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Assay Type Detection Using Advanced Machine Learning Algorithms
The colourimetric analysis has been used in diversified fields for years. This paper provides a unique overview of colourimetric tests from the perspective of computer vision by describing different aspects of a colourimetric test in the context of image processing, followed by an investigation into the development of a colorimetric assay type detection system using advanced machine learning algorithms. To the best of our knowledge, this is the first attempt to define colourimetric assay types from the eyes of a machine and perform any colorimetric test using deep learning. This investigation utilizes the state-of-the-art pre-trained models of Convolutional Neural Network (CNN) to perform the assay type detection of an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and lateral flow assay (LFA). The ELISA dataset contains images of both positive and negative samples, prepared for the plasmonic ELISA based TB-antigen specific antibody detection. The LFA dataset contains images of the universal pH indicator paper of eight pH levels. It is noted that the pre-trained models offered 100% accurate visual recognition for the assay type detection. Such detection can assist novice users to initiate a colorimetric test using his/her personal digital devices. The assay type detection can also aid in calibrating an image-based colorimetric classification
Application of Artificial Intelligence algorithms to support decision-making in agriculture activities
Deep Learning has been successfully applied to image recognition, speech recognition, and
natural language processing in recent years. Therefore, there has been an incentive to apply
it in other fields as well. The field of agriculture is one of the most important in which the
application of artificial intelligence algorithms, and particularly, of deep learning needs to
be explored, as it has a direct impact on human well-being. In particular, there is a need
to explore how deep learning models for decision-making can be used as a tool for optimal
planting, land use, yield improvement, production/disease/pest control, and other activities.
The vast amount of data received from sensors in smart farms makes it possible to use deep
learning as a model for decision-making in this field. In agriculture, no two environments are
exactly alike, which makes testing, validating, and successfully implementing such technologies
much more complex than in most other sectors. Recent scientific developments in the
field of deep learning, applied to agriculture, are reviewed and some challenges and potential
solutions using deep learning algorithms in agriculture are discussed. Higher performance
in terms of accuracy and lower inference time can be achieved, and the models can be made
useful in real-world applications. Finally, some opportunities for future research in this area
are suggested. The ability of artificial neural networks, specifically Long Short-Term Memory
(LSTM) and Bidirectional LSTM (BLSTM), to model daily reference evapotranspiration
and soil water content is investigated. The application of these techniques to predict these
parameters was tested for three sites in Portugal. A single-layer BLSTM with 512 nodes was
selected. Bayesian optimization was used to determine the hyperparameters, such as learning
rate, decay, batch size, and dropout size. The model achieved mean square error (MSE)
values ranging from 0.07 to 0.27 (mm d–1)² for ETo (Reference Evapotranspiration) and
0.014 to 0.056 (m³m–3)² for SWC (Soil Water Content), with R2 values ranging from 0.96
to 0.98. A Convolutional Neural Network (CNN) model was added to the LSTM to investigate
potential performance improvement. Performance dropped in all datasets due to the
complexity of the model. The performance of the models was also compared with CNN, traditional
machine learning algorithms Support Vector Regression, and Random Forest. LSTM
achieved the best performance. Finally, the impact of the loss function on the performance
of the proposed models was investigated. The model with the mean square error (MSE) as
loss function performed better than the model with other loss functions. Afterwards, the
capabilities of these models and their extension, BLSTM and Bidirectional Gated Recurrent
Units (BGRU) to predict end-of-season yields are investigated. The models use historical
data, including climate data, irrigation scheduling, and soil water content, to estimate endof-
season yield. The application of this technique was tested for tomato and potato yields at a
site in Portugal. The BLSTM network outperformed the GRU, the LSTM, and the BGRU networks
on the validation dataset. The model was able to capture the nonlinear relationship
between irrigation amount, climate data, and soil water content and predict yield with an
MSE of 0.017 to 0.039 kg/ha. The performance of the BLSTM in the test was compared with
the most commonly used deep learning method called CNN, and machine learning methods
including a Multi-Layer Perceptrons model and Random Forest regression. The BLSTM out-performed the other models with a R2-score between 0.97 and 0.99. The results show that
analyzing agricultural data with the LSTM model improves the performance of the model in
terms of accuracy. The CNN model achieved the second-best performance. Therefore, the
deep learning model has a remarkable ability to predict the yield at the end of the season. Additionally,
a Deep Q-Network was trained for irrigation scheduling. The agent was trained to
schedule irrigation for a tomato field in Portugal. Two LSTM models trained previously were
used as the agent environment. One predicts the total water in the soil profile on the next
day. The other one was employed to estimate the yield based on the environmental condition
during a season and then measure the net return. The agent uses this information to decide
the following irrigation amount. LSTM and CNN networks were used to estimate the Q-table
during training. Unlike the LSTM model, the ANN and the CNN could not estimate the Qtable,
and the agent’s reward decreased during training. The comparison of the performance
of the model was done with fixed-base irrigation and threshold-based irrigation. The trained
model increased productivity by 11% and decreased water consumption by 20% to 30% compared
to the fixed method. Also, an on-policy model, Advantage Actor–Critic (A2C), was
implemented to compare irrigation scheduling with Deep Q-Network for the same tomato
crop. The results show that the on-policy model A2C reduced water consumption by 20%
compared to Deep Q-Network with a slight change in the net reward. These models can be
developed to be applied to other cultures with high importance in Portugal, such as fruit,
cereals, and grapevines, which also have large water requirements. The models developed
along this thesis can be re-evaluated and trained with historical data from other cultures with
high production in Portugal, such as fruits, cereals, and grapes, which also have high water
demand, to create a decision support and recommendation system that tells farmers when
and how much to irrigate. This system helps farmers avoid wasting water without reducing
productivity. This thesis aims to contribute to the future steps in the development of precision
agriculture and agricultural robotics. The models developed in this thesis are relevant to
support decision-making in agricultural activities, aimed at optimizing resources, reducing
time and costs, and maximizing production.Nos últimos anos, a técnica de aprendizagem profunda (Deep Learning) foi aplicada com
sucesso ao reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e processamento de linguagem
natural. Assim, tem havido um incen tivo para aplicá-la também em outros sectores.
