Investigación de la UCR sobre inteligencia artificial participó en conferencia mundial

Manrique Vindas Segura

Un proyecto desarrollado por estudiantes e investigadores y de la Universidad de Costa Rica (UCR), participó en la 18° Conferencia Internacional sobre aprendizaje automático y aplicaciones” del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE por sus siglas en inglés) (18th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications), la cual se llevó a cabo del 16 al 20 de diciembre del 2019, en la cuidad de Boca Ratón, en el Estado de la Florida, en Estados Unidos de América (EUA).

Con la ponencia del artículo científico “Buscando el mejor ajuste de una función sobre los datos de ritmo circadiano”, la UCR tuvo representación en la 18° Conferencia Internacional sobre aprendizaje automático y aplicaciones” del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE por sus siglas en inglés).

La investigación aplica los avances de la inteligencia artificial  para mejorar procesos de medición y predicción de cosechas, de gran utilidad para el sector agrícola nacional.

El proyecto se enmarca dentro de la iniciativa denominada “Incremento de la competitividad agrícola costarricense mediante el uso de las TIC´s”, cuyo objetivo es aplicar la inteligencia artificial para analizar imágenes de plantas de papaya cosechadas en el país, con el fin de establecer si se encuentran saludables o no.

Uno de los investigadores del proyecto es el  estudiante de tercer año de la carrera de Informática Empresarial en la Sede del Atlántico, ubicada en Turrialba, Manfred González Hernández.

El investigador González explicó que todos los seres vivos tenemos un proceso de nuestro organismo denominado ritmo circadiano. El ritmo circadiano de las plantas es un indicador de si la planta está saludable y si se está desarrollando normalmente. Dependiendo del ritmo circadiano, se puede obtener información de gran utilidad para los agrónomos sobre la salud de las plantas.

Explicó que el ritmo circadiano en las plantas se refleja en el movimiento de sus hojas. Por esa razón, inicialmente la investigación se orientó a obtener las coordenadas del movimiento de las hojas de las plantas de papaya, para luego analizar esas coordenadas y poder determinar si ese movimiento refleja o no el ritmo circadiano.

Seguidamente, aplicaron dichas coordenadas al análisis de videos de 24 y 48 horas para crear un modelo de regresión polinomial, el cual representa el ritmo circadiano.

Esta regresión polinomial es un modelo matemático de inteligencia artificial del área del  aprendizaje automático (machine learning).

González mencionó que con “esos videos, podemos identificar, con el movimiento de las hojas, esas coordenadas y ver si ellas representan el ritmo circadiano o no”.

Sí si se representaba el ritmo circadiano nosotros podríamos generar la mejor relación polinómica para identificar o ejemplicar ese movimiento sobre las coordenadas. Entonces ahí es donde está el fuerte de nuestra investigación en ver cómo generamos esa función polinómica de manera que mejor represente el ritmo circadiano sobre los datos”.

Destacó que ahí es donde entra la inteligencia artificial, pues por medio de ella se pretende “facilitarle la visión del ritmo circadiano a los agrónomos, porque si solo ven los puntos sería difícil, pero con la regresión sobre los datos pueden ver dónde existe ritmo circadiano.”

Detalló que la planta de papaya tiene gran potencial de exportación, por lo que la escogieron para esta investigación.

Explicó que una vez demostrado que sí se reflejaba el ritmo circadiano en los datos, entonces con la regresión polinomial se podía mostrar en dónde esta. Por lo tanto, el modelo no solo consistía en crear una regresión polinomial, sino que había que encontrar la que mejor de ellas que reflejara el ritmo circadiano en los datos.

Para ello fue necesario probar diferentes regresiones para descubrir cuál era mejor. De manera que por medio de un estudio estadístico de dichas regresiones, los investigadores establecieron cuál era la regresión polinomial idónea.

Los resultados de dicha investigación se recopilaron en el artículo científico “Buscando el mejor ajuste de una función sobre los datos de ritmo circadiano” (Looking for the Best Fit of a Function over Circadian Rhythm Data), elaborado por el equipo de investigación (VER RECUADRO).

El equipo científico eligió a Manfred González Hernández para representar a la UCR y al país en 18° Conferencia Internacional sobre aprendizaje automático y aplicaciones” del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos, que es una de las más importantes en esa área a nivel mundial.

Sobre su participación en la conferencia, González dijo que “fue una de las mejores vivencias que he logrado experimentar cómo estudiante y cómo persona. Fue un reto muy grande ya que tuve que exponer nuestro proyecto frente a grandes conocedores de la materia, en la conferencia estaban grandes investigadores de inteligencia artificial de todo el mundo y hasta dónde logré ver yo era de los pocos estudiantes de pregrado que asistieron a la conferencia, por ello tan linda experiencia se convirtió en un gran reto.

“La conferencia fue una gran motivación para mí, ya que logré darme cuenta de lo mucho que me falta por recorrer en el área, también logré decidirme que en ésta área es en la que me quiero especializar y voy a luchar por ello. Espero ésta experiencia sirva de motivación para otros estudiantes que deseen incursionar en el área, ya que temas relacionados con inteligencia artificial están tomando mucho auge a nivel mundial y hay muchísimas oportunidades en las cuales, cómo profesionales, podemos aportar de una manera muy positiva”, concluyó González.

La investigación aplica la inteligencia artificial para analizar imágenes de plantas de papaya cosechadas en el país, con el fin de establecer si se encuentran saludables o no.

Equipo científico

Investigador

Unidad Académica

Luis Barboza Barquero

Centro para Investigaciones en Granos y Semillas de la UCR (CIGRAS)

Ovidio Valerio Cubillo

Andrea Holst Sanjuán

Manfred González Hernández

Sede del Atlántico UCR

Fabián Fallas Moya

Ronald Arias Madriz

Kenneth Obando Rodríguez

Programa Estado de la Nación

El equipo científico eligió a Manfred González Hernández para representar a la UCR y al país en 18° Conferencia Internacional sobre aprendizaje automático y aplicaciones”.