AgroAnalytics
Esta página é dedicada ao Trabalho de Conclusão de Curso AgroAnalytics, de formandos do ano de 2017 do curso de Engenharia de Computação da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (POLI-USP).
Sobre o AgroAnalytics
O AgroAnalytics consiste em uma Arquitetura completa de Suporte e Recomendação Agrícola para o produtor rural, tendo, como produto final, um dashboard visual que fornece dados relevantes para auxiliar a tomada de decisão no momento do cultivo e da escolha de culturas para o plantio. Fazendo uso de técnicas de Big Data e Machine Learning, o sistema fornece dados de suporte preditivos (de cotação commodities e de dados climáticos), recomendações de culturas segundo localização geográfica e periodicidade do ano, além de outras comparações e informações de suporte.
Possui uma arquitetura dividida em 4 domínios, que realizam: coleta periódica de dados (Robots), aprendizado em máquina, execução de algoritmos e recomentaçãos (Brains), agregação de dados (Datum) e frontend (Vision).
Códigos-fonte
- AgroAnalytics Brains
https://github.com/tykuwae/AgroAnalyticsBrains/
- AgroAnalytics Brains API
https://github.com/tykuwae/AgroAnalyticsBrains-API
- AgroAnalytics Robots
https://gitlab.com/rhkataoka/AgriCredit
- AgroAnalytics Datum API
https://gitlab.com/rhkataoka/DatumApi
- AgroAnalytics Vision
https://gitlab.com/rhkataoka/AgroAnalyticsVisionV3
Integrantes
- Mateus Yuji Saito (mateus.saito@usp.br)
- Renan Hidemi Kataoka (renan.kataoka@usp.br)
- Thiago Yoshikatsu Kuwae (thiago.kuwae@usp.br)
Orientadores
- Prof. Dr. Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa (http://www.bv.fapesp.br/pt/pesquisador/89599/pedro-luiz-pizzigatti-correa/)
- Prof.ª Dr.ª Solange Nice Alves de Souza (http://www.bv.fapesp.br/pt/pesquisador/690976/solange-nice-alves-de-souza/)