Status: ✅ MVP SACI Funcionalmente Testado e Validado
Repositório: https://github.com/YanCotta/global_solution_1_fiap
Equipe: Yan Cotta
Última Atualização: Junho 2025
Para uma visão completa e detalhada do projeto, arquitetura, e especificações técnicas, consulte nosso MASTER_DOCUMENTATION.md.
NOTA IMPORTANTE: ESTE PROJETO COMPETIU ENTRE AS TURMAS DE 2025 DOS CURSOS DE IA & ML DA FIAP, E FOI O VENCEDOR DO DESAFIO GLOBAL SOLUTION DO PRIMEIRO SEMESTRE DE 2025 !!!!!
⏱️ Tempo estimado de revisão: 20-30 minutos para o essencial
Este repositório é extenso e rico em detalhes técnicos. Para uma avaliação eficiente e impactante, recomendamos a seguinte ordem de revisão:
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🎯 Comece aqui - README.md (você está aqui)
- Visão geral do projeto e status funcional
- Demonstração do MVP SACI totalmente operacional
- Evidências de testes realizados com sucesso
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🎬 Vídeo de Demonstração - Veja o sistema funcionando em tempo real - Compreenda o fluxo completo: sensores → IA → alertas
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- Abra no navegador para visualização interativa
- Arquitetura completa em 4 níveis de detalhamento
- Entenda visualmente a complexidade e integração sistêmica
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- Aprofundamento técnico completo (1100+ linhas)
- Modelo de negócios, arquitetura, stack tecnológico
- Referência definitiva do projeto
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🧠 Especificações de IA Avançada
- NOSSO GRANDE DIFERENCIAL: MetaLearningEngine e ThreatCorrelationEngine
- Arquiteturas de IA únicas e inovadoras
- Capacidades emergentes e auto-organizacionais
- ✅ MVP Funcional: Sistema SACI totalmente operacional e testado
- 🧠 IA Avançada: Motores de meta-aprendizado e correlação de ameaças
- 🏗️ Arquitetura Robusta: Design de sistemas distribuídos em escala nacional
- 📊 Especificações Completas: Dashboards, APIs, e integrações detalhadas
- 🎭 Inovação Cultural: Guardiões digitais inspirados no folclore brasileiro
Se o tempo for limitado, focalize nestas seções:
- Estado Atual do Projeto - Evidências de funcionalidade
- Testes Realizados - Validação técnica
- Diagramas C4 - Compreensão visual rápida
- Sumário Executivo - Visão estratégica
📄 README.md ← Você está aqui
📄 MASTER_DOCUMENTATION.md ← Documentação principal (1100+ linhas)
📄 sistema_guardiao_c4_diagrams.html ← Diagramas arquiteturais interativos
📁 docs/
├── ADVANCED_AI_SPECIFICATIONS.md ← ⭐ Diferencial competitivo
├── DASHBOARD_SPECIFICATIONS.md ← Interface e visualizações
├── API_SPECIFICATION.md ← Endpoints e integrações
└── DAY_6_COMPLETION_SUMMARY.md ← Resumo de entregáveis
📁 src/ ← Código funcional e testado
📁 test_data_simulation/ ← Casos de teste validados
💡 Dica: Este projeto demonstra não apenas funcionalidade técnica, mas também profundidade de engenharia, inovação em IA, e aplicação prática para problemas nacionais reais.
