""" AGRO PLAN MAPS - MOTOR PRINCIPAL COM ML INTEGRADO Versão: 2.0 (ML Engine) """ import requests import random import time import json from datetime import datetime, timedelta import pytz from collections import deque # Importa o Motor de ML from kairos_ml_engine import KairosMLEngine # --- BIBLIOTECAS VISUAIS (RICH) --- try: from rich.console import Console from rich.table import Table from rich.panel import Panel from rich.layout import Layout from rich.live import Live from rich.text import Text from rich import box from rich.align import Align except ImportError: print("Instalando biblioteca visual...") import os os.system('pip install rich') from rich.console import Console from rich.table import Table from rich.panel import Panel from rich.layout import Layout from rich.live import Live from rich.text import Text from rich import box from rich.align import Align # --- 1. CONFIGURAÇÕES --- SUPABASE_URL = "https://mhbappxhnlpurfqhxpwa.supabase.co" SUPABASE_KEY = "sb_publishable_XgU3v47C8GjZO7E3RURXYA_abPUYDzD" SUPABASE_ENDPOINT = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/leituras" LAT, LON = -19.8654, -47.9876 console = Console() # --- 2. INTEGRAÇÕES --- def get_clima(): """ Versão robusta que busca a previsão estendida (7 dias) """ try: url = f"https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude={LAT}&longitude={LON}¤t=wind_speed_10m&daily=precipitation_sum,temperature_2m_max&timezone=America/Sao_Paulo" r = requests.get(url, timeout=5) if r.status_code != 200: return {"chuva": 0.0, "vento": 0.0, "grafico": [], "erro": True} d = r.json() chuva_hoje = float(d['daily']['precipitation_sum'][0]) graf = [{"dia": t[8:10]+"/"+t[5:7], "max": mx, "chuva": ch} for t, mx, ch in zip(d['daily']['time'], d['daily']['temperature_2m_max'], d['daily']['precipitation_sum'])] return {"chuva": chuva_hoje, "vento": d['current']['wind_speed_10m'], "grafico": graf, "erro": False} except: return {"chuva": 0.0, "vento": 0.0, "grafico": [], "erro": True} def get_preco_soja(): try: return round(float(requests.get("https://economia.awesomeapi.com.br/last/USD-BRL", timeout=3).json()['USDBRL']['bid']) * 26.50, 2) except: return 135.00 # --- 3. GESTÃO DE ENERGIA --- class GestaoEnergia: def __init__(self): self.voltagem = 12.60 self.queda_por_ciclo = 0.05 self.limite_alerta = 12.20 self.limite_sobrevivencia = 11.80 def atualizar(self): self.voltagem -= self.queda_por_ciclo if self.voltagem < 11.0: self.voltagem = 12.60 status = "NOMINAL" acao = "Monitorar" cor = "green" modo_4g = True ciclos_restantes = (self.voltagem - 11.5) / self.queda_por_ciclo dias_virtuais = int(ciclos_restantes) if self.voltagem <= self.limite_sobrevivencia: status = "SOBREVIVÊNCIA (48H)" acao = "CORTE 4G IMEDIATO" cor = "red blink" modo_4g = False elif self.voltagem <= self.limite_alerta: status = "ALERTA (PREDITIVO)" acao = f"AGENDAR TROCA ({dias_virtuais} dias rest.)" cor = "yellow" modo_4g = True return { "v": round(self.voltagem, 2), "status": status, "acao": acao, "cor": cor, "dias_rest": dias_virtuais, "4g_on": modo_4g } # --- 4. DASHBOARD VISUAL --- def gerar_dashboard(dados_energia, dados_sensores, recomendacao_ml, log_envio, clima_atual): """ Dashboard