PREDICCION DE HELADAS USANDO REDES NEURONALES.

PREDICCION DE HELADAS USANDOS REDES NEURONALES.
Uno de los problemas más fuertes que han enfrentado los agricultores en diversas regiones del mundo son los fenómenos meteorológicos que siempre han de ocurrir. En Febrero de 2011, Sinaloa sufrió enormes pérdidas en el campo, ya que una helada cubrió los valles de Guasave, del Fuerte y del Carrizo, siniestrando prácticamente todos sus cultivos.El Efecto de la escarcha en el crecimiento de los cultivos es bien entendido por los productores que conduce potencialmente a una cosecha de total fracaso. Estudiar el fenómeno heladas, especialmente con el fin de predecir su ocurrencia ha sido el centro de numerosas investigaciones. Las heladas, son un evento que se manifiesta como un proceso de comportamiento no lineal, dependiente demuchas variables cuya función se desconoce. Es posible que a través de métodos de análisis de datos (sobre variables meteorológicas) procesados utilizando como herramienta a redes neuronales lleguemos a predecir con precisión aceptable dicho fenómeno.
En la Ingeniería Computacional es posible integrar diferentes métodos de resolución de problemas que no pueden ser descritos fácilmente mediante unenfoque algorítmico tradicional, pero si a través de algoritmos bioinspirados con aplicaciones en muchas áreas. En la actualidad para denotar a esta disciplina científica que enmarca este tipo de métodos, uno de los términos más extendidos es el de Computación Cognitiva (Cognitive Computing), la cual enmarca un conjunto de técnicas, como son la Lógica Difusa, Redes Neuronales, RazonamientoAproximado, Algoritmos Genéticos, teoría del caos, del aprendizaje, etc. por medio de las cuales se pueden manejar las imprecisiones e incertidumbres que aparecen cuando se trata de resolver problemas relacionados con el mundo real (reconocimiento de formas, toma de decisiones, predicciones, etc.), ofreciendo soluciones robustas y en ocasiones de “fácil” implementación.
En los últimos años se hanpublicado un gran número de trabajos relacionados con la utilización de estas técnicas en diferentes áreas.
En el campo de la meteorología, sobre todo en predicciones de fenómenos de comportamiento complejo, se han logrado avances significativos analizando datos de variables relacionadas directamente con el fenómeno por medio de dichas técnicas.
Un método de análisis de esos datos es usandoredes neuronales como una herramienta para modelar datos estadísticos no lineales, la estructura base de la información puede cambiar cuando se pasa a través de la red durante una fase de entrenamiento. Un problema conocido que afecta a las redes neuronales es el problema de exceso de entrenamiento que se produce en sistemas demasiado complejos o sobreespecificados cuando la capacidad de la red essignificativamente superada por los parámetros necesarios.
Las redes neuronales son una de las técnicas con un potencial de predicción muy amplio dentro del estudio de fenómenos con un comportamiento impredecible como es el caso del fenómeno meteorológico de las heladas.
Muchos estudios donde se utilizan variables climatológicas ya han alcanzado resultados muy positivos utilizando redesneuronales. La mitigación de la pérdida de cultivos dañados debido a las heladas requiere precisos modelos de predicción de la temperatura del aire. Trabajos previos establecen que una red neuronal artificial (ANN) que aprende es una herramienta adecuada para el desarrollo de tales modelos.
En su investigación desarrollaron modelos basados en redes neuronales del tipo “backpropagation”, para predecirla ocurrencia de heladas, a partir de datos meteorológicos de temperatura, humedad relativa, nubosidad, dirección y velocidad del viento. El entrenamiento y la validación de las redes se realizaron utilizando 24 años de datos meteorológicos correspondientes a la estación de Río Cuarto, Córdoba, Argentina, separados en 10 años como conjunto de datos de entrenamiento y 14 como conjunto de datos de...