Projeto de Desenvolvimento de Inteligência Artificial para Análise e Recomendação Estratégica no Setor Agrícola 1. Objetivo do Projeto O projeto visa criar uma inteligência artificial (IA) especializada em captar, integrar e analisar informações de diversas fontes para fornecer recomendações estratégicas sobre a compra de produtos agrícolas. A IA considerará fatores climáticos, econômicos, políticos e logísticos, auxiliando empresas e investidores a tomarem decisões mais inteligentes e lucrativas. 2. Funcionalidades do Sistema 2.1 Captação e Integração de Dados A IA será responsável por coletar dados de múltiplas fontes e integrá-los para análises profundas: Clima: Previsões meteorológicas, histórico climático e tendências sazonais (precipitação, temperatura, umidade). Mercado: Dados sobre oferta, demanda, preços históricos e atuais, variação de preços por estado. Logística e Transporte: Informações sobre rotas, tráfego nas principais rodovias e custo de frete, com foco no tempo de viagem, custos logísticos e avarias no transporte. Redes Sociais: Monitoramento em tempo real das redes sociais para detectar tendências e variações no mercado. Dados Políticos e Econômicos: Impactos das políticas públicas, subsídios, tarifas, e mudanças nas legislações que afetam a produção e distribuição agrícola. 2.2 Análise Complexa e Recomendações Estratégicas A IA deve ser capaz de realizar análises detalhadas e fornecer recomendações com base nos dados coletados: Identificação de Causadores de Perda de Qualidade: Analisa os fatores que afetam a qualidade dos produtos, como clima, transporte e armazenamento, além de identificar a presença de pragas ou doenças nas cultivares. Previsão de Entre-Safra e Consumo: Prevê a oscilação entre safra e entre-safra, além de estimar o consumo de cada produto durante o ano e identificar os maiores consumidores por estado. Variação de Preços: A IA monitorará a flutuação de preços de diferentes produtos e recomendará a melhor estratégia de compra e venda com base na previsão de preços futuros. Recomendações Estratégicas: Baseado nas análises de dados, a IA gerará recomendações para: Produtos a serem comprados e vendidos. Estados com excedente de produtos e estados com alta demanda. Melhores rotas para o escoamento da produção. 2.3 Processamento em Tempo Real O sistema será capaz de processar dados em tempo real e gerar insights contínuos: Monitoramento Climático e Logístico: Atualizações constantes sobre as condições climáticas e de tráfego, ajustando as previsões conforme necessário. Armazenamento de Dados em Tempo Real: A IA irá armazenar e comparar os dados coletados para ajustes contínuos nas previsões e recomendações. 2.4 Visualização e Apresentação de Dados Para tornar as análises acessíveis e compreensíveis, o sistema contará com uma interface intuitiva: Mapas Interativos: Apresentação geográfica das ofertas e demandas de produtos, rotas de transporte e previsões climáticas. Dashboard de Variação de Preços: Exibição em tempo real das flutuações de preços e análise de impacto do clima e da política nos preços dos produtos. Imagens e Descrições dos Produtos: Visualização dos produtos agrícolas, com fotos e descrições que ajudam os usuários a entender os produtos que estão sendo negociados. 2.5 Análise de Trânsito e Logística A IA também analisará os aspectos logísticos, como: Monitoramento de Trânsito: Cálculo das melhores rotas e tempos de viagem com base no tráfego em tempo real. Cálculo de Custos Logísticos: Estimativa dos custos médios de transporte, combustível e avarias nos produtos durante o transporte. 2.6 Previsões de Consumo e Mercado A IA gerará previsões de consumo e fornecerá insights sobre as melhores estratégias de compra e venda, com base no histórico de consumo e na análise de tendências de mercado. 2.7 Atualizações em Tempo Real O sistema será alimentado com novos dados de forma constante, para garantir que as previsões sejam sempre atualizadas e precisas. 3. Tecnologia Necessária Machine Learning & IA: Para análise de dados complexos, identificação de padrões e previsão de tendências. Big Data e Armazenamento de Dados: Infraestrutura robusta para lidar com grandes volumes de dados em tempo real. APIs Climáticas e de Trânsito: Integração com fontes externas para dados climáticos e de tráfego. Plataforma de Visualização: Ferramentas de BI (Business Intelligence) como Power BI ou Tableau para dashboards interativos.