PhytoVision: Sistema de medición de crecimiento In vitro de plántulas de Lactuca sativa L.

Los bioensayos con plantas son experimentos que se realizan, en un ambiente controlado, a semillas de plantas para detectar los efectos que tienen las diferentes sustancias en su proceso de germinación y crecimiento; esto se determina mediante los datos obtenidos por observación sobre los cambios presentados en las plántulas días posteriores al aplicar la sustancia, uno de esos datos es la longitud del tallo y la raíz. Para conseguir el dato de la longitud del tallo y raíz de una plántula con precisión con un instrumento de medición convencional requiere que ésta se encuentre ubicado a lo largo sin curvar (lo menos posible) lo cual implica manipularla corriendo el riesgo de dañarla o alterar la sustancia aplicada antes de completar el experimento. La computación ha permitido el desarrollo de herramientas de software que apoyan partes de diferentes procedimientos tales como extraer el dato de longitud de tallo y raíz a partir de análisis a imágenes con características sujetas a variaciones de las condiciones del ambiente y particularidades de la plántula. La herramienta de software es configurada para realizar análisis sobre datos de entrada y entregar un resultado al punto de tener criterios que pueden adaptarse a medida que existan nuevas variaciones posibles en ellos, similar a como se comportaría la mente humana gracias a los algoritmos de inteligencia artificial. La visión por computadora permite a las herramientas de software extraer datos a partir de imágenes y junto con la inteligencia artificial realiza la búsqueda de patrones o características clave de la imagen entrante, permitiendo abarcar diferentes posibles combinaciones definiendo únicamente la forma de analizar.Bioassays with plants are experiments that are performed in a controlled environment on plant seeds to detect the effects that different substances have on their germination and growth process, this is determined through data obtained by observation on the changes presented in the seedlings days after applying the substance; one of these data is the length of the stem and root. To obtain the stem and root length of a seedling with good accuracy with a conventional measuring instrument requires that the seedling is straight, which implies manipulating it and running the risk of damaging the seedling or altering the substance applied before the experiment is completed. Computation has allowed the development of software tools that support parts of different procedures, as well as extracting stem and root length data from image analysis with characteristics subject to variations of enviroment and the special features of the plant. The software tool is configured to perform analysis on input data and deliver a result to the point of having criteria that can be adapted as new variations in the data become possible, similar the behaviour of the human mind would behave thanks to artificial intelligence algorithms. Computer vision allows software tools to extract data from images and together with artificial intelligence performs the search for patterns or key features of the incoming image, allowing to cover different possible combinations by defining only the way to analyze.MaestríaMagíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónÍndice general 1. Introducción 5 1.1. Grupo de investigación Polifenoles y alelopatía . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2. Visión por computadora y aplicación en bioensayos . . . . . . . . . . . . 6 2. Descripción Del Proyecto 9 2.1. Planteamiento de la pregunta o problema de investigación y su justificación en términos de necesidades y pertinencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2. Marco teórico y estado del arte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.1. Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.2. Objetivos Específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4. Metodología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4.1. Objetivo especifico 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4.2. Metodología propuesta 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4.3. Objetivo especifico 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4.4. Metodología propuesta 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.5. Objetivo especifico 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.6. Metodología propuesta 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.7. Objetivo especifico 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.8. Metodología propuesta 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3. Bioensayo de crecimiento en plántulas de Lactuca sativa L. 15 3.1. Efecto alelopático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.2. Bioensayo de actividad alelopática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.3. Los riesgos al recolectar el dato . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 4. Medición de longitud por computadora 17 4.1. Objetivo de solución con tecnología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.2. Representación de la imagen en computadora . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.3. Inteligencia artificial con imágenes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 4.4. Redes neuronales artificiales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 4.4.1. Datos de entrada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.4.2. Cálculo de salidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.4.3. Cálculo de la pérdida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.4.4. El gradiente descendente: definición y uso . . . . . . . . . . . . . 20 4.4.5. Retropropagación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.4.6. Aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.4.7. Iteraciones del aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.5. Aprendizaje profundo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.5.1. Arquitectura de una red neuronal en aprendizaje profundo . . . . 23 4.5.2. Adaptación a los lenguajes de programación . . . . . . . . . . . . 26 5. Diseño e implementación de la solución 27 5.1. Conjunto de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5.2. Software y herramientas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 5.2.1. Toma de imágenes desde una cámara conectada a la computadora 29 5.2.2. Etiquetado de longitud correspondiente al tallo de plántula artificial que contiene la imagen . . . . 29 5.2.3. Lectura, filtros e histogramas de imágenes . . . . . . . . . . . . . 30 5.2.4. Creación de la arquitectura de la red neuronal . . . . . . . . . . . 30 5.2.5. Conversión de las imágenes a datos preparados para ser ingresados a la red neuronal . . . . . . . 31 5.2.6. Entrenamiento de la red neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.2.7. Validación de la red neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.2.8. Evaluación de la red neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.2.9. Almacenamiento de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 5.2.10. Estadísticas de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 5.2.11. Visualización de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.3. Arquitectura de la red neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 5.4. Corrección con regresión Lineal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 6. Resultados 39 6.1. Arquitectura solución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 6.2. Análisis de los valores de pérdida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 6.2.1. Pérdida y mediciones con datos de validación . . . . . . . . . . . 41 6.2.2. Predicciones y corrección con datos de evaluación . . . . . . . . 42 7. Conclusiones y perspectivas a futuro 45 7.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 7.2. Perspectivas a futuro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

