Inventario de la huella de agua en sistemas lecheros diferenciados por el uso de la tierra y el nivel de suplementación.

El proceso de adecuación a las nuevas exigencias productivas implica un creciente aumento de la suplementación con granos, lo que permite aumentar la carga animal, la producción individual y la productividad en los tambos de Argentina. Considerando que el agua dulce es un bien escaso resulta importante analizar su uso y generar propuestas para su utilización racional. La huella hídrica es una metodología muy útil para estimar el volumen de agua requerida para la producción de leche y el impacto que este consumo produce desde el punto de vista de la extracción y de la degradación del agua. En este estudio de caso se realizó un análisis comparativo de 3 situaciones simuladas para contabilizar el inventario de la huella hídrica de distintos sistemas de producción lechera del Sur de Santa Fe diferenciados por el uso de la tierra y el nivel de suplementación: Sistema Pastoril (SP), 100% de la superficie con pasturas artificiales; Sistema Base Pastoril (SBP), 80% de la superficie con pasturas artificiales y 20% con maíz; Sistema Base Pastoril Intensivo (SBPI), 60% con pasturas y 40% con maíz. Se consideró que el maíz producido en SBP Y SBPI se utilizó como grano para alimentar al rodeo. Se asumieron cargas animales de 1,1, 1,2 y 1,4 vacas/ha y producciones diarias individuales de 18, 20 y 22 litros para SP, SBP y SBPI, respectivamente. La precipitación efectiva y la demanda hídrica adicional se estimaron adaptando los modelos CLIMWAT 2.0 y CROPWAT 8.0 a las condiciones regionales. Sólo se consideró el consumo de agua necesario para producir los alimentos para el rodeo. Se estimó el agua verde (agua de lluvia almacenada en el suelo), azul (agua superficial y subterránea), total y por litro de leche, el volumen total de agua por unidad de energía de leche producida y la eficiencia de uso del agua precipitada (Cuadro). El SBPI presenta el menor consumo de agua total, por litro de leche y por unidad de energía producida, la menor eficiencia en el aprovechamiento del agua y los mayores niveles de agua azul, producción de leche y energía por superficie. Se concluye que para las precipitaciones anuales normales en el Sur de la Provincia de Santa Fe el consumo de agua necesario para la producción de leche difiere con el nivel de intensificación de los sistemas, característica que debería tenerse en cuenta en la planificación de los sistemas lecherosFil: Alvarez, H. J.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina;Fil: Larripa, M.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina;Fil: Galli, Julio Ricardo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina;Fil: Civit, Bárbara María. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Reg.Mendoza; Argentina; Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - Conicet - Mendoza. Instituto de Ciencias Humanas, Sociales y Ambientales; Argentina

Estimación del consumo en rumiantes en pastoreo utilizando redes neuronales artificiales

edir con precisión y rapidez el consumo de forrajeenrumiantes es importante para la gestión eficiente del rodeo y los recursos alimenticios, así como para la salud y bienestar animal en los sistemas de producción. Eluso de algoritmos de procesamiento inteligente de señales que extraiganinformación relevante de los sonidos que emiten losrumiantes es una opción prometedorapara predecir el consumo de rumiantes en condicionesde pastoreo. En este trabajo se aplican perceptrones multicapa y máquinas de aprendizaje extremo como modelos de regresión no lineales multivariadapara la estimación del consumo. Los resultados muestran que éstastécnicasde regresión no lineal para pueden reducir significativamente el error de estimación delacantidad demateria seca consumida porrumiantes.Accurate and rapid measurement of forage intake in ruminants is important for efficient management livestock and forage resources, as well as for animal health and welfare in production systems. The use of intelligent signal processing algorithms to extract relevant information from the sound emitted by ruminants is a promising method to predict the intake of ruminants in grazing conditions. In this work, multilayer perceptrons and extreme learning machines, are used as non-linear multivariate regression models to predict intake. The results show that these non-linear regression techniques can significantly reduce the error in the estimation of forage intake in ruminants.Fil: Uhrig, Mariela Noelia. Provincia de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Galli, Julio Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Departamento de Informática. Laboratorio de Investigaciones en Señales e Inteligencia Computacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Uso de modelos matemáticos en producción lechera como estrategia de integración curricular

