Como desenvolvedor, o desafio de criar soluções tecnológicas para problemas reais é o que mais me motiva. Recentemente, coloquei em produção o FirePredict AI, um centro de comando avançado que cruza dados de satélites com inteligência artificial para detectar, analisar e prever focos de incêndio em tempo real.
🧠 A Inteligência por trás da plataforma: Integrei o Gemma 4 (Google AI) para ser o cérebro da aplicação através do PYROS, uma interface conversacional multimodal que entende contextos geográficos complexos e gera briefings preditivos precisos.
🗺️ O que a arquitetura entrega:
- Análise Preditiva de 7 Dias: Cálculo dinâmico de risco utilizando índices científicos (KBDI e FWI) em conjunto com a API do Open-Meteo.
- Validação de Ground-Truth: Relatos de cidadãos sobre focos de incêndio são validados automaticamente cruzando as coordenadas com hotspots da NASA FIRMS (num raio de 5 km).
- Análise de Vegetação (NDVI): Monitoramento de biomassa seca e estressada em tempo real via Copernicus/Sentinel Hub.
- Control Room Dashboard: Um mapa interativo e responsivo utilizando Leaflet.js e camadas NASA GIBS, encapsulado em uma interface Glassmorphism pensada para centros de comando.
🛠️ Stack Tecnológica: Toda essa engrenagem roda em um backend robusto construído com Python, FastAPI e Uvicorn, consumindo os SDKs do Google GenAI e APIs espaciais complexas. O frontend foi desenvolvido com Vanilla JS e CSS3.
Como o código-fonte principal é um projeto privado, preparei um repositório de showcase detalhando toda a arquitetura, as integrações e as decisões técnicas de engenharia de software.
🔗 Acesse o ambiente ao vivo aqui: https://fire-predict-ai.vercel.app 📖
Documentação e Arquitetura no GitHub: https://lnkd.in/d4CDXBdc
Fiquem à vontade para testar a plataforma e explorar os dados globais. Feedbacks técnicos sobre a integração de GenAI com dados geoespaciais são muito bem-vindos!
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