O sector agrícola é um dos mais importantes, em que a aplicação de algoritmos de inteligência
artificial e, em particular, de deep learning, precisa ser explorada, pois tem impacto direto
no bem-estar humano. Em particular, há uma necessidade de explorar como os modelos de
aprendizagem profunda para a tomada de decisão podem ser usados como uma ferramenta
para cultivo ou plantação ideal, uso da terra, melhoria da produtividade, controlo de produção,
de doenças, de pragas e outras atividades. A grande quantidade de dados recebidos
de sensores em explorações agrícolas inteligentes (smart farms) possibilita o uso de deep
learning como modelo para tomada de decisão nesse campo. Na agricultura, não há dois
ambientes iguais, o que torna o teste, a validação e a implementação bem-sucedida dessas
tecnologias muito mais complexas do que na maioria dos outros setores. Desenvolvimentos
científicos recentes no campo da aprendizagem profunda aplicada à agricultura, são revistos
e alguns desafios e potenciais soluções usando algoritmos de aprendizagem profunda na agricultura
são discutidos. Maior desempenho em termos de precisão e menor tempo de inferência
pode ser alcançado, e os modelos podem ser úteis em aplicações do mundo real. Por fim,
são sugeridas algumas oportunidades para futuras pesquisas nesta área. A capacidade de redes
neuronais artificiais, especificamente Long Short-Term Memory (LSTM) e LSTM Bidirecional
(BLSTM), para modelar a evapotranspiração de referência diária e o conteúdo de água
do solo é investigada. A aplicação destas técnicas para prever estes parâmetros foi testada em
três locais em Portugal. Um BLSTM de camada única com 512 nós foi selecionado. A otimização
bayesiana foi usada para determinar os hiperparâmetros, como taxa de aprendizagem,
decaimento, tamanho do lote e tamanho do ”dropout”. O modelo alcançou os valores de erro
quadrático médio na faixa de 0,014 a 0,056 e R2 variando de 0,96 a 0,98. Um modelo de
Rede Neural Convolucional (CNN – Convolutional Neural Network) foi adicionado ao LSTM
para investigar uma potencial melhoria de desempenho. O desempenho decresceu em todos
os conjuntos de dados devido à complexidade do modelo. O desempenho dos modelos
também foi comparado com CNN, algoritmos tradicionais de aprendizagem máquina Support
Vector Regression e Random Forest. O LSTM obteve o melhor desempenho. Por fim,
investigou-se o impacto da função de perda no desempenho dos modelos propostos. O modelo
com o erro quadrático médio (MSE) como função de perda teve um desempenho melhor
do que o modelo com outras funções de perda. Em seguida, são investigadas as capacidades
desses modelos e sua extensão, BLSTM e Bidirectional Gated Recurrent Units (BGRU) para
prever os rendimentos da produção no final da campanha agrícola. Os modelos usam dados
históricos, incluindo dados climáticos, calendário de rega e teor de água do solo, para estimar
a produtividade no final da campanha. A aplicação desta técnica foi testada para os rendimentos
de tomate e batata em um local em Portugal. A rede BLSTM superou as redes GRU,
LSTM e BGRU no conjunto de dados de validação. O modelo foi capaz de captar a relação não
linear entre dotação de rega, dados climáticos e teor de água do solo e prever a produtividade com um MSE variando de 0,07 a 0,27 (mm d–1)² para ETo (Evapotranspiração de Referência)
e de 0,014 a 0,056 (m³m–3)² para SWC (Conteúdo de Água do Solo), com valores de R2
variando de 0,96 a 0,98. O desempenho do BLSTM no teste foi comparado com o método de
aprendizagem profunda CNN, e métodos de aprendizagem máquina, incluindo um modelo
Multi-Layer Perceptrons e regressão Random Forest. O BLSTM superou os outros modelos
com um R2 entre 97% e 99%. Os resultados mostram que a análise de dados agrícolas
com o modelo LSTM melhora o desempenho do modelo em termos de precisão. O modelo
CNN obteve o segundo melhor desempenho. Portanto, o modelo de aprendizagem profunda
tem uma capacidade notável de prever a produtividade no final da campanha. Além disso,
uma Deep Q-Network foi treinada para programação de irrigação para a cultura do tomate.