PhytoVision: Sistema de medición de crecimiento In vitro de plántulas de Lactuca sativa L.

Los bioensayos con plantas son experimentos que se realizan, en un ambiente controlado, a semillas de plantas para detectar los efectos que tienen las diferentes sustancias en su proceso de germinación y crecimiento; esto se determina mediante los datos obtenidos por observación sobre los cambios presentados en las plántulas días posteriores al aplicar la sustancia, uno de esos datos es la longitud del tallo y la raíz. Para conseguir el dato de la longitud del tallo y raíz de una plántula con precisión con un instrumento de medición convencional requiere que ésta se encuentre ubicado a lo largo sin curvar (lo menos posible) lo cual implica manipularla corriendo el riesgo de dañarla o alterar la sustancia aplicada antes de completar el experimento. La computación ha permitido el desarrollo de herramientas de software que apoyan partes de diferentes procedimientos tales como extraer el dato de longitud de tallo y raíz a partir de análisis a imágenes con características sujetas a variaciones de las condiciones del ambiente y particularidades de la plántula. La herramienta de software es configurada para realizar análisis sobre datos de entrada y entregar un resultado al punto de tener criterios que pueden adaptarse a medida que existan nuevas variaciones posibles en ellos, similar a como se comportaría la mente humana gracias a los algoritmos de inteligencia artificial. La visión por computadora permite a las herramientas de software extraer datos a partir de imágenes y junto con la inteligencia artificial realiza la búsqueda de patrones o características clave de la imagen entrante, permitiendo abarcar diferentes posibles combinaciones definiendo únicamente la forma de analizar.Bioassays with plants are experiments that are performed in a controlled environment on plant seeds to detect the effects that different substances have on their germination and growth process, this is determined through data obtained by observation on the changes presented in the seedlings days after applying the substance; one of these data is the length of the stem and root. To obtain the stem and root length of a seedling with good accuracy with a conventional measuring instrument requires that the seedling is straight, which implies manipulating it and running the risk of damaging the seedling or altering the substance applied before the experiment is completed. Computation has allowed the development of software tools that support parts of different procedures, as well as extracting stem and root length data from image analysis with characteristics subject to variations of enviroment and the special features of the plant. The software tool is configured to perform analysis on input data and deliver a result to the point of having criteria that can be adapted as new variations in the data become possible, similar the behaviour of the human mind would behave thanks to artificial intelligence algorithms. Computer vision allows software tools to extract data from images and together with artificial intelligence performs the search for patterns or key features of the incoming image, allowing to cover different possible combinations by defining only the way to analyze.MaestríaMagíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónÍndice general 1. Introducción 5 1.1. Grupo de investigación Polifenoles y alelopatía . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2. Visión por computadora y aplicación en bioensayos . . . . . . . . . . . . 6 2. Descripción Del Proyecto 9 2.1. Planteamiento de la pregunta o problema de investigación y su justificación en términos de necesidades y pertinencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2. Marco teórico y estado del arte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.1. Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.2. Objetivos Específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4. Metodología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4.1. Objetivo especifico 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4.2. Metodología propuesta 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4.3. Objetivo especifico 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4.4. Metodología propuesta 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.5. Objetivo especifico 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.6. Metodología propuesta 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.7. Objetivo especifico 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.8. Metodología propuesta 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3. Bioensayo de crecimiento en plántulas de Lactuca sativa L. 15 3.1. Efecto alelopático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.2. Bioensayo de actividad alelopática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.3. Los riesgos al recolectar el dato . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 4. Medición de longitud por computadora 17 4.1. Objetivo de solución con tecnología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.2. Representación de la imagen en computadora . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.3. Inteligencia artificial con imágenes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 4.4. Redes neuronales artificiales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 4.4.1. Datos de entrada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.4.2. Cálculo de salidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.4.3. Cálculo de la pérdida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.4.4. El gradiente descendente: definición y uso . . . . . . . . . . . . . 20 4.4.5. Retropropagación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.4.6. Aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.4.7. Iteraciones del aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.5. Aprendizaje profundo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.5.1. Arquitectura de una red neuronal en aprendizaje profundo . . . . 23 4.5.2. Adaptación a los lenguajes de programación . . . . . . . . . . . . 26 5. Diseño e implementación de la solución 27 5.1. Conjunto de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5.2. Software y herramientas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 5.2.1. Toma de imágenes desde una cámara conectada a la computadora 29 5.2.2. Etiquetado de longitud correspondiente al tallo de plántula artificial que contiene la imagen . . . . 29 5.2.3. Lectura, filtros e histogramas de imágenes . . . . . . . . . . . . . 30 5.2.4. Creación de la arquitectura de la red neuronal . . . . . . . . . . . 30 5.2.5. Conversión de las imágenes a datos preparados para ser ingresados a la red neuronal . . . . . . . 31 5.2.6. Entrenamiento de la red neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.2.7. Validación de la red neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.2.8. Evaluación de la red neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.2.9. Almacenamiento de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 5.2.10. Estadísticas de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 5.2.11. Visualización de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.3. Arquitectura de la red neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 5.4. Corrección con regresión Lineal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 6. Resultados 39 6.1. Arquitectura solución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 6.2. Análisis de los valores de pérdida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 6.2.1. Pérdida y mediciones con datos de validación . . . . . . . . . . . 41 6.2.2. Predicciones y corrección con datos de evaluación . . . . . . . . 42 7. Conclusiones y perspectivas a futuro 45 7.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 7.2. Perspectivas a futuro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

