UNIVERSIDAD TCNICA DE AMBATOF . I . S . E . IFACULTAD DE INGENIERIA EN SISTEMAS, ELECTRONICA E INDUSTRIAL

FACULTAD DE INGENIERA EN SISTEMAS, ELECTRNICA E INDUSTRIAL PERODO ACADMICO: MARZO/2013 AGOSTO/2013

PORTADA

UNIVERSIDAD TCNICA DE AMBATO

Facultad de Ingeniera en Sistemas, Electrnica e Industrial

Ttulo: Sistema experto para detectar el tipo de enfermedad segn los sntomas de la planta de los 3 principales productos de exportacin de la regin Costa del Ecuador.

Carrera: Ing. En Sistemas Computacionales eInformtica

rea Acadmica: Bsica e Informtica

Ciclo Acadmico y paralelo: Sexto A

Alumnos participantes: Ana lvarez Carlos Palomo

Mdulo y Docente: Inteligencia Artificial 1 Ing. Hernando Buenao

INFORME DEL PROYECTO

1. Ttulo

Sistema experto para detectar el tipo de enfermedad segn los sntomas de la planta de los 3 principales productos de exportacin de la regin Costa del Ecuador.

2. Objetivos

Objetivo General:

Desarrollar un sistema experto utilizando el lenguaje de programacin lgica de Prolog, para detectar en la planta el tipo de enfermedad segn sus sntomas de los principales productos de la regin Costa.

Objetivos Especficos:

Recolectar informacin necesaria acerca de las enfermedades y sus sntomas que afectan a las plantas de cacao, banano y caf.

Adquirir conocimientos del experto humano para la estructura de la base de conocimientos especficos.

3. Resumen En la realizacin de este proyecto lo desarrollaremos un sistema experto en lenguaje Prolog, que ayude a las personas mediante un conjunto de sntomas poder detectar las diferentes enfermedades de las plantas de cacao, banano y caf, ya que son productos muy conocidos y consumidos por la gente, para todo esto se necesit los valiosos conocimientos de Juan Pablo Martnez un especialista en el tema.

El sistema es manejado por medio de una interfaz donde se proporciona un men en donde el usuario es capaz de seleccionar si quiere ingresar al anlisis o salir de la aplicacin.El sistema toma por entrada un conjunto de sntomas, basndose en las consultas que hayan sido realizadas con anterioridad, inicia una serie de preguntas dirigidas al usuario con el fin de identificar la enfermedad de dicha planta escogida.

4. Palabras clave: (Palabra1, palabra2, palabra3..)

Sistema Experto Inteligencia Artificial Prolog Caf Cacao Banano

5. Introduccin

Los sistemas expertos son programas que reproducen el proceso intelectual de un experto humano en un campo particular, pudiendo mejorar su productividad, ahorrar tiempo y dinero, conservar sus valiosos conocimientos y difundirlos ms fcilmente.

Este a travs de los aos ha adquirido cierta experiencia, la cual para una persona comn es difcil saber, y aqu los sistemas expertos ayudan a las personas a obtener una solucin a partir del conocimiento, y la aplicacin de los mismos es ampliamente, incluso decir todas las reas, desde la matemtica con la resolucin de teoremas, hasta la medicina con el apoyo a los diagnsticos. De manera que un sistema experto es muy til, pero tambin suele tener algunos inconvenientes.

Lenguaje de Programacion (Prolog)

Es un lenguaje declarativo e interpretado, en este tipo de lenguajes se representan los conocimientos sobre un determinado dominio y sus relaciones. A partir de ese conocimiento, se deducen las respuestas a las cuestiones planteadas, es decir se obtiene una inferencia

Bsqueda a Ciegas:

Solo utiliza informacin acerca de si un estado es o no un objetivo para guiar su proceso de bsqueda.

Para nuestro proyecto utilizamos el tipo de bsqueda en profundidad.

En esta bsqueda se basa en elegir un camino en el rbol y seguirlo hasta el final.Si no se encuentra la solucin se procede y se prueba por otro camino.

Se implementa mediante un algoritmo recursivo.

Terminar la bsqueda por una direccin se debe a no haber posibles operadores que aplicar sobre el nodo hoja o por haber alcanzado un nivel de profundidad muy grande. Si esto ocurre se produce una vuelta atrs (backtracking) y se sigue por otra rama hasta visitar todas las ramas del rbol si es necesario.