O agente foi treinado para programar a irrigação de uma plantação de tomate em Portugal.
Dois modelos LSTM treinados anteriormente foram usados como ambiente de agente. Um
prevê a água total no perfil do solo no dia seguinte. O outro foi empregue para estimar a produtividade
com base nas condições ambientais durante uma o ciclo biológico e então medir
o retorno líquido. O agente usa essas informações para decidir a quantidade de irrigação.
As redes LSTM e CNN foram usadas para estimar a Q-table durante o treino. Ao contrário
do modelo LSTM, a RNA e a CNN não conseguiram estimar a tabela Q, e a recompensa do
agente diminuiu durante o treino. A comparação de desempenho do modelo foi realizada
entre a irrigação com base fixa e a irrigação com base em um limiar. A aplicação das doses
de rega preconizadas pelo modelo aumentou a produtividade em 11% e diminuiu o consumo
de água em 20% a 30% em relação ao método fixo. Além disso, um modelo dentro da táctica,
Advantage Actor–Critic (A2C), é foi implementado para comparar a programação de
irrigação com o Deep Q-Network para a mesma cultura de tomate. Os resultados mostram
que o modelo de táctica A2C reduziu o consumo de água consumo em 20% comparado ao
Deep Q-Network com uma pequena mudança na recompensa líquida. Estes modelos podem
ser desenvolvidos para serem aplicados a outras culturas com elevada produção em Portugal,
como a fruta, cereais e vinha, que também têm grandes necessidades hídricas. Os modelos
desenvolvidos ao longo desta tese podem ser reavaliados e treinados com dados históricos
de outras culturas com elevada importância em Portugal, tais como frutas, cereais e uvas,
que também têm elevados consumos de água. Assim, poderão ser desenvolvidos sistemas
de apoio à decisão e de recomendação aos agricultores de quando e quanto irrigar. Estes
sistemas poderão ajudar os agricultores a evitar o desperdício de água sem reduzir a produtividade.
Esta tese visa contribuir para os passos futuros na evolução da agricultura de
precisão e da robótica agrícola. Os modelos desenvolvidos ao longo desta tese são relevantes
para apoiar a tomada de decisões em atividades agrícolas, direcionadas à otimização de recursos,
redução de tempo e custos, e maximização da produção.Centro-01-0145-FEDER000017-EMaDeS-Energy,
Materials, and Sustainable Development, co-funded by the Portugal 2020 Program (PT 2020),
within the Regional Operational Program of the Center (CENTRO 2020) and the EU through
the European Regional Development Fund (ERDF). Fundação para a Ciência e a Tecnologia
(FCT—MCTES) also provided financial support via project UIDB/00151/2020 (C-MAST).
It was also supported by the R&D Project BioDAgro – Sistema operacional inteligente de
informação e suporte á decisão em AgroBiodiversidade, project PD20-00011, promoted by
Fundação La Caixa and Fundação para a Ciência e a Tecnologia, taking place at the C-MAST
- Centre for Mechanical and Aerospace Sciences and Technology, Department of Electromechanical
Engineering of the University of Beira Interior, Covilhã, Portugal
9th International Conference on Business, Technology and Innovation 2020
Welcome to IC – UBT 2020
UBT Annual International Conference is the 9th international interdisciplinary peer reviewed conference which publishes works of the scientists as well as practitioners in the area where UBT is active in Education, Research and Development. The UBT aims to implement an integrated strategy to establish itself as an internationally competitive, research-intensive university, committed to the transfer of knowledge and the provision of a world-class education to the most talented students from all background. The main perspective of the conference is to connect the scientists and practitioners from different disciplines in the same place and make them be aware of the recent advancements in different research fields, and provide them with a unique forum to share their experiences. It is also the place to support the new academic staff for doing research and publish their work in international standard level.
This conference consists of sub conferences in different fields like: Security Studies Sport, Health and Society Psychology Political Science Pharmaceutical and Natural Sciences Mechatronics, System Engineering and Robotics Medicine and Nursing Modern Music, Digital Production and Management Management, Business and Economics Language and Culture Law Journalism, Media and Communication Information Systems and Security Integrated Design Energy Efficiency Engineering Education and Development Dental Sciences Computer Science and Communication Engineering Civil Engineering, Infrastructure and Environment Architecture and Spatial Planning Agriculture, Food Science and Technology Art and Digital Media
This conference is the major scientific event of the UBT. It is organizing annually and always in cooperation with the partner universities from the region and Europe. We have to thank all Authors, partners, sponsors and also the conference organizing team making this event a real international scientific event.
Edmond Hajrizi, President of UBTUBT – Higher Education Institutio