Inteligentny Tracker Podlewania Roślin

Gardening

Klient posiadał istniejący system ogrodniczy, ale potrzebował sposobu, aby czujniki komunikowały się z jego platformą. Naszym zadaniem było zapewnienie płynnego przepływu danych między czujnikami roślin, centralną bramą i systemem zaplecza. Centralny czujnik zbierał informacje ze wszystkich czujników roślin i wysyłał je na serwer. Dane te można było następnie przeglądać za pomocą opracowanej przez nas aplikacji mobilnej.

Proces rozwoju

Proces rozwoju koncentrował się na identyfikacji naszych konkretnych potrzeb, określeniu wymaganych funkcji, zasięgu komunikacji między czujnikami, zrozumieniu, jak działają istniejące rozwiązania, zidentyfikowaniu ich wad i uwzględnieniu tych spostrzeżeń w naszym projekcie. W rezultacie zdefiniowaliśmy kluczowe wymagania, a wszystkie kolejne działania były ukierunkowane na ich osiągnięcie. Ostatecznie rozwój zapewnił następujące funkcje:

Indywidualne profile roślin: Użytkownicy mogą dodawać swoje rośliny do interfejsu lub wybierać spośród wstępnie załadowanych profili. Wprowadzają niezbędne parametry wzrostu, które system wykorzystuje do monitorowania i przewidywania wzrostu.
Rejestrowanie zdjęć i danych: W miarę wzrostu rośliny użytkownicy mogą okresowo przesyłać zdjęcia i rejestrować pomiary, takie jak wysokość. Dane te są wprowadzane do systemu w celu udoskonalenia prognoz wzrostu i zapewnienia dostosowanych porad.
Spostrzeżenia i alerty oparte na sztucznej inteligencji: Program analizuje wszystkie zebrane dane i porównuje je z optymalnymi warunkami dla danego gatunku rośliny. Następnie generuje alerty w czasie rzeczywistym, jeśli jakiekolwiek parametry wykraczają poza zalecany zakres, zachęcając użytkownika do interwencji.
Analiza danych historycznych: Aplikacja przechowuje kompleksową historię wszystkich warunków środowiskowych i reakcji roślin. Z biegiem czasu silnik AI uczy się na podstawie tych danych, poprawiając dokładność swoich zaleceń i prognoz.

Zastosowane podstawowe technologie

Aby to osiągnąć, wykorzystaliśmy solidny stos technologiczny, który obejmuje:

Ionic Framework i Angular: Te frameworki zostały wykorzystane do opracowania wieloplatformowej aplikacji, która działa płynnie na Androidzie, iOS i jako progresywna aplikacja internetowa (PWA). Zapewnia to spójne wrażenia użytkownika na wszystkich urządzeniach.
NestJS i TypeScript: Backend został opracowany przy użyciu NestJS i TypeScript, zapewniając skalowalne, łatwe w utrzymaniu i bezpieczne środowisko. Ta konfiguracja obsługuje przetwarzanie danych, zarządzanie użytkownikami i komunikację API.
Interfejs API REST: W przypadku zadań, które nie wymagają interakcji w czasie rzeczywistym, takich jak wyzwalanie akcji lub odpytywanie danych, zaimplementowaliśmy interfejs API REST. Interfejs ten zapewnia płynną komunikację między systemem frontendowym i backendowym.
Środki bezpieczeństwa: Bezpieczeństwo danych jest najwyższym priorytetem. Zastosowaliśmy certyfikaty SSL klienta do autoryzacji, zapewniając bezpieczną komunikację między urządzeniami a serwerem.
AWS Lambda: Aby efektywnie zarządzać procesami backendowymi, wykorzystaliśmy AWS Lambda, bezserwerową usługę obliczeniową. Ten model płatności za użycie jest opłacalny i skaluje się automatycznie wraz z potrzebami aplikacji, minimalizując koszty operacyjne.
Baza danych i pamięć masowa: Rozwiązanie wykorzystuje bazę danych Amazon RDS do przechowywania danych aplikacji. Zdecydowaliśmy się na skalowalne rozwiązanie, z opcjami skalowania pionowego i poziomego, aby obsłużyć rosnące ilości danych. Dodatkowo, pamięć masowa S3 została wykorzystana do przechowywania plików statycznych, dzienników i kopii zapasowych.
Route 53: Do zarządzania DNS wykorzystaliśmy AWS Route 53, zapewniając niezawodny routing ruchu w infrastrukturze AWS.

Kluczowe cechy i funkcje

Zbieranie danych w czasie rzeczywistym:

W miarę wzrostu rośliny użytkownicy mogą okresowo przesyłać zdjęcia i rejestrować dane, takie jak wysokość rośliny. Program analizuje te dane, oferując wgląd i zalecenia mające na celu poprawę zdrowia i wzrostu roślin.

Zdalne monitorowanie i kontrola:

Użytkownicy mogą zdalnie monitorować i zarządzać swoimi roślinami. Funkcja ta zapewnia ciągły dostęp do danych dotyczących wzrostu i warunków środowiskowych, umożliwiając użytkownikom wprowadzanie zmian i uzyskiwanie informacji bez względu na to, gdzie się znajdują.

Spersonalizowane profile roślin:

Użytkownicy mogą wybierać spośród istniejących profili roślin lub tworzyć własne profile dla swoich roślin. Program umożliwia użytkownikom wprowadzanie określonych parametrów wzrostu, które są następnie wykorzystywane do monitorowania i przewidywania wzrostu roślin.

Analiza danych za pomocą AI:

Aplikacja wykorzystuje sztuczną inteligencję, zasilaną przez TensorFlow, do analizy danych środowiskowych i dostarczania zaleceń. Te spostrzeżenia ewoluują w czasie, poprawiając się w miarę gromadzenia większej ilości danych.

Krytyczne alerty i powiadomienia:

Program został zaprojektowany w celu wykrywania, kiedy warunki uprawy odbiegają od optymalnych poziomów. Wysyła powiadomienia w czasie rzeczywistym do użytkowników, zapewniając szybką interwencję w celu zapobiegania potencjalnym problemom.

Kompleksowa historia i prognozowanie:

Aplikacja utrzymuje szczegółową historię warunków wzrostu rośliny, wykorzystując te dane do przewidywania przyszłego wzrostu, a nawet łączy się z prognozami pogody, aby zaplanować niezbędne działania.

Podsumowanie: Świadectwo naszej wiedzy technicznej

Opracowany przez nas system pokazuje, w jaki sposób możemy połączyć zaawansowaną technologię w łatwe w użyciu rozwiązanie. Dzięki sztucznej inteligencji, silnym zabezpieczeniom i infrastrukturze chmury stworzyliśmy narzędzie, które pomaga użytkownikom lepiej dbać o swoje rośliny. Projekt ten podkreśla naszą zdolność do dostarczania innowacyjnych rozwiązań, które spełniają potrzeby naszych klientów, pokazując naszą siłę w dziedzinie badań i rozwoju.