La principal ventaja de este mtodo es que sus requerimientos de memoria son linealmente proporcionales a la profundidad del rbol. La cantidad de tiempo que consume es la misma que en primero a lo ancho.Su principal problema es que puede tomar un camino equivocado que si es muy largo, quizs infinito, no permite encontrar una solucin nunca. Muchos problemas tienenrbolesde bsquedas muy profundos o incluso infinitos, en cuyo caso este mtodo nunca se podr recuperar de una seleccin equivocada en uno de los nodos cercanos a la raz del rbol.

Software que utilizamos: Visual PrologLenguaje: PrologEquipo de desarrollo: Se necesita al Experto humano, ingeniero del conocimiento y usuario.

6. Desarrollo del Sistema Experto

Sistema experto basado en conocimientos para detectar las enfermedades de los productos de caf, cacao y banano.

CACAO

Enfermedades:1. MoniliasisSntomas: Abultamiento de la mazorca Mancha caf brillante en la mazorca Polvo Blanco y Cremoso en la mazorca Desarrollo prematuro en la mazorca

2. La mazorca negra.Sntomas: Las hojas del cogollo se secan Lquido pegajoso que aparece el tallo Quema omuertetotal de las flores y frutos

3. Mal del machete.Sntomas: Las hojas del cogollo se secan Destruccin de la corteza o cascareo de la parte infectada. Hojas color amarillento que permanecen semanas pegadas en la planta.

4. Antracnosis.Sntomas: Las hojas del cogollo se secan Empieza a secarse toda la planta hasta la muerte. Abultamientos mazorca

5. Escoba de bruja.Sntomas: Deformaciones en las ramas y en los frutos Abultamiento de la mazorca Desarrollo prematuro en la mazorca Las ramas y frutos deformadas comienzan a secarse

ARBOL DE ESTADOS DEL CACAO

BANANOEnfermedades1. Sigatoka negraSntomas: Puntos cafs rojizos en la parte inferior de la hoja Estras cafs rojizas en la parte inferior de la hoja Hoja completamente caf oscura ya muerta

2. Mal de PanamaSntomas: Amarilla miento y agotamiento de las hojas ms jvenes Unin de los bordes de las hojas en forma de rollo. Manchas cafs en el tallo y en la base de las hojas

3. Moko Sntomas: Amarilla miento y agotamiento de las hojas ms jvenes Se quiebra la base de la hoja Crecimiento demorado de la planta

4. Erwinia o cogollo negro Sntomas: Consistencia suave esponjosa en el tallo y las partes afectadas Olor a pescado podrido por la infeccin bacteriana Desarrollo retardado de la planta

5. Nematodos Sntomas: Gusanos visibles en las races y en la base de la planta Abultamiento y lesiones en la base de la planta Color pardo rojizo en la corteza de la planta

ARBOL DE ESTADOS DEL BANANO

CAFEnfermedades1. La RoyaSntomas: Pequeos puntos amarillo plido de 1 a 3 milmetros de dimetro Presencia de un polvillo amarillo en el revs de las hojas enfermas Presencia de un polvillo naranja en el revs de las hojas enfermas

2. Las llagas del caf Sntomas: Manchas en la corteza de la planta Manchas en las base de la planta Muerte de la planta

3. Mancha de hierro o cercosporaSntomas: Pequeas manchas circulares de color crema Pequeas manchas circulares de color marrn rojizo Lesiones en los frutos con huecos que atraviesan el grano

4. Mal rosadoSntomas: Las hojas del cogollo se secan Manchas en el tallo de las cuales botan agua y espuma Empieza a secarse toda la planta hasta la muerte de la planta

ARBOL DE ESTADOS DEL CAFE

8. Resultados y Discusin

El sistema experto pregunta al usuario los sntomas que padece la planta ya sea de caf, cacao o banano y durante su evaluacin respondiendo con un s o no, al momento de responder las preguntas el sistema informara que tipo de enfermedad se diagnostic.

Evaluamos diversas pruebas de nuestro sistema experto, con la finalidad de brindar todos los resultados que cumplan con las expectativas del usuario.

9. Conclusiones

Como conclusin podramos decir que en la actualidad lainteligencia artificialnos est cambiando la vida ya que cuando los expertos humanos en una determinadamateriason escasos, estos sistemas pueden recoger y trasmitir su conocimiento.

Con la adecuadaestructurade lainformacin pudimos implementar eldesarrollode nuestrosistemaexperto, ya que con ello es posible reutilizarcdigo y ampliar las caractersticas de nuestro Sistema Experto partiendo de un Sistema Experto bsico, y ahora con ms capacidad

10. Referencias bibliogrficas

http://es.wikipedia.org/wiki/Prolog http://www.informaticaintegral.net/sisexp.html