El Plan de Estudios de la carrera de Ingeniería Agronómica de la Facultad de Ciencias Agrarias-UNR presenta Talleres de Integración. En este marco, durante el 2009-2010 docentes de Matemáticas, Anatomía y Fisiología Animal y Sistemas de Producción Animal desarrollaron una tutoría interdisciplinaria en un trabajo de investigación sobre una problemática en producción animal. El objetivo general del presente trabajo fue evaluar el impacto de una propuesta de enseñanza curricular integradora basada en la aplicación de conocimientos matemáticos y científicos a un problema real de la producción lechera. Se confeccionó un registro de observación individual y grupal que los docentes completaron según criterios vinculados a los objetivos de aprendizaje, desarrollo personal y aspectos formales; se realizaron reuniones periódicas entre los docentes para reflexionar y reorientar la experiencia; y se realizaron entrevistas al equipo docente del Taller I y a la Asesora Pedagógica. El análisis de la información recabada y el rendimiento académico demostraron que una enseñanza curricular integradora basada en la aplicación de conocimientos matemáticos a un problema concreto de la producción lechera es superadora de la forma tradicional de enseñar las disciplinas, sobre todo en relación a la adquisición de competencias profesionales que requieren de los conocimientos del área básica.Eje temático 1: Problemáticas y alternativas de mejora de la enseñanza e - Los enfoques y modalidades de integración curricularFacultad de Ciencias Agrarias y Forestale

Actores sociales y perspectiva de continuidad de los tambos asociados a cooperativas de la zona de Rosario.

A partir de la demanda de La Sociedad Cooperativa de Tamberos de la Zona de Rosario Ltda. en donde se requiere la participación de la Facultad de Ciencias Agrarias (UNR), para la elaborar un programa conjunto, que oriente a los productores tamberos en la toma de decisiones tecnológicas, para mejorar la calidad de vida de los mismos y favorecer su permanencia en el sector productivo. Se realiza un estudio con actividades en los tambos pertenecientes a dicha cooperativa. Se considera que la tecnología, como interacción social de conocimientos, forma parte de las bases de innovación participativas en que el aprender es beneficio para productores/as, entidades, estudiantes y docentes. En las actividades se prioriza: 1) la realización de un relevamiento y diagnóstico participativo de las unidades de producción junto a productores y sus familias 2) la elaboración de un plan de trabajo acordado entre los participantes; 3) la capacitación permanente de los productores y estudiantes participantes del proyecto; 4) la vinculación de los productores y estudiantes avanzados de Agronomía para mejorar su formación profesional. En esta comunicación, se reflexiona en cómo favorecer vínculos entre entidades de la zona de influencia de la UNR y la valorización de investigación-extensión como proceso con relación a campos interdisciplinarios que requieren ser fortalecidos para el desarrollo sustentable. Haciendo especial énfasis en los actores sociales del proceso como lo son la mano de obra y la estructura familiarDichio, Lucian

Resource heterogeneity and foraging behaviour of cattle across spatial scales

BackgroundUnderstanding the mechanisms that influence grazing selectivity in patchy environments is vital to promote sustainable production and conservation of cultivated and natural grasslands. To better understand how patch size and spatial dynamics influence selectivity in cattle, we examined grazing selectivity under 9 different treatments by offering alfalfa and fescue in patches of 3 sizes spaced with 1, 4, and 8 m between patches along an alley. We hypothesized that (1) selectivity is driven by preference for the forage species that maximizes forage intake over feeding scales ranging from single bites to patches along grazing paths, (2) that increasing patch size enhances selectivity for the preferred species, and that (3) increasing distances between patches restricts selectivity because of the aggregation of scale-specific behaviours across foraging scales.ResultsCows preferred and selected alfalfa, the species that yielded greater short-term intake rates (P < 0.0001) and greater daily intake potential. Selectivity was not affected by patch arrangement, but it was scale dependent. Selectivity tended to emerge at the scale of feeding stations and became strongly significant at the bite scale, because of differences in bite mass between plant species. Greater distance between patches resulted in longer patch residence time and faster speed of travel but lower overall intake rate, consistent with maximization of intake rate. Larger patches resulted in greater residence time and higher intake rate.ConclusionWe conclude that patch size and spacing affect components of intake rate and, to a lesser extent, the selectivity of livestock at lower hierarchies of the grazing process, particularly by enticing livestock to make more even use of the available species as patches are spaced further apart. Thus, modifications in the spatial pattern of plant patches along with reductions in the temporal and spatial allocation of grazing may offer opportunities to improve uniformity of grazing by livestock and help sustain biodiversity and stability of plant communities