Herramienta móvil para la identificación de aves por medio de su canto, para el JBUTP

La Universidad Tecnológica de Pereira (UTP), cuenta con un jardín botánico (JBUTP), en este se realizan varias actividades, entre esas la observación de aves, esta actividad es efectuada por estudiantes, docentes de la universidad, también por habitantes de la ciudad y turistas, tanto del país como extranjeros, sin embargo, varios de los que practican esta actividad les resulta complicado reconocer las aves que no han visto antes, unos buscan en internet con la poca descripción que tienen, otros buscan en libros y más difícil aun si lo único que se ha logrado es escuchar el ave. Es posible reconocer el ave con solo su canto ya que la mayoría para facilitar el avistamiento de aves a través de su canto, primero contar con información básica de las aves, para así facilitar reconocer el ave y saber más de esta, luego definir que algoritmo utilizar para reconocer el ave con solo su canto, después con la información a implantar y el algoritmo definido, se estructura el núcleo (arquitectura) de los aplicativos a realizar para con ello realizar el desarrollo, luego al tenerlo desarrollado se ejecutan unas pruebas que verifican el correcto funcionamiento del sistema, por último se construye un manual de usuario que informa como darle uso a la herramienta

Contribución al desarrollo social a través de la extensión universitaria

La Universidad Tecnológica de Pereira (UTP), a través de la Vicerrectoría de Investigaciones Innovación y Extensión, busca promover la extensión universitaria como una estrategia que permite el intercambio, la aplicación y la integración del conocimiento científico, tecnológico, artístico y cultural; al igual que la vinculación con la realidad social, cultural, económica y productiva de la región y del país, al darle valor a las capacidades institucionales y al generar una articulación e integración entre la docencia y la investigación, la cual permita la identificación de problemáticas y la propuesta de alternativas de solución; además de las oportunidades en el sector externo para realizar intervenciones y alianzas que conduzcan a fortalecer y aportar al desarrollo económico, cultural y el bienestar de la comunidad en general. En este sentido, para el año 2018 se ofertó, a los miembros de la comunidad universitaria, la «Convocatoria interna para la financiación de proyectos de extensión social, cultural y artístico» cuya ejecución se realizaría en el año 2019 y cuyo objetivo era fomentar el desarrollo de proyectos de carácter social, cultural, artístico, los cuales permitieran la solución y transformación de problemáticas que involucraran o beneficiaran sectores de diferentes comunidades. En esta convocatoria fueron financiados catorce proyectos que involucran a diferentes estamentos de la sociedad civil en torno al planteamiento y a la discusión de problemáticas, conflictos y sus posibles soluciones, así como a la identificación de oportunidades de progresos tecnológicos, ambientales, educativos o de creación artística, los cuales involucren o beneficien sectores de diferentes comunidades