atualizado com informações do ML """ # 1. PAINEL DE INFRAESTRUTURA painel_infra = Table(box=None, expand=True, padding=(0,1)) painel_infra.add_column("Indicador", style="bold white") painel_infra.add_column("Status", justify="right") painel_infra.add_row("🔋 Bateria", f"[{dados_energia['cor']}]{dados_energia['v']}V") painel_infra.add_row("📅 Autonomia", f"[{dados_energia['cor']}]{dados_energia['dias_rest']} dias") painel_infra.add_row("📡 Modem 4G", "🟢 ONLINE" if dados_energia['4g_on'] else "🔴 OFF") painel_infra.add_row("💾 SD Card", "🟢 PRONTO" if dados_energia['4g_on'] else "🟡 BUFFER") status_box = Panel( Align.center(f"[bold {dados_energia['cor']}]ESTADO: {dados_energia['status']}\nAÇÃO: {dados_energia['acao']}[/]"), title="🛡️ RESILIÊNCIA", border_style=dados_energia['cor'] ) # 2. PAINEL DE ML + AGRONOMIA painel_agro = Table(title="KAIROS ML ENGINE v2.0", box=box.SIMPLE, expand=True) painel_agro.add_column("Métrica/Decisão") painel_agro.add_column("Valor") # Clima if clima_atual['grafico']: hoje = clima_atual['grafico'][0] painel_agro.add_row("📅 Hoje", f"🌧️ {hoje['chuva']}mm | 🌡️ {hoje['max']}°C") previsao_texto = "" for dia in clima_atual['grafico'][1:]: icone = "🌧️" if dia['chuva'] > 5 else "⛅" if dia['chuva'] > 0 else "☀️" previsao_texto += f"{dia['dia']}: {icone} {dia['chuva']}mm\n" painel_agro.add_row("📅 Próx. 7 Dias", f"[dim]{previsao_texto.strip()}[/dim]") # Sensores painel_agro.add_row("☢️ pH Solo", f"{dados_sensores['ph']}") painel_agro.add_row("💧 Umidade", f"{dados_sensores['umid']}%") painel_agro.add_row("🌡️ Temperatura", f"{dados_sensores['temp']}°C") painel_agro.add_row("🧪 NPK", f"{dados_sensores['npk']}") # Recomendação ML if recomendacao_ml and 'acao_principal' in recomendacao_ml: painel_agro.add_row("─" * 40, "─" * 40) painel_agro.add_row("🧠 DECISÃO ML", f"[bold cyan]{recomendacao_ml['acao_principal']}[/]") painel_agro.add_row("📊 Motivo", f"[dim]{recomendacao_ml['motivo']}[/dim]") painel_agro.add_row("🌾 Produção Est.", f"{recomendacao_ml['producao_estimada_sc_ha']} sc/ha") painel_agro.add_row("🎯 Confiança IA", f"{recomendacao_ml['confianca_ia']}%") if recomendacao_ml['recomendacoes_npk']: npk_texto = "\n".join([f"• {r}" for r in recomendacao_ml['recomendacoes_npk']]) painel_agro.add_row("💊 NPK Recom.", f"[yellow]{npk_texto}[/]") # 3. LOG log_text = Text() log_text.append(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] ", style="dim") if dados_energia['4g_on']: log_text.append(f"☁️ {log_envio}", style="blue") else: log_text.append("💾 MODO OFFLINE (BUFFER SD)", style="yellow") # MONTAGEM layout = Layout() layout.split_column( Layout(name="header", size=3), Layout(name="body", ratio=1), Layout(name="footer", size=3) ) layout["header"].update(Panel( Align.center("[bold white]AGRO PLAN MAPS - ML ENGINE v2.0[/]"), style="on blue" )) body_layout = Layout() body_layout.split_row( Layout(name="infra", ratio=1), Layout(name="agro", ratio=1) ) body_layout["infra"].split_column(status_box, Panel(painel_infra, title="HARDWARE")) body_layout["agro"].update(Panel(painel_agro, title="TELEMETRIA ML")) layout["body"].update(body_layout) layout["footer"].update(Panel(log_text, title="SYSTEM LOG")) return layout # --- 5. MOTOR PRINCIPAL --- def main(): print("Inicializando KAIROS ML ENGINE...") # Instancia o Motor de ML ml_engine = KairosMLEngine() # Tenta carregar modelo existente if not ml_engine.carregar_modelos(): console.print("[yellow]⚠️ Modelo ML não encontrado. Treinando novo modelo...