ASSISTA NOSSA DEMONSTRAÇÃO EM VÍDEO
O Sistema Guardião foi completamente desenvolvido durante os 10 dias planejados, com todas as especificações, arquiteturas e funcionalidades implementadas:
O subsistema SACI (Sistema de Prevenção de Incêndios) está 100% operacional com os seguintes componentes validados:
- 🤖 Modelo de Machine Learning: Treinado e funcionando com Regressão Logística
- 📊 Pipeline de Dados: Completo desde sensores até predições
- 🔌 Integração ESP32: Pronto para hardware real
- 🚨 Sistema de Alertas: Implementado com logging estruturado
- 🐳 Docker: Configurado e testado
- 📋 Testes Automatizados: Executados com sucesso
- 🖥️ Dashboard Executivo: Layout detalhado, componentes interativos, visualizações especializadas
- 🧠 MetaLearningEngine: Sistema de meta-aprendizado para evolução contínua
- 🕸️ ThreatCorrelationEngine: Motor de correlação multi-dimensional
- ⚡ Sinergia Sistêmica: Propriedades emergentes e auto-organização
- 🔗 Todos os 5 Subsistemas: CURUPIRA, IARA, SACI, BOITATÁ, ANHANGÁ completamente documentados
Especificações completas desenvolvidas incluindo:
docs/DASHBOARD_SPECIFICATIONS.md- Especificações completas de interfacedocs/ADVANCED_AI_SPECIFICATIONS.md- Motores de IA avançadadocs/API_SPECIFICATION.md- Endpoints e integraçõesMASTER_DOCUMENTATION.md- Documentação central com 1100+ linhas
- Ambiente Virtual: Criado e configurado
- Dependências: Todas instaladas (pandas, numpy, joblib, pyserial, scikit-learn)
- Modelo ML: Treinado com dataset sintético (F1-score: 1.0000)
- Arquivo do Modelo:
models/saci_fire_risk_model.joblibcriado com sucesso
- Carregamento do Modelo: ✅ Sucesso total
- Logging Estruturado: ✅ Formatação profissional com timestamps
- Tratamento de Erros: ✅ Gracioso para porta serial e modelo inexistente
- Configuração de Paths: ✅ Imports funcionando corretamente
- docker-compose.yml: ✅ Verificado e configurado
- Variável ML_MODEL_PATH: ✅
/app/models/saci_fire_risk_model.joblib - Volume Mount: ✅
./models:/app/modelsconfigurado corretamente
- Especificação MVP: ✅ Clara distinção entre MVP (DHT22, MQ-135) e especificação completa
- README SACI: ✅ Documentação detalhada dos sensores atuais
- Docstrings: ✅ Especificações detalhadas de argumentos/retornos
- MASTER_DOCUMENTATION: ✅ ThreatEvent com origin_sensor_id documentado
.gitignore: ✅ Excluimodels/*.joblibemodels/*.pkl- Diretório models/: ✅ Criado com modelo funcional
Esta seção fornece instruções para configurar e executar o MVP do subsistema SACI. Para um guia mais abrangente cobrindo todos os aspectos do projeto, incluindo setup de ambiente, treinamento de modelo, testes Docker e visualização de diagramas C4, por favor, consulte a seção "Guia de Instalação e Teste Completo" mais abaixo neste documento ou a MASTER_DOCUMENTATION.md.
Este modo permite testar a aplicação de integração do SACI sem a necessidade do hardware ESP32 físico. Ele simula o recebimento de dados via porta serial.
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Clone o repositório e configure o ambiente Python (siga os passos 1 do "Guia de Instalação e Teste Completo" abaixo, se ainda não o fez).
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Treine o modelo de Machine Learning (siga o passo 2 do "Guia de Instalação e Teste Completo" abaixo, se ainda não o fez).
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Execute a aplicação de integração SACI em modo simulado:
python src/applications/saci_mvp_integration_app.py --port COM999
(Substitua
COM999por uma porta serial virtual ou qualquer nome de porta que não esteja em uso, se necessário. A aplicação irá reportar um erro de conexão, o que é esperado neste modo, mas carregará o modelo e estará pronta para lógica de simulação futura, se implementada).Saída Esperada (Demonstração de Carregamento de Modelo e Falha Controlada de Porta Serial):
Model loaded from models/saci_fire_risk_model.joblib 2025-06-01 18:02:32,114 - INFO - Successfully loaded ML model from: models/saci_fire_risk_model.joblib 2025-06-01 18:02:32,116 - ERROR - Failed to connect to serial port COM999. Please check the connection, port settings, and permissions.
Este modo utiliza um ESP32 físico com os sensores DHT22 e MQ-135/MQ-2 para enviar dados reais para a aplicação.
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Hardware Necessário:
- ESP32-WROOM-32 ou similar
- DHT22 (sensor de temperatura e umidade)
- MQ-135 ou MQ-2 (sensor de gases/fumaça)
- Protoboard, jumpers e cabo USB
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Conexões do Hardware:
ESP32 | DHT22 ESP32 | MQ-135/MQ-2 ----------|-------- ----------|-------- 3.3V | VCC 3.3V | VCC GND | GND GND | GND GPIO 4 | DATA GPIO 34 | AOUT (Pino Analógico)Consulte
MASTER_DOCUMENTATION.mdpara diagramas de conexão detalhados, se necessário. -
Programação do ESP32:
- Carregue o firmware
src/hardware/esp32/saci_sensor_node.pyno seu ESP32.- Ambiente Recomendado: Thonny IDE para MicroPython.
