Evaluación del uso de Redes Bayesianas Dinámicas para la predicción del avance de la Sigatoka negra y la productividad en cultivos agrícolas (Tecnología en Marcha, 2019)
Los Modelos Gráficos Probabilísticos (MGP) utilizan una representación basada en grafos para codificar de manera compacta distribuciones complejas en espacios de alta dimensionalidad. Un tipo de MGP son las Redes Bayesianas Dinámicas (RBDs) que se caracterizan por ser un sistema estacionario homogéneo, lo que permite que con ellas se pueden representar, de una manera compacta, grandes cantidades de información de muchas variables. En este trabajo se estudia la capacidad de predicción de las RBDs en cuanto al avance de la Sigatoka negra y la productividad del cultivo, utilizando los datos proporcionados por CORBANA. Estos datos tienen información histórica del clima y de dos fenómenos: el avance de la enfermedad denominada Sigatoka negra y la productividad del cultivo del banano. Para esto se comparó la capacidad de predicción de la RBDs con la de las Redes Bayesianas (RBs). Se diseñaron e implementaron una RBD y una RB que representan las relaciones encontradas en los datos, y con ellas se llevaron a cabo experimentos para identificar cómo los distintos factores inciden en la capacidad de predicción de las mismas. Los resultados obtenidos en los experimentos mostraron que la capacidad de predicción de las RBDs no supera la de las RBs utilizando los datos de la Corporación Nacional Bananera. De hecho, no se observó una diferencia significativa entre ambos tipos de red. Además, se observó gran diferencia en las ventajas teóricas del modelo de las RBDs frente a otros MGPs. Ya que en la práctica las limitaciones de las implementaciones disponibles hacen que no sea atractivo su uso.