PastorC: un modelo simplificado del balance de carbono en sistemas pastoriles

En los últimos años ha crecido la preocupación por el impacto ambiental de los sistemas ganaderos a nivel predial, regional y global. En consecuencia, surge la necesidad de cuantificar el efecto de ese impacto para mejorar la toma de decisiones de manejo en esos sistemas. Especialmente en aquellos basados en el pastoreo directo, tanto de las pasturas implantadas (anuales y plurianuales) como de las naturales (pastizales).Es bien conocido que el contenido y las características de la materia orgánica edáfica de los sistemas de producción afectan la estructura, calidad y fertilidad de los suelos. La materia orgánica tiene un rol decisivo en la productividad de los cultivos, pero también es una importante reserva de carbono (C), cuya dinámica impacta significativamente el ciclo global de este elemento (Clivot et al. 2019). El C orgánico del suelo (COS) puede ser un reservorio (“sumidero”) o una fuente de C atmosférico. En consecuencia, el uso y manejo del suelo a nivel predial, de sistema de producción, es relevante para la mitigación del cambio climático, ya sea favoreciendo el almacenamiento (aumento del stock de C) o disminuyendo las pérdidas y emisiones de gases efecto invernadero (GEI). Para ello, es sustancial disponer de herramientas prácticas y basadas en indicadores, relativamente simples y fáciles de estimar, para relevar y diagnosticar el estado de los balances de C en los sistemas de producción ganadera en genera y en particular, en aquellos basados en el pastoreo directo Los sistemas de indicadores más difundidos para evaluar el balance anual. de C a nivel predial (ej. Agroecoindex, Viglizzo et al. 2006) están basados en los procedimientos propuestos por el Panel Intergubernamental del Cambio Climático (IPCC), que asumen que las ganancias y pérdidas de carbono en pasturas y pastizales están en equilibro (estado estacionario de balance neto cero, IPCC 2019). Estos sistemas de indicadores no consideran el efecto de cambios en la calidad del forraje consumido, ni la retención de C en biomasa aérea o subterránea generada en el rebrote post pastoreo. Por tanto, resulta que la emisión de GEI producida por la digestión (especialmente en rumiantes) y excretas (heces y orina) de los animales determina un balance de C negativo y obligatoriamente, un impacto ambiental nocivo. La finalidad de este trabajo es proponer un modelo simplificado de indicadores, capaz de evaluar adecuadamente algunos aspectos del desempeño ambiental en sistemas ganaderos con pastoreo directo. Más específicamente, se presenta un modelo para estimar el balance anual de C de fácil utilización, que permite realizar un estado de situación y un diagnóstico sobre el balance de COS y la emisión de gases de efecto invernadero (GEI) en sistemas de producción de carne bovina (cría, recría y/o engorde). La escala de aplicación es a nivel predial y/o en subsistemas ganaderos dentro de sistemas más complejos. En principio, se lo ha ideado para su uso en situaciones de la región templada central de la República Argentina (sur de la provincia de Santa Fe y centro de la provincia de Buenos Aires).EEA Marcos JuárezFil: Galli, Julio Ricardo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Piazza, A. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Montico, Sergio. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Zurbriggen, Guillermo Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: Zurbriggen, Guillermo Alberto. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Audio recordings dataset of grazing jaw movements in dairy cattle.

This dataset is composed of correlated audio recordings and labels of ingestive jaw movements performed during grazing by dairy cattle. Using a wireless microphone, we recorded sounds of three Holstein dairy cows grazing short and tall alfalfa and short and tall fescue. Two experts in grazing behavior identified and labeled the start, end, and type of each jaw movement: bite, chew, and chew-bite (compound movement). For each segment of raw audio corresponding to a jaw movement we computed four well-known features: amplitude, duration, zero crossings, and envelope symmetry. These features are in the dataset and can be used as inputs to build automated methods for classification of ingestive jaw movements. Cow's grazing behavior can be monitored and characterized by identifying and analyzing these masticatory events

Cambios en la productividad de los tambos del sur de Santa Fe = Changes in dairy farm productivity in the southern Santa Fe

