Safety-Aware Apprenticeship Learning

Apprenticeship learning (AL) is a kind of Learning from Demonstration techniques where the reward function of a Markov Decision Process (MDP) is unknown to the learning agent and the agent has to derive a good policy by observing an expert's demonstrations. In this paper, we study the problem of how to make AL algorithms inherently safe while still meeting its learning objective. We consider a setting where the unknown reward function is assumed to be a linear combination of a set of state features, and the safety property is specified in Probabilistic Computation Tree Logic (PCTL). By embedding probabilistic model checking inside AL, we propose a novel counterexample-guided approach that can ensure safety while retaining performance of the learnt policy. We demonstrate the effectiveness of our approach on several challenging AL scenarios where safety is essential.Comment: Accepted by International Conference on Computer Aided Verification (CAV) 201

Monitoramento do ciclo de videiras pelo Índice de Vegetação por Diferença Normalizada obtido de imagens Landsat 8 no município de Veranópolis-RS, Brasil.

O objetivo deste trabalho foi monitorar o ciclo de videiras (Vitis vinifera) em diferentes sistemas de condução na Serra Gaúcha-RS por meio do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) obtido de imagens Landsat8/OLI

Perfil temporal de índice de vegetação obtido por sensor remoto ativo em vinhedos "Chardonnay" em Veranópolis, Brasil.

XV Congresso Latino-Americano de Viticultura e Enologia E XIII Congresso Brasileiro de Viticultura e Enologia. Bento Gonçalves-RS, 3 a 7 de Novembro de 2015

Leaf hyperspectral reflectance as a potential tool to detect diseases associated with vineyard decline.

Grape production in the Serra Gaúcha region, south of Brazil, is severily constrained by several diseases such as the decline and death syndrome caused grapevine trunk (fungal) diseases (GTDs) and the grapevine leafroll-associated virus (GLRaV). As pathogens induce changes in leaf tissue that modify the reflectance, the spectral signature of asymptomatic and symptomatic grapevine leaves infected by GTDs and GLRaV was analyzed to check whether spectral responses could be useful for disease identification. This work aims at (a) defining the spectral signature of grapevine leaves asymptomatic and symptomatic to GTDs and GLRaV; b) analyzing whether the spectral response of asymptomatic leaves can be distinguished from symptomatic; and (c) defining the most useful wavelengths for discriminating spectral responses. For such, reflectance of leaves in either condition collected in a ?Merlot? vineyard during three growing seasons was measured using a spectroradiometer. Principal components and partial least square discriminant analyses confirmed the spectral separation and classes discrimination. The average spectra, difference spectra, and first-order derivative (FOD) spectra indicated differences between asymptomatic and symptomatic leaves in the green peak (520?550 nm), chlorophyll-associated wavelengths (650?670 nm), red edge (700?720 nm), beginning of nearinfrared (800?900 nm), and shortwave infrared. Hyperspectral data was linked to biochemical and physiological changes described for GTD and GLRaV. Variable importance in the projection (VIP) analysis showed that some wavelengths allowed to differentiate the tested pathosystems and could serve as a basis for further validation and disease classification studies. Keywords Grapevine leafroll-associated virus . Grapevine trunk diseases . Vitis vinifera L. . Principal components analysis . Variable importance in the projectio

Probabilistic Guarantees for Safe Deep Reinforcement Learning

Deep reinforcement learning has been successfully applied to many control tasks, but the application of such agents in safety-critical scenarios has been limited due to safety concerns. Rigorous testing of these controllers is challenging, particularly when they operate in probabilistic environments due to, for example, hardware faults or noisy sensors. We propose MOSAIC, an algorithm for measuring the safety of deep reinforcement learning agents in stochastic settings. Our approach is based on the iterative construction of a formal abstraction of a controller's execution in an environment, and leverages probabilistic model checking of Markov decision processes to produce probabilistic guarantees on safe behaviour over a finite time horizon. It produces bounds on the probability of safe operation of the controller for different initial configurations and identifies regions where correct behaviour can be guaranteed. We implement and evaluate our approach on agents trained for several benchmark control problems

Associating EEG functional networks and the effect of sleep deprivation as measured using psychomotor vigilance tests

People are routinely forced to undertake cognitive challenges under the effect of sleep deprivation, due to professional and social obligations forcing them to ignore their circadian clock. However, low intra-individual and high inter-individual differences in behavioural outcomes are known to occur when people are sleep deprived, leading to the conclusion that trait-like differences to sleep deprivation could explain the differing levels of resilience. Within this study we consider if trait-like resilience to sleep deprivation, measured using psychomotor vigilance tests over a 40 h protocol, could be associated with graph metrics (mean node strength, clustering coefficient, characteristic path length and stability) calculated from EEG functional networks acquired when participants () are well rested (baseline). Furthermore, we investigated how stability (the consistency of a participant’s functional network over time measured using 2-D correlation) changed over the constant routine. We showed evidence of strong significant correlations between high mean node strength, low characteristic path length and high stability at baseline with a general resilience to extended sleep deprivation, although the same features lead to vulnerability during the period of natural sleep onset, highlighting non-uniform correlations over time. We also show significant differences in the levels of stability between resilient and vulnerable groups

Monitoramento do ciclo de videiras pelo Índice de Vegetação por Diferença Normalizada obtido de imagens Landsat 8 no município de Veranópolis-RS, Brasil.