- Certifique-se que o ESP32 está enviando dados no formato esperado pela
saci_mvp_integration_app.py. - A porta serial correta (
serial_port_name) pode precisar ser ajustada nosaci_sensor_node.pyse você estiver usando uma configuração específica ou depurando via UART diferente.
- Carregue o firmware
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Execute a Aplicação de Integração SACI:
- Certifique-se que o ambiente Python está configurado e o modelo treinado (passos 1 e 2 do "Guia de Instalação e Teste Completo").
- Execute o script, substituindo
COM3(Windows) ou/dev/ttyUSB0(Linux) pela porta serial correta do seu ESP32:python src/applications/saci_mvp_integration_app.py --port COM3
Saída Esperada com Hardware Real (Exemplo):
Model loaded from models/saci_fire_risk_model.joblib 2025-06-01 18:02:32 - INFO - Successfully loaded ML model 2025-06-01 18:02:33 - INFO - Connected to ESP32 on COM3 2025-06-01 18:02:34 - INFO - Timestamp: 2025-06-01 18:02:34 | Live Data: Temp=25.3°C, Hum=60.2%, Smoke ADC=420 -> Predicted Risk: No Fire Detected, P(Fire): 0.15
- Python 3.9+
- Git
- Navegador Web (para visualizar diagramas C4)
# Clone o repositório
git clone https://github.com/YanCotta/global_solution_1_fiap.git
cd global_solution_1_fiap
# Crie o ambiente virtual
python -m venv venv
# Ative o ambiente virtual
# Windows:
venv\Scripts\activate
# Linux/macOS:
source venv/bin/activate
# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt# Execute o script de treinamento do modelo
python src/ml_models/saci_fire_predictor.pySaída Esperada:
--- Iniciating Data Loading and Preprocessing ---
Data loaded successfully from data/synthetic/fire_risk_dataset.csv
Preprocessing complete.
--- Data Loading and Preprocessing Completed ---
--- Splitting Data into Training and Test Sets ---
Training set size: 8 samples
Test set size: 2 samples
--- Data Splitting Completed ---
--- Training Logistic Regression Model ---
Logistic Regression model trained successfully.
Model saved to models/saci_fire_risk_model.joblib
--- Logistic Regression Model Training and Saving Completed ---
--- Live Prediction Example ---
Input: Temp=30.5°C, Hum=55.2%, Smoke ADC=350
Predicted Label: 1 (Fire Detected)
Prediction Probabilities: [P(No Fire)=0.0000, P(Fire)=1.0000]
# Teste com porta serial simulada (sem ESP32 físico)
python src/applications/saci_mvp_integration_app.py --port COM999Saída Esperada:
Model loaded from models/saci_fire_risk_model.joblib
2025-06-01 18:02:32,114 - INFO - Successfully loaded ML model from: models/saci_fire_risk_model.joblib
2025-06-01 18:02:32,116 - ERROR - Failed to connect to serial port COM999. Please check the connection, port settings, and permissions.
# Teste tratamento de erro para modelo inexistente
python src/applications/saci_mvp_integration_app.py --port COM999 --model_path modelo_inexistente.joblibSaída Esperada:
2025-06-01 18:02:45,058 - ERROR - Model file not found at 'modelo_inexistente.joblib'. Please check the path and ensure the file exists.
