A deep learning model to predict lower temperatures in agriculture

[EN] Deep learning techniques provide a novel framework for prediction and classification in decision-making procedures that are widely applied in different fields. Precision agriculture is one of these fields where the use of decision-making technologies provides better production with better costs and a greater benefit for farmers. This paper develops an intelligent framework based on a deep learning model for early prediction of crop frost to help farmers activate anti-frost techniques to save the crop. This model is based on a long short-term memory (LSTM) model and it is designed to predict low temperatures. The model is based on information from an IoT infrastructure deployed on two plots in Murcia (Southeast of Spain). Three experiments are performed; a cross validation to validate the model from the most pessimistic point of view, a validation of 24 consecutive hours of temperatures, in order to know 24 hours before the possible temperature drop and a comparison with two traditional time series prediction techniques, namely Auto Regressive Integrated Moving Average and the Gaussian process. The results obtained are satisfactory, being better the results of the LSTM, obtaining an average quadratic error of less than a Celsius degree and a determination coefficient R-2 greater than 0.95.This work was partially supported by the Fundacion Seneca del Centro de Coordinacion de la Investigacion de la Region de Murcia under Project 20813/PI/18, and by Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities under grants TIN2016-78799-P (AEI/FEDER, UE) and RTC-2017-6389-5.Guillén-Navarro, MA.; Martínez-España, R.; Llanes, A.; Bueno-Crespo, A.; Cecilia-Canales, JM. (2020). A deep learning model to predict lower temperatures in agriculture. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments. 12(1):21-34. https://doi.org/10.3233/AIS-200546S2134121Abdullahi, H. S., Sheriff, R. E., & Mahieddine, F. (2017). Convolution neural network in precision agriculture for plant image recognition and classification. 2017 Seventh International Conference on Innovative Computing Technology (INTECH). doi:10.1109/intech.2017.8102436K.A. Al-Gaadi, A.A. Hassaballa, E. Tola, A.G. Kayad, R. Madugundu, B. Alblewi and F. Assiri, Prediction of potato crop yield using precision agriculture techniques, PLoS ONE 11(9) (2016), e0162219.Barlow, K. M., Christy, B. P., O’Leary, G. J., Riffkin, P. A., & Nuttall, J. G. (2015). Simulating the impact of extreme heat and frost events on wheat crop production: A review. Field Crops Research, 171, 109-119. doi:10.1016/j.fcr.2014.11.010Bendre, M. R., Thool, R. C., & Thool, V. R. (2015). 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Construcción de un modelo eficiente de predicción de heladas en entornos locales mediante técnicas del análisis inteligente en contextos IoT.

Esta tesis doctoral se asienta sobre una hipótesis inicial dividida en un conjunto de objetivos, que describimos y detallamos a continuación. Dichos objetivos son las bases sobre la que se construye la tesis doctoral y sobre los que se consigue alcanzar y validar la hipótesis planteada. La hipótesis fundamental de esta tesis doctoral es la modelización del comportamiento de las temperaturas dentro una parcela agrícola. A partir de ahí predecir las heladas para poder activar con tiempo las técnicas antiheladas y así evitar la pérdida de la cosecha con las consiguientes pérdidas económicas. Dicha hipótesis se deriva en los siguientes objetivos: Objetivo 1. Implementar una arquitectura IoT de captura de datos. Inicialmente se propone la implementación y el despliegue de un sistema IoT de recogida de información mediante la tecnología LoRa, con sensores de medición de temperatura y humedad del aire, así como velocidad del viento. • Objetivo 2. Diseñar e implementar el pre-procesamiento de datos. En la recogida de datos se pueden producir errores en los mismos, que posteriormente pueden provocar modelos incorrectos o con un rendimiento inferior al esperado. Para evitar esta problemática se aborda en esta tesis la detección y corrección de outliers para crear conjuntos de datos válidos. • Objetivo 3.Diseñar e implementar un modelo de predicción de heladas. Con los conjuntos de datos validados y corregidos tras el pre-procesamiento de los mismos, diseñar e implementar un modelo de predicción de la temperatura del aire que permita inferir si se producirá una helada. • Objetivo 4. Validar el modelo de predicción tanto en entornos Cloud como en el Edge. Las condiciones de aislamiento de muchas parcelas agrícolas no permiten tener una conectividad suficiente para estar en contacto directo con un servidor en Internet, por tanto, es necesario validar que el modelo predictivo puede ser ejecutado, tanto en entornos Cloud como en entornos Edge. En este último escenario, mediante un uso eficiente de la energía. • Objetivo 5. Evaluación de un modelo de predicción de heladas univariable frente a uno multivariable. La aparición de una helada, además de por la temperatura, está condicionada por otras variables. Diseñar e implementar un modelo multivariable para compararlo con el univariante y verificar que se obtiene una predicción más exacta.Ingeniería, Industria y Construcció

