usar se
debe en gran parte a los avances notables en la tecnología: sensores
MEMS (acelerómetros diminutos, giroscopios, magnetómetros,
sensores de presión y con frecuencia), pequeños módulos GPS,
procesadores increíblemente poderosas, y una gama de radios
digitales.
Más y mejores datos pueden reducir el uso de agua y reducir la carga
química en nuestro entorno y nuestra comida.

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VENTAJAS DE DRONES
54
Los Drones puede proporcionar a los agricultores, con tres tipos de vistas
detalladas.
1) ver a un cultivo del aire puede revelar patrones que exponen todo, desde
los problemas de riego a la variación del suelo y las infestaciones de
plagas y hongos incluso que no son evidentes al nivel del ojo.
2) las cámaras de aire pueden tomar imágenes multiespectrales, la captura
de datos desde el infrarrojo, así como el espectro visual, que se puede
combinar para crear una vista de la cosecha que pone de relieve las
diferencias entre plantas sanas y en dificultades en una manera que no se
puede ver con el ojo desnudo.
3) un avión no tripulado puede vigilar una cosecha cada semana, cada día,
o incluso cada hora. Combinado para crear una animación de series de
tiempo, que las imágenes puede mostrar cambios en la cosecha, dejando al
descubierto los puntos conflictivos o las oportunidades para un mejor
manejo de los cultivos.

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 Se presento una introducción a los sistemas dinámicos cognitivos con futura
aplicación a la agricultura.
 Se puede aplicar en todas las áreas en las que el nivel de incertidumbre es
controlable.
 Incluye los sistemas con sensores ajustables, sistema de sistemas con periferia
(red de) los sensores, los problemas en los que las características
probabilística del medio ambiente es controlable.
Conclusiones

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LIBROS
Pucheta, J., Sauchelli, V. “Control Óptimo y Sistemas Estocásticos”, Número 13997 e ISBN 978-3-659-03577-7,
Editorial Académica Española es una marca comercial de LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH& Co. KG
Heinrich-Böcking-Str. 6-8 66121, Saarbrücken, Germany. www.eae-publishing.com.
Julián Pucheta, C. Rodríguez Rivero, Martín Herrera, Carlos Salas, Víctor Sauchelli, H. Daniel Patiño,
Departments of Electrical and Electronic Engineering, Mathematics Research Laboratory Applied to Control
(LIMAC), at Faculty of Exact, Physical and Natural Sciences – National University of Córdoba, Córdoba,
Argentina, and others, Capítulo titulado , “Non-parametric methods for forecasting time series from cumulative
monthly rainfall” del libro Rainfall: Behavior, Forecasting and Distribution Editors: Olga E. Martín and Tricia M.
Roberts, Nova Science Publishers, Inc. ISBN: 978-1-62081-551-9.
https://www.novapublishers.com/catalog/product_info.php?products_id=30548.
Pucheta, J., Patino, D. and Kuchen, B. “A Statistically Dependent Approach For The Monthly Rainfall Forecast
from One Point Observations”. In IFIP International Federation for Information Processing Volume 294, Computer
and Computing Technologies in Agriculture II, Volume 2, eds. D. Li, Z. Chunjiang, (Boston: Springer), pp. 787–
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Matemática aplicada a Control
www.inv.limac.efn.uncor.edu

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