Este projeto visa desenvolver uma solução de Inteligência Artificial (IA) para o monitoramento de plantações, com foco na identificação de pragas e doenças nas plantas utilizando a combinação de sensores IoT e machine learning. A solução será baseada em PyTorch e usa sensores IoT para coletar dados ambientais que afetam a saúde das plantas.

Tecnologias Utilizadas

• PyTorch: Framework de deep learning utilizado para construir e treinar modelos de aprendizado de máquina.
• Sensores IoT: Sensores para medir dados como temperatura, umidade, luminosidade e pH do solo.
• Machine Learning: Uso de redes neurais convolucionais (CNNs) para identificar padrões de doenças e pragas a partir de imagens de folhas e plantas.

Funcionalidades

• Monitoramento de umidade do solo, temperatura e outros parâmetros ambientais para detectar condições favoráveis ao desenvolvimento de doenças.
• Identificação de pragas e doenças em plantas através de imagens capturadas por câmeras ou drones, utilizando redes neurais convolucionais.
• Armazenamento e análise de dados em tempo real.

Como Começar

1. Instalar as Dependências

Clone o repositório e instale as dependências necessárias:

git clone https://github.com/seu-usuario/nome-do-repositorio.git
cd nome-do-repositorio
pip install -r requirements.txt

2. Coleta e Pré-processamento de Dados

O dataset será composto por imagens de folhas de plantas, coletadas com o auxílio de câmeras ou drones. O pré-processamento das imagens inclui redimensionamento, normalização e preparação dos dados para serem alimentados no modelo de IA.

3. Exemplo de Código para Pré-processamento de Imagens

import torch
from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

dataset = datasets.ImageFolder('caminho/para/dataset', transform=transform)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

4. Arquitetura do Modelo

O modelo de IA utilizado é uma rede neural convolucional (CNN), que é ideal para análise de imagens.

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class PlantDiseaseCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(PlantDiseaseCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64*56*56, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 2)  # Ajuste conforme o número de classes (doença ou não)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 64*56*56)  # Flatten
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

5. Treinamento do Modelo

Após configurar o modelo, o treinamento é feito com o seguinte código

# Definindo o modelo, a função de perda e o otimizador
model = PlantDiseaseCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Loop de treinamento
for epoch in range(10):  # Número de épocas
    for images, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")

Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou pull requests.

🚀 Lista de Expansões Futuras para o Sistema de Monitoramento Agrícola

🤖 Inteligência Artificial & Machine Learning

1 Modelos de IA Avançados

• YOLO/Detectron2 para detecção em tempo real de pragas específicas

• Segmentação semântica (U-Net, Mask R-CNN) para identificar áreas afetadas nas folhas

• Modelos Transformer (ViT) para classificação mais precisa

• Redes Siamesas para detecção de doenças raras com poucos exemplos

• AutoML para seleção automática de arquiteturas de modelo

2 Aprendizado Federado

• Treinamento distribuído preservando privacidade dos dados entre fazendas

• Agregação de modelos de múltiplas propriedades rurais

• Sistema de recompensa por contribuição de dados

3 Análise Temporal e Séries Temporais

• LSTMs/GRUs para prever evolução de doenças

• Análise de progressão de pragas ao longo do tempo

• Modelos preditivos de safra baseados em histórico

4 Multi-Modal Learning Avançado

• Fusão de dados hiperespectrais com imagens RGB

• Integração com dados de satélite (NDVI, EVI)

• Análise de áudio para identificar insetos pragas

• Dados de radar para monitoramento de biomassa

🌐 IoT & Hardware

5 Sensores Especializados

• Sensores hiperespectrais para análise detalhada da saúde vegetal

• Sensores de seiva para monitoramento de nutrientes

• Câmeras térmicas para estresse hídrico

• Sensores de CO2 para fotossíntese

• Estações meteorológicas microclimáticas

6 Robótica e Drones

• Drones autônomos para mapeamento regular

• Robôs terrestres para monitoramento próximo

• Swarms de drones para grandes áreas

• Sistemas de aplicação autônoma de defensivos

7 Edge Computing

• Inferência em dispositivos IoT (Jetson Nano, Coral TPU)