O objetivo deste trabalho foi monitorar o ciclo de videiras (Vitis vinifera) em diferentes sistemas de condução na Serra Gaúcha-RS por meio do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) obtido de imagens Landsat8/OLI

Edição Julho 2021: condições meteorológicas de abril a junho de 2021, prognóstico climático para o trimestre julho-agosto-setembro e recomendações fitotécnicas para vinhedos.

Maio e junho de 2021 foram caracterizados por temperaturas do ar médias mensais abaixo das médias históricas na região da Serra Gaúcha. Em maio, os desvios negativos ocorreram para média das temperaturas médias, máximas e mínimas, enquanto que, em junho, os desvios negativos estiveram associados, especialmente, às temperaturas médias e máximas. No trimestre abril-maio-junho de 2021 foram contabilizadas 191 Horas de Frio (HF: número de horas nas quais a temperatura do ar é igual ou inferior a 7,2ºC) em Veranópolis e 171 HF em Bento Gonçalves. De modo geral, o outono e o início do inverno de 2021 permitiram uma regularidade fisiológica de resposta na ativação do estado de dormência, pois as temperaturas do ar permaneceram baixas e relativamente constantes, o que repercutiu no acúmulo de horas de frio e favoreceu uma maior profundidade e uniformidade do estado de dormência. Com prognóstico climático de temperaturas próximas às médias nos meses de julho e agosto, espera-se que ainda haja ocorrência de horas de frio, de modo que a superação da dormência em 2021 tende a ser plena para maioria dos genótipos. Além disso, diante do prognóstico de chuvas ligeiramente acima da média, especialmente em setembro, a brotação inicial das plantas também tende a ser estimulada. Com as condições favoráveis para brotação no inverno e início da primavera de 2021 (soma de frio e disponibilidade hídrica), o produtor deve dar atenção à poda. Na poda, o número de gemas por planta deve ser ajustado para regularizar e harmonizar a relação entre a capacidade produtiva e o vigor de crescimento dos ramos da videira. Na questão de fitossanitária, é importante que a poda seja seguida de proteção dos cortes (ferimentos) para reduzir o avanço de podridões por meio de aplicação de calda ou pasta bordalesa, ou pincelamento de tinta plástica misturada com fungicida diretamente no corte. Além disso, é recomendada a esterilização da tesoura de poda com hipoclorito, especialmente no intervalo entre plantas, para evitar a disseminação de doenças na linha de plantiobitstream/item/224549/1/BolAgromet-Julho2021.pd

Edição Outubro 2020: condições meteorológicas de agosto e setembro de 2020, prognóstico climático para outubro-novembro-dezembro e recomendações fitotécnicas para vinhedos e pomares .

O inverno de 2020 (trimestre junho-julho-agosto) foi caracterizado, em termos de temperatura do ar, por médias mensais acima da média histórica em junho e agosto e abaixo em julho. Na soma do trimestre, a precipitação pluvial acumulada foi de 857 mm em Veranópolis e de 662 mm em Bento Gonçalves, valores superiores à média histórica do inverno na região, o que contribuiu para reposição de água nos solos, em rios, lagos e açudes. O número de horas de frio (HF) acumuladas no período abril a setembro (364 para Bento Gonçalves e 416 para Veranópolis) foi considerado favorável à brotação do ciclo 2020/2021. Contudo, temperaturas do ar elevadas no final do inverno podem ter reduzido ou revertido o acúmulo de frio e promovido a brotação precoce de cultivares com baixa exigência em HF, aumentando a suscetibilidade destas a danos causados por geadas tardias (ocorridas na segunda quinzena de agosto). O prognóstico climático para o trimestre outubro-novembro-dezembro 2020 indica precipitações pluviais abaixo da média na região da Serra Gaúcha e temperaturas do ar (máximas e mínimas) acima da média em outubro e dezembro e, no caso de novembro, máximas na média e mínimas abaixo da média. As recomendações fitotécnicas para vinhedos e pomares incluem raleio para ajuste de carga de fruto em função das condições favoráveis à polinização e à frutificação efetiva, monitoramento e controle pragas (ácaros e moscas-das-frutas) e doenças (especialmente oídio) e o uso de irrigação com atenção à real necessidade e quantidade de água a ser aplicada.bitstream/item/216973/1/Bol-Agrometeorologico-out2020.pdfEmbrapa Uva e Vinho. Boletim Agrometeorológico da Serra Gaúcha, Out/2020