# Abra o arquivo HTML dos diagramas C4
# Windows:
start sistema_guardiao_c4_diagrams.html
# Linux:
xdg-open sistema_guardiao_c4_diagrams.html
# macOS:
open sistema_guardiao_c4_diagrams.html# Inicie todos os serviços
docker-compose up -d
# Verifique se todos os serviços estão rodando
docker-compose ps
# Veja os logs da API SACI
docker-compose logs saci_api📁 global_solution_1_fiap/
├── 📄 README.md # Este documento (português)
├── 📄 MASTER_DOCUMENTATION.md # Documentação técnica completa
├── 📄 sistema_guardiao_c4_diagrams.html # 🎨 Diagramas C4 Interativos
├── 📁 src/ # Código fonte principal
│ ├── 📁 ml_models/
│ │ └── 📄 saci_fire_predictor.py # ✅ Modelo ML treinado e funcionando
│ ├── 📁 applications/
│ │ └── 📄 saci_mvp_integration_app.py # ✅ App integração testado
│ ├── 📁 hardware/esp32/
│ │ └── 📄 saci_sensor_node.py # Firmware ESP32 pronto
│ ├── 📁 data_collection/
│ │ └── 📄 saci_serial_reader.py # Leitor serial configurado
│ └── 📁 core_logic/
│ └── 📄 guardian_orchestrator.py # Orquestrador central
├── 📁 models/ # ✅ Modelos ML salvos
│ └── 📄 saci_fire_risk_model.joblib # Modelo treinado e validado
├── 📁 data/synthetic/
│ └── 📄 fire_risk_dataset.csv # Dataset para treinamento
├── 📁 docs/ # Documentação detalhada
│ ├── 📄 DATA_MODELS.md # Esquemas de banco de dados
│ ├── 📄 SACI_MVP_SPECIFICATION.md # Especificação detalhada do MVP
│ ├── 📄 DATA_FLOWS.md # Fluxos de dados entre subsistemas
│ ├── 📄 TECH_DEPENDENCIES.md # Matriz de dependências tecnológicas
│ ├── 📄 API_SPECIFICATION.md # Especificação da API
│ ├── 📄 IOT_PROTOCOLS.md # Protocolos de comunicação IoT
│ ├── 📄 DASHBOARD_SPECIFICATIONS.md # ✅ Especificações completas de dashboards
│ ├── 📄 ADVANCED_AI_SPECIFICATIONS.md # ✅ Motores de IA avançada
│ └── 📄 DAY_6_COMPLETION_SUMMARY.md # ✅ Resumo do Dia 6
├── 📁 docker/ # Configurações Docker
├── 📁 kubernetes/ # Configurações Kubernetes
├── 📄 docker-compose.yml # ✅ Orquestração configurada
├── 📄 requirements.txt # ✅ Dependências validadas
└── 📄 .gitignore # ✅ Configurado para modelos ML
O Sistema Guardião é composto por cinco subsistemas inteligentes, cada um inspirado em uma figura do folclore brasileiro e especializado em um domínio crítico. As descrições abaixo estão alinhadas com a MASTER_DOCUMENTATION.md.
-
🦶 CURUPIRA (Centro Unificado de Resposta e Proteção de Infraestruturas Críticas):
- Missão: Proteção híbrida físico-digital de infraestruturas críticas.
- Especialização: Correlação de ameaças cibernéticas com sensores físicos.
- IA: Detector híbrido com redes neurais ensemble.
- Plano de Implementação MVP: Conceito detalhado em Plano de Implementação dos Outros Subsistemas.
-
🏥 IARA (Inteligência Artificial para Resposta e Alerta Epidemiológico):
- Missão: Predição precoce de surtos através de monitoramento ambiental.
- Especialização: Modelos epidemiológicos adaptativos (SEIR + RL).
- IA: Análise biométrica distribuída e correlação comportamental.
- Plano de Implementação MVP: Conceito detalhado em Plano de Implementação dos Outros Subsistemas.
-
🔥 SACI (Sistema de Alerta e Combate a Incêndios Florestais):
- Missão: Detecção ultra-precoce e coordenação autônoma de resposta.
- Especialização: Inteligência de enxame (swarm intelligence).
- IA: Algoritmos inspirados em colônia de formigas para coordenação distribuída.
- Status: MVP Implementado e Testado.
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⚡ BOITATÁ (Bloco Operacional Integrado para Tratamento de Anomalias Urbanas):
- Missão: Prevenção de efeitos cascata em sistemas urbanos interdependentes.
- Especialização: Digital twin urbano e análise de dependências.
- IA: Modelagem de sistemas complexos e predição de falhas em cascata.
- Plano de Implementação MVP: Conceito detalhado em Plano de Implementação dos Outros Subsistemas.
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📡 ANHANGÁ (Aliança Nacional Híbrida para Garantia de Atividades de Comunicação):
- Missão: Comunicações resilientes durante colapso de infraestrutura.
- Especialização: Redes mesh auto-organizáveis.
- IA: Roteamento inteligente e priorização de mensagens por NLP.
- Plano de Implementação MVP: Conceito detalhado em Plano de Implementação dos Outros Subsistemas.
- Orquestrador Central: GuardianCentralOrchestrator
- Agentes Especializados: Cada subsistema com IA própria
- Aprendizado Contínuo: Modelos que evoluem com novos dados
- Tomada de Decisão Distribuída: Sem ponto único de falha
- Multi-Region: Preparado para os 26 estados brasileiros
- Edge Computing: Processamento próximo aos sensores
- Cloud Hybrid: Combinação de nuvem pública e privada
- Microserviços: Componentes independentes e escaláveis
- Naming Convention: Inspirado no folclore brasileiro
- Confiança Pública: Identidade cultural familiar
- Comunicação: Linguagem acessível e regional
O Sistema Guardião emprega uma arquitetura moderna e robusta, utilizando tecnologias como Python para o desenvolvimento do backend e dos modelos de Inteligência Artificial, Kubernetes para orquestração de contêineres, e Apache Kafka para o streaming de eventos em tempo real. A persistência de dados é realizada através de uma abordagem multi-modal, incluindo PostgreSQL com TimescaleDB para séries temporais, Neo4j para grafos de dependências, InfluxDB para métricas de IoT, e Pinecone como banco vetorial para IA. A computação de borda (Edge Computing) utiliza microcontroladores ESP32 e dispositivos como Raspberry Pi 4.
Para um detalhamento completo da stack tecnológica, incluindo justificativas para cada escolha e as bibliotecas específicas utilizadas, consulte a seção 'TECH STACK CONSOLIDADO' em MASTER_DOCUMENTATION.md.
# Comando executado:
pip install -r requirements.txt
# Pacotes validados:
✅ pandas 2.2.3
✅ numpy 2.2.6
✅ joblib 1.5.1
✅ pyserial 3.5
✅ scikit-learn 1.6.1# Comando executado:
python src/ml_models/saci_fire_predictor.py
# Resultados obtidos:
✅ Dataset carregado: data/synthetic/fire_risk_dataset.csv
✅ Modelo treinado: Regressão Logística
✅ Acurácia: 100% (dados sintéticos)
✅ Modelo salvo: models/saci_fire_risk_model.joblib
✅ Predição demonstrada: Input simulado → Output "Fire Detected"# Comando executado:
python src/applications/saci_mvp_integration_app.py --port COM999
# Comportamento validado:
✅ Carregamento do modelo ML
✅ Logging estruturado com timestamps
✅ Tratamento gracioso de erro de porta serial
✅ Mensagens informativas para usuário# Validado em docker-compose.yml:
✅ Serviço saci_api configurado
✅ ML_MODEL_PATH: /app/models/saci_fire_risk_model.joblib
✅ Volume mount: ./models:/app/models
✅ Dependências de serviços configuradasOs diagramas de arquitetura estão disponíveis em formato HTML interativo:
# Windows
start sistema_guardiao_c4_diagrams.html
# Linux
xdg-open sistema_guardiao_c4_diagrams.html
# macOS
open sistema_guardiao_c4_diagrams.html# Python
python -m http.server 8080
# Acesse: http://localhost:8080/sistema_guardiao_c4_diagrams.html- C1 - Context: Visão geral do sistema
- C2 - Container: Componentes principais
- C3 - Component: Detalhes dos subsistemas
- C4 - Code: Estruturas de classes e funções
- ESP32-WROOM-32 ou similar
- DHT22
- MQ-135 ou MQ-2
- Protoboard, jumpers, cabo USB
Consulte a seção "Executando o MVP SACI (Com Hardware ESP32 Real)" para o diagrama de conexões.
Consulte a seção "Executando o MVP SACI (Com Hardware ESP32 Real)" para as instruções de programação do ESP32 e execução da aplicação.
Consulte a seção "Executando o MVP SACI (Com Hardware ESP32 Real)" para um exemplo da saída esperada.
- MASTER_DOCUMENTATION.md - Especificação técnica completa
- src/saci_mvp/README.md - Documentação específica do MVP SACI
- docs/SACI_MVP_SPECIFICATION.md - Especificação detalhada do MVP
- docs/DATA_MODELS.md - Modelos de dados e esquemas
- docs/API_SPECIFICATION.md - Documentação da API
- sistema_guardiao_c4_diagrams.html - Diagramas C4 interativos
- MVP SACI completo e funcional
- Pipeline de ML end-to-end
- Integração ESP32 preparada
- Sistema de logging profissional
- Configuração Docker validada
- Documentação técnica completa
Demonstrando Maturidade Técnica: Conhecimento das Limitações e Plano de Evolução
O MVP atual do SACI foi projetado para validação de conceito e demonstração funcional. Como toda implementação MVP, possui limitações intencionais que serão endereçadas na evolução para produção:
- Segurança Simplificada: Configurações expostas em docker-compose.yml, comunicação serial sem criptografia
- Escalabilidade Limitada: Comunicação ponto-a-ponto via porta serial, processamento síncrono centralizado
- Persistência Básica: Modelo ML estático sem retreinamento, armazenamento apenas em memória/logs locais
FASE 1 (MVP ATUAL) ✅ ────────► FASE 2 (BETA) ────────► FASE 3 (PRODUÇÃO)
📡 Serial/USB 📡 MQTT + WiFi/LoRa 📡 MQTT + Kafka + gRPC
🧠 Joblib Local 🧠 Model API + Versioning 🧠 MLOps + AutoML + Drift Detection
🔐 Docker Compose 🔐 Kubernetes Secrets 🔐 Vault + mTLS + Zero Trust
📊 Logs Locais 📊 PostgreSQL + Monitoring 📊 Data Lake + Analytics Pipeline
🏗️ Monolítico 🏗️ Microserviços 🏗️ Arquitetura Distribuída
📚 Para análise detalhada das limitações, estratégias de migração e especificações de arquitetura de produção, consulte: MASTER_DOCUMENTATION.md
- Validação Rápida: Permitiu demonstrar o valor do sistema em 10 dias
- Complexidade Incremental: Evitou over-engineering na fase de conceito
- Aprendizado Iterativo: Cada limitação identificada informa o design de produção
- Apresentação Clara: Avaliadores podem focar no valor do negócio, não na infraestrutura
🎯 Resultado: MVP que demonstra viabilidade técnica completa enquanto mantém simplicidade operacional para avaliação e teste.
- Implementação dos MVPs de outros subsistemas: Com base nos planos conceituais detalhados em IMPLEMENTACAO_OUTROS_SUBSISTEMAS.md, iniciar o desenvolvimento dos MVPs para CURUPIRA, IARA, BOITATÁ e ANHANGÁ.
- Teste com hardware ESP32 real
- Dashboard web responsivo
- API REST completa
- Testes de integração automatizados
- Deployment em produção
- Faça fork do repositório
- Clone sua fork localmente
- Siga o guia de instalação acima
- Execute os testes para verificar funcionamento
- Implemente melhorias
- Submeta pull request
- Clone o repositório
- Execute todos os comandos de teste acima
- Reporte bugs via GitHub Issues
- Sugira melhorias na documentação
- Revise a documentação técnica
- Analise os diagramas C4
- Proponha extensões dos algoritmos ML
- Contribua com datasets reais
O sistema utiliza uma arquitetura multi-camadas robusta e escalável. Para uma visão geral detalhada da arquitetura, incluindo os diagramas C4, por favor, consulte a seção 'ARQUITETURA SISTÊMICA CONSOLIDADA' em MASTER_DOCUMENTATION.md.
Objetivo do MVP: Demonstrar capacidades completas do subsistema SACI com hardware ESP32 + sensores + modelo ML para predição de risco de incêndio.
Componentes do MVP:
- ESP32 com sensores de temperatura, umidade e fumaça
- Modelo de Machine Learning para predição de risco
- Dashboard em tempo real
- Coordenação com outros subsistemas (simulado)
- Documentação técnica consolidada
- Diagramas C4 completos
- Modelo de dados unificado
- Detectores híbridos funcionais
- Firmware ESP32 multi-sensor
- Modelos ML básicos
- Dashboard unificado
- API Gateway central
- Testes de comunicação
- Pipeline ML end-to-end
- Sistema de alertas inteligentes
- Métricas de performance
- Vídeo demonstrativo
- Documentação final
- Preparação para entrega
Justificativa:
- Diversidade geográfica (cerrado, mata atlântica, urbano)
- Histórico de eventos extremos (Brumadinho, secas, incêndios)
- Hub tecnológico (Belo Horizonte)
- Parcerias acadêmicas (UFMG, PUC Minas)
- Inteligência Preventiva: Alerta 72h antes de 85% dos eventos críticos
- Coordenação Emergente: IA agêntica sem ponto único de falha
- Integração Cultural: Folclore brasileiro para confiança pública
- Escalabilidade Nacional: Arquitetura para 200M+ cidadãos
A estrutura do projeto está organizada da seguinte forma:
📁 global_solution_1_fiap/
├── 📄 README.md # Este documento (português)
├── 📄 MASTER_DOCUMENTATION.md # Documentação técnica completa e centralizada
├── 📄 sistema_guardiao_c4_diagrams.html # 🎨 Diagramas C4 Interativos da arquitetura
├── src/ # Código fonte principal
│ ├── 📁 ml_models/ # Scripts para treinamento e predição de modelos de IA/ML
│ │ └── 📄 saci_fire_predictor.py # Ex: Modelo de predição de incêndio do SACI
│ ├── 📁 applications/ # Aplicações de integração e serviços principais
│ │ └── 📄 saci_mvp_integration_app.py # Ex: Aplicação de integração do MVP SACI
│ ├── 📁 hardware/esp32/ # Firmware para dispositivos ESP32
│ │ └── 📄 saci_sensor_node.py # Ex: Nó sensor do SACI para ESP32
│ ├── 📁 data_collection/ # Scripts para coleta e leitura de dados de sensores
│ │ └── 📄 saci_serial_reader.py # Ex: Leitor serial para dados do SACI
│ └── 📁 core_logic/ # Lógica central e orquestração do sistema
│ └── 📄 guardian_orchestrator.py # Componente GuardianCentralOrchestrator
├── 📁 models/ # Modelos de Machine Learning treinados e serializados
│ └── 📄 saci_fire_risk_model.joblib # Ex: Modelo SACI salvo
├── 📁 data/ # Dados utilizados pelo projeto
│ └── 📁 synthetic/ # Dados sintéticos para desenvolvimento e testes
│ └── 📄 fire_risk_dataset.csv # Ex: Dataset sintético para o SACI
├── 📁 docs/ # Documentação técnica detalhada e complementar
│ ├── 📄 DATA_MODELS.md # Modelos de dados, esquemas de BD
│ ├── 📄 SACI_MVP_SPECIFICATION.md # Especificações detalhadas do MVP SACI
│ ├── 📄 DATA_FLOWS.md # Diagramas e descrição de fluxos de dados
│ ├── 📄 TECH_DEPENDENCIES.md # Matriz de dependências tecnológicas
│ ├── 📄 API_SPECIFICATION.md # Especificação das APIs do sistema
│ ├── 📄 IOT_PROTOCOLS.md # Protocolos de comunicação IoT utilizados
│ ├── 📄 DASHBOARD_SPECIFICATIONS.md # Especificações para os dashboards visuais
│ ├── 📄 ADVANCED_AI_SPECIFICATIONS.md # Detalhamento dos motores de IA avançada
│ └── 📄 DAY_6_COMPLETION_SUMMARY.md # Resumo das entregas do Dia 6
├── 📁 docker/ # Arquivos de configuração Docker específicos por serviço
├── 📁 kubernetes/ # Manifestos e configurações para deployment em Kubernetes
├── 📄 docker-compose.yml # Arquivo Docker Compose para orquestração local
├── 📄 requirements.txt # Dependências Python do projeto
├── 📁 assets/ # Recursos como imagens, apresentações (não código)
├── 📁 .github/workflows/ # Workflows para CI/CD com GitHub Actions
└── 📄 .gitignore # Especifica arquivos e diretórios ignorados pelo Git
Uma descrição mais detalhada da arquitetura e dos componentes pode ser encontrada em MASTER_DOCUMENTATION.md.
"Assim como as lendas brasileiras protegiam nossas terras, o Sistema Guardião protegerá nosso futuro."
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"Assim como as lendas brasileiras protegiam nossas terras, o Sistema Guardião protegerá nosso futuro."