• Modelos quantizados para baixo consumo energético

• Processamento offline em áreas sem conectividade

📊 Análise de Dados & Dashboard

8 Dashboard Avançado

• Visualização 3D da lavoura com overlays de saúde

• Alertas inteligentes com níveis de criticidade

• Relatórios automáticos por email/WhatsApp

• Comparativo histórico entre safras

9 Análise Preditiva Avançada

• Previsão de produtividade por talhão

• Recomendações de plantio baseadas em ML

• Otimização de irrigação e nutrientes

• Detecção precoce de estresses abióticos

10 Integração com Mercado

• Previsão de preços baseada em condições da lavoura

• Conexão com marketplaces agrícolas

• Certificações automáticas de qualidade

🔗 Integrações & API

11 Ecossistema de APIs

• API RESTful para integração com outros sistemas

• Webhooks para notificações em tempo real

• SDK para desenvolvedores terceiros

• Marketplace de modelos específicos por cultura

12 Integrações Externas

• Dados meteorológicos (INMET, WeatherAPI)

• Imagens de satélite (Landsat, Sentinel)

• Sistemas ERP agrícolas existentes

• Bancos e seguradoras para avaliação de risco

13 Blockchain & Rastreabilidade

• Certificação de origem dos produtos

• Smart contracts para seguro agrícola

• Tokenização de ativos agrícolas

• Rastreamento completo da cadeia produtiva

🌱 Funcionalidades Agronômicas

14 Recomendações Específicas por Cultura

• Biblioteca de doenças com tratamentos recomendados

• Calendário agrícola inteligente

• Monitoramento de nutrientes no solo

• Otimização de colheita por maturação

15 Manejo Integrado de Pragas (MIP)

• Identificação de insetos-benéficos

• Alertas de pulverização seletiva

• Monitoramento de resistência a pesticidas

• Controle biológico automatizado

16 Sustentabilidade

• Calculadora de pegada de carbono

• Otimização de recursos hídricos e energéticos

• Certificação automática de práticas sustentáveis

• Mercado de créditos de carbono

📱 Interface & Usabilidade

17 Aplicativos Móveis

• App para reconhecimento via câmera do smartphone

• Modo offline para áreas rurais

• Reconhecimento por voz para comandos

• Realidade aumentada para overlay de informações

18 Acessibilidade

• Interface multilíngue (inglês, espanhol, português)

• Modo de alto contraste para campo

• Comandos por gestos

• Sistema de áudio-descrição

19 Colaboração & Social

• Rede social agrícola integrada

• Sistema de mentoramento entre agricultores

• Compartilhamento de dados anonimizado

• Ranking e gamificação de boas práticas

🔒 Segurança & Confiabilidade

20 Segurança Avançada

• Criptografia end-to-end dos dados

• Autenticação biométrica

• Backup distribuído em múltiplas regiões

• Sistema de disaster recovery

21 Conformidade & Regulatórios

• GDPR/LGPD para proteção de dados

• Certificações agrícolas automatizadas

• Auditoria automática de conformidade

• Relatórios regulatórios gerados automaticamente

💰 Modelos de Negócio

22 Monetização

• Sistema freemium com funcionalidades básicas gratuitas

• Assinaturas por hectare monitorado

• Consultoria IA premium

• Marketplace de insumos integrado

23 Expansão Geográfica

• Modelos específicos por bioma (Cerrado, Amazônia, etc.)

• Suporte a culturas regionais

• Expansão internacional para América Latina, África, Ásia

🔬 Pesquisa & Desenvolvimento

24 Laboratório Virtual

• Simulações de diferentes tratamentos

• Testes A/B virtuais de manejo

• Ambiente de sandbox para experimentos

25 Ciência Cidadã

• Programa de contribuição de dados anonimizados

• Recompensas por descobertas de novas pragas/doenças

• Plataforma colaborativa de pesquisa

🚨 Funcionalidades Emergenciais

26 Sistema de Alerta Rápido

• Detecção de surtos em tempo real

• Protocolos de emergência automáticos

• Comunicação massiva com agricultores da região

• Mapas de risco em tempo real

27 Resiliência Climática

• Alertas de eventos extremos (geada, seca, granizo)

• Planos de contingência automáticos

• Seguro paramétrico integrado