Solarai: Inteligência Artificial para Otimização de Sistemas Solares

O objetivo principal do projeto é desenvolver um aplicativo que