Performance evaluation of edge-computing platforms for the prediction of low temperatures in agriculture using deep learning

[EN] The Internet of Things (IoT) is driving the digital revolution. AlSome palliative measures aremost all economic sectors are becoming "Smart" thanks to the analysis of data generated by IoT. This analysis is carried out by advance artificial intelligence (AI) techniques that provide insights never before imagined. The combination of both IoT and AI is giving rise to an emerging trend, called AIoT, which is opening up new paths to bring digitization into the new era. However, there is still a big gap between AI and IoT, which is basically in the computational power required by the former and the lack of computational resources offered by the latter. This is particularly true in rural IoT environments where the lack of connectivity (or low-bandwidth connections) and power supply forces the search for "efficient" alternatives to provide computational resources to IoT infrastructures without increasing power consumption. In this paper, we explore edge computing as a solution for bridging the gaps between AI and IoT in rural environment. We evaluate the training and inference stages of a deep-learning-based precision agriculture application for frost prediction in modern Nvidia Jetson AGX Xavier in terms of performance and power consumption. Our experimental results reveal that cloud approaches are still a long way off in terms of performance, but the inclusion of GPUs in edge devices offers new opportunities for those scenarios where connectivity is still a challenge.This work was partially supported by the Fundacion Seneca del Centro de Coordinacion de la Investigacion de la Region de Murcia under Project 20813/PI/18, and by Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities under grants RTI2018-096384-B-I00 (AEI/FEDER, UE) and RTC-2017-6389-5.Guillén-Navarro, MA.; Llanes, A.; Imbernón, B.; Martínez-España, R.; Bueno-Crespo, A.; Cano, J.; Cecilia-Canales, JM. (2021). Performance evaluation of edge-computing platforms for the prediction of low temperatures in agriculture using deep learning. The Journal of Supercomputing. 77:818-840. https://doi.org/10.1007/s11227-020-03288-w8188407

Libro de Abstracts | VI Jornadas de Investigación y Doctorado

El principal objetivo de estas VI Jornadas de Investigación y Doctorado, dirigidas especialmente a alumnos de doctorado de la Escuela Internacional de Doctorado de la UCAM (EIDUCAM), pero también a doctorandos de otras universidades españolas o extranjeras, es el intercambio científico entre los propios estudiantes, así como con los investigadores que dirigen tus tesis doctorales. Además, sirven como instrumento para evaluar el progreso de los planes de investigación de los doctorados. Con ellas, en este formato on-line, fomentamos la adquisición de competencias transversales por parte de los doctorandos, como son: • Ser capaces de sintetizar resultados de investigación para exponerlos de forma oral o escrita ante una comunidad especializada. • Difundir la actividad investigadora de los doctorandos de los diversos programas de doctorado y ponerla en conocimiento del resto de los miembros de la comunidad universitaria y la sociedad en general. • Discutir los resultados propios de la investigación con un panel de expertos. • Hacer una exposición crítica de resultados de investigación comparando con otros resultados presentes en la literatura. Las ramas de conocimiento que se incluyen para estas Jornadas son las derivadas de los programas de doctorado de la EIDUCAM: • Ciencias de la Salud • Tecnologías de la Computación e Ingeniería Ambiental • Ciencias Sociales • Ciencias del Deporte Las presentaciones que se llevarán a cabo por parte de los doctorandos podrán tener formato oral o póster. En ambos casos las comunicaciones serán evaluadas por los miembros del Comité Científico.Actividad Física y DeporteAdministración y Dirección de EmpresasAgricultura y VeterinariaArte y HumanidadesCiencias AmbientalesCiencias de la AlimentaciónCiencias de la ComunicaciónCiencias ReligiosasDerechoEducaciónEnfermeríaFarmaciaIdiomasIngeniería, Industria y ConstrucciónMedicinaOdontologíaPodologíaPsicologíaTerapia y RehabilitaciónTurism