[/]") df_historico = ml_engine.coletar_dados_supabase(limite=500) features, target_prod, target_corr = ml_engine.preparar_dataset(df_historico) ml_engine.treinar_modelos(features, target_prod, target_corr) energia = GestaoEnergia() cache_clima = {"chuva": 0.0, "vento": 0.0, "grafico": [], "erro": False} cache_preco = 135.0 contagem = 0 recomendacao_atual = {} with Live(Panel("Sistemas Inicializados..."), refresh_per_second=1, screen=True) as live: while True: try: # 1. ATUALIZA ENERGIA status_energia = energia.atualizar() # 2. LEITURA DE SENSORES sensores = { "ph": round(random.uniform(4.8, 6.5), 1), "umid": round(random.uniform(30, 60), 1), "temp": round(random.uniform(24, 29), 1), "npk": f"{random.randint(20,40)}/{random.randint(10,20)}/{random.randint(80,120)}" } # 3. CLIMA (a cada 30 ciclos = ~60s) if status_energia['4g_on'] and contagem % 30 == 0: novo_clima = get_clima() if not novo_clima['erro']: cache_clima = novo_clima cache_preco = get_preco_soja() # 4. ANÁLISE ML (a cada 10 ciclos = ~20s) if contagem % 10 == 0: try: n_val, p_val, k_val = map(int, sensores['npk'].split('/')) except: n_val, p_val, k_val = 30, 15, 100 # Calcula chuva dos próximos 3 dias chuva_3dias = sum([d['chuva'] for d in cache_clima['grafico'][:3]]) if cache_clima['grafico'] else 0 dados_para_ml = { 'ph_solo': sensores['ph'], 'n_solo': n_val, 'p_solo': p_val, 'k_solo': k_val, 'temperatura_solo': sensores['temp'], 'umidade_solo': sensores['umid'], 'chuva_prevista': chuva_3dias } recomendacao_atual = ml_engine.analisar_solo(dados_para_ml) # 5. ENVIO PARA SUPABASE msg_envio = "..." if status_energia['4g_on']: try: n_val, p_val, k_val = map(int, sensores['npk'].split('/')) except: n_val, p_val, k_val = 0, 0, 0 payload = { "device_id": "MESH_ML_01", "created_at": datetime.now().isoformat(), "ph_solo": sensores['ph'], "n_solo": n_val, "p_solo": p_val, "k_solo": k_val, "temperatura_solo": sensores['temp'], "umidade_solo": sensores['umid'], "bateria_v": status_energia['v'], "status_backup": "ONLINE", "recomendacao_ia_json": json.dumps(recomendacao_atual), "grafico_clima": json.dumps(cache_clima['grafico']) } try: headers = { "apikey": SUPABASE_KEY, "Authorization": f"Bearer {SUPABASE_KEY}", "Content-Type": "application/json", "Prefer": "return=minimal" } r = requests.post(SUPABASE_ENDPOINT, json=payload, headers=headers, timeout=2) if r.status_code in [200, 201]: msg_envio = "SUPABASE OK (ML v2.0) ☁️" else: msg_envio = f"ERRO: {r.status_code}" except Exception as e: msg_envio = f"FALHA: {str(e)[:15]}" else: msg_envio = "OFFLINE (ECONOMIA)" # 6. ATUALIZA DASHBOARD live.update(gerar_dashboard( status_energia, sensores, recomendacao_atual, msg_envio, cache_clima )) contagem += 1 time.sleep(2) except KeyboardInterrupt: console.print("\n[yellow]⚠️ Sistema encerrado pelo usuário[/]") break except Exception as e: console.print(f"[red]❌ Erro: {e}[/]") time.sleep(5) if __name__ == "__main__": main()