Trabalhos Futuros¶

Este documento descreve os recursos e melhorias planejados para o projeto GreenThumb.

Curto Prazo (Fase Atual)¶

Construção Física¶

[ ] Construção da Estufa DWC
- Construir a estufa física com Deep Water Culture
- Instalar sistema de aeração (bombas de ar, pedras porosas)
- Configurar reservatório e estações de cultivo
[ ] Cultivo de Tomate Cereja
- Iniciar cultivo de tomate cereja para coleta de dados
- Estabelecer métricas de crescimento base
- Documentar condições ambientais

Integração de Hardware¶

[ ] Integração do Sensor de pH
- Adicionar sensor de pH para monitorar acidez da solução nutritiva
- Faixa alvo: 5.5-6.5 para hidroponia
[ ] Integração do Sensor de CE
- Adicionar sensor de condutividade elétrica
- Monitorar concentração de nutrientes
- Faixa alvo: 1.5-2.5 dS/m
[ ] Controle de LEDs
- Integração de painel LED full-spectrum
- Controle PWM para intensidade luminosa
- Gerenciamento automático do fotoperíodo
[ ] Controle da Bomba d'Água
- Bomba de circulação controlada por PWM
- Entrega automatizada de nutrientes

Desenvolvimento de Software¶

[ ] Sincronização com Banco de Dados na Nuvem
- Sincronização diária com Supabase PostgreSQL
- Funcionamento offline-first com consistência eventual
[ ] Armazenamento de Imagens
- Upload de fotos para Cloudflare R2
- Otimização de custos de armazenamento
[ ] Visão Computacional (Básica)
- Detecção de plantas nas imagens
- Estimativa de área foliar
- Análise de cor para monitoramento de saúde

Médio Prazo (Até Agosto de 2026 - Fim do PIBITI)¶

Foco da Pesquisa

O objetivo principal durante o período do PIBITI é a coleta de dados consistente e precisa para futuros modelos de machine learning.

Coleta de Dados¶

[ ] Dados de Sensores Confiáveis
- Monitoramento ambiental contínuo
- Validação automática de dados
- Padrões de alta qualidade de dados
[ ] Dataset de Imagens
- Coleta sistemática de fotos
- Iluminação e ângulos consistentes
- Rotulação adequada e metadados

Preparação para Machine Learning¶

[ ] Curadoria do Dataset
- Limpar e organizar dados coletados
- Criar divisões de treino/validação
- Documentar características dos dados
[ ] Experimentos Iniciais de Modelos
- Prototipar modelos de predição de crescimento
- Testar abordagens de detecção de anomalias
- Validar padrões de condições ótimas

Longo Prazo (Após PIBITI)¶

Gerenciamento de Frota¶

[ ] Sistema de Registro de Dispositivos
- Registrar múltiplos dispositivos Raspberry Pi
- Dashboard de gerenciamento centralizado
[ ] Suporte a Múltiplas Estufas
- Monitorar múltiplas estufas em uma única interface
- Visualização agregada de dados

Aplicativo Mobile¶

[ ] App React Native
- Monitoramento em tempo real
- Notificações push
- Controle remoto

Machine Learning¶

[ ] Predição de Crescimento
- Treinar modelos com dados do PIBITI
- Prever tempo de colheita baseado nas condições
[ ] Detecção de Anomalias
- Detectar leituras incomuns de sensores
- Alertar sobre potenciais problemas
[ ] Descoberta de Condições Ótimas
- Identificar melhores condições para cada espécie
- Recomendações automatizadas

Pesquisa & Publicações¶

[ ] Artigo Científico
- Publicar descobertas sobre otimização de crescimento
- Compartilhar insights dos dados do PIBITI

Cronograma do Projeto¶

gantt
    title Cronograma de Desenvolvimento GreenThumb
    dateFormat YYYY-MM

    section Atual (2025)
    Arquitetura software    :done, 2025-06, 2025-12
    Desenvolvimento         :active, 2025-09, 2026-03

    section Curto Prazo
    Aquisição componentes   :2025-12, 2026-02
    Construção DWC          :2026-01, 2026-03
    Início tomate cereja    :2026-02, 2026-04
    Integração pH/CE        :2026-03, 2026-05

    section PIBITI (Até Ago 2026)
    Coleta de dados         :2026-04, 2026-08
    Curadoria dataset       :2026-06, 2026-08

    section Pós-PIBITI
    Modelos ML              :2026-09, 2027-03

Última atualização: Dezembro de 2025