Se verificaron y analizaron los cambios producidos en la productividad de los sistemas lecheros del sur de Santa Fe en las últimas tres décadas. Se propusieron y compararon los modelos que mejor explican la productividad en dos períodos: Inicial (PI, 1983-1994) y Final (PF, 2003-2009). Se relevaron 76 sistemas (39 en PI y 37 en PF). Se seleccionaron y evaluaron 6 variables: carga animal (Carga, VT ha-1), producción individual (Producción, litros VO-1 día-1), nivel de suplementación (Suplementación, kg eq grano Mz VO-1 día-1), relación vaca ordeño/vaca total (VO/VT, %), intervalo entre partos (IEP, meses) y proporción de pasturas en la dieta (Pastura, %). Se utilizó la prueba de t de Student para comparar los promedios de las variables entre períodos y regresión lineal múltiple para el desarrollo de los modelos. Se analizaron todas las regresiones posibles para seleccionar el conjunto de variables (predictores) que mejor explique la productividad lechera anual (Productividad, litros haVT-1) en cada período. Para seleccionar los modelos que mejor explican la Productividad se utilizaron los índices: R2 ajustado por el número de variables (R2aj), el criterio de selección de Mallow (Cp), el de Akaike (AIC) y que los coeficientes de los predictores fueran significativamente diferentes de cero (p≤0,05). El mejor modelo en PI (R2=97%, error= 271 litros haVT-1, CV= 8,7%), incluyó 4 predictores y el mejor modelo en PF (R2=81%, error= 890 litros haVT-1, CV= 15%) incluyó 3 predictores. Carga, Producción y VO/VT fueron seleccionados para ambos períodos, con distinta jerarquía. Para PI el mejor predictor fue Carga (R2=72%) y para PF fue Producción (R2=49%). Suplementación sólo fue relevante (p≤0,05) en PI. IEP y Pastura no fueron significativas (p>0,05) en ninguno de los dos períodos. Se han producidos cambios importantes en las últimas tres décadas, actualmente la Productividad está principalmente asociada a variaciones en la Producción y en menor medida a la Carga.W e analyzed the changes in the productivity of dairy systems in southern Santa Fe in the last three decades. Models were proposed and compared to better explain productivity in two periods: Initial (PI, 1983-1994) and Final (PF, 2003-2009). Seventy-six systems were surveyed (39 in PI and 37 PF). Six variables were selected and assessed: stocking rate (cow ha ), -1 individual milk yields (liters cow day ), supplementation (kg corn grain equivalent cow day ), -1 -1 -1 -1 relationship milking cow / total cow (MC/TC,%), calving interval (CI, months) and proportion of pasture in the diet (pasture,%). Student t test was used to compare the means of the variables between periods and multiple linear regresion to develop models. W e analyzed all possible regressions to select the set of variables (predictors) that best explain annual milk productivity (Productivity, liters haCT ) in each period. To select the models that best explain the Productivity -1 the following indices were used: R adjusted by the number of variables (R aj), Mallow selection 2 2 criteria (Cp), Akaike (AIC) and the one with predictor’s coefficients significantly different from zero (p#0.05). The best model in PI (R =97%, error= 271 liters haCT , CV= 8.7%) included four 2 -1 predictors and the best PF model (R =81%, error= 890 liters haCT , CV= 15%) included 3 2 -1 predictors. Stocking rate, individual milk yields and MC/TC were selected for both periods, but with different hierarchy. For PI the best predictor was stocking rate (R =72%) and for PF 2 individual milk yields (R =49%). Supplementation was only significant (p#0.05) in PI. CI and 2 pasture were not significant (p>0.05) in any of the two periods. They have been major changes in the last three decades currently Productivity is primarily associated with variations in individual milk yields and to a lesser extent to stocking rateEEA RafaelaFil: Pece, Mariela Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Alvarez, Hugo J. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Larripa, Marcelo J. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Galli, Julio R. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

3d acceleration for heat detection in dairy cows

Accurate and reliable detection of heat in dairy cows is essential for a controlled reproduction and therefore, for maintaining milk production. Classical approaches like visual identification are no longer viable on large dairy herds. Several automated techniques of detection have been proposed, but expected results are only achieved by expensive or invasive methods, because practical methods are not reliable. We present a method that aims to be both practical and accurate. It is based on simple attributes extracted from 3D acceleration data and well known classifiers: multilayer perceptrons, support vector machines and decision trees. Results show promising detection ratios, above 90% in several configurations of the detection system. Best results are achieved with multilayer perceptrons. This information could be readily incorporated to the automated system in a dairy farm and help to improve its efficiency.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

An online method for estimating grazing and rumination bouts using acoustic signals in grazing cattle

The growth of the world population expected for the next decade will increase the demand for products derived from cattle (i.e., milk and meat). In this sense, precision livestock farming proposes to optimize livestock production using information and communication technologies for monitoring animals. Although there are several methodologies for monitoring foraging behavior, the acoustic method has shown to be successful in previous studies. However, there is no online acoustic method for the recognition of rumination and grazing bouts that can be implemented in a low-cost device. In this study, an online algorithm called bottom-up foraging activity recognizer (BUFAR) is proposed. The method is based on the recognition of jaw movements from sound, which are then analyzed by groups to recognize rumination and grazing bouts. Two variants of the activity recognizer were explored, which were based on a multilayer perceptron (BUFAR-MLP) and a decision tree (BUFAR-DT). These variants were evaluated and compared under the same conditions with a known method for offline analysis. Compared to the former method, the proposed method showed superior results in the estimation of grazing and rumination bouts. The MLP-variant showed the best results, reaching F1-scores higher than 0.75 for both activities. In addition, the MLP-variant outperformed a commercial rumination time estimation system. A great advantage of BUFAR is the low computational cost, which is about 50 times lower than that corresponding to the former method. The good performance and low computational cost makes BUFAR a highly feasible method for real-time execution in a low-cost embedded monitoring system. The advantages provided by this system will allow the development of a portable device for online monitoring of the foraging behavior of ruminants.Fil: Chelotti, Jose Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Vanrell, Sebastián Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Martínez Rau, Luciano Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Galli, Julio Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Planisich, Alejandra. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Utsumi, Santiago A.. Michigan State University; Estados UnidosFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin