🚀 Projeto em desenvolvimento v0.1

Uma solução inovadora para a gestão de plantas.

Monitorização inteligente para pequenas plantas: uma solução com câmaras e sensores ligados a um Raspberry Pi que analisa condições do solo e do ambiente e usa IA para sugerir mudanças e enviar alertas, com recomendações baseadas num fator de confiança.

ClaroInterface fácil
SimplesFácil de manter
LocalEdge Computing

Estado: Fase de Prototipagem Técnica.

O problema

Qual a relevância deste problema?

Quantas vezes é que já comprámos uma planta com entusiasmo… e poucas semanas depois ela começa a murchar sem sabermos bem porquê? Para quem está a começar, cuidar de plantas pode parecer complicado. Fala-se de pH, nutrientes, níveis de humidade, exposição solar - conceitos que soam técnicos e difíceis para quem só quer ter plantas. Essa sensação de “não sei o que estou a fazer” cria uma barreira invisível. O medo de errar, de investir tempo e dinheiro e acabar por falhar, faz com que muitas pessoas desistam antes de começar. Nós queremos mudar isso. Queremos que qualquer pessoa — mesmo sem experiência — consiga cuidar das suas plantas com segurança, orientação e tranquilidade.

A solução

A nossa abordagem tecnológica ao desafio

1) Monitorização Multimodal

Aquisição contínua de dados ambientais via sensores digitais (capacitivos, pH e fotovoltaicos) e captura visual de alta resolução.

2) Computação na Edge

Processamento local num Raspberry Pi utilizando modelos de Machine Learning otimizados para deteção precoce de stress vegetal.

3) Confidence Score

Fusão de dados tabulares e visuais para a geração de diagnósticos preditivos e alertas preventivos de elevada precisão.

Funcionalidades

Os pilares que diferenciam o nosso protótipo

Baixo Custo

Integração de hardware acessível com condicionamento de sinal otimizado, dispensando equipamento laboratorial.

Independência da Cloud

Execução local de IA, minimizando a latência e protegendo a integridade computacional do sistema.

Resiliência

Arquitetura física com salvaguardas elétricas para mitigar a corrosão galvânica das sondas analógicas.

A Nossa Equipa

Especialização e Divisão de Trabalho

Joel Amorim

Investigação Científica, Benchmarking Botânico e Modelação de Data Fusion.

João Chorão

Desenvolvimento de Software, Lógica de Backend e Integração Hardware-Software.

Salvador Silva

Desenvolvimento do Website/Smartapp e Modelação de Machine Learning.

José Garcia

Gestão de Blogue, Recursos Humanos e Estabelecimento de Parcerias Externas.

Rodrigo Gomes

Projeto, Montagem e Testes de Engenharia do Circuito Principal.

Stack

Tecnologias Utilizadas
Raspberry Pi Python Edge AI (ML) I2C Protocol HTML/CSS Netlify

Roadmap

Cronograma de 17 Semanas
  • ✅ Semanas 2-4: Planeamento, Arquitetura e Aquisição (BOM).
  • 🧪 Semanas 5-8: Desenvolvimento de Hardware e Calibração de Sensores.
  • 📈 Semanas 9-13: Treino de Modelos de IA e Integração Data Fusion.
  • 🚀 Semanas 14-17: Testes em Ambiente Real e Relatório Final.

Blogue

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20 ABR 2026

Atualização do Website e Consolidação da Proposta Técnica

Finalização da arquitetura base e submissão da proposta oficial ao corpo docente do IST.

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Parcerias e Mentoria Técnica

Estamos recetivos a colaboração externa de mercado ou académica para validação do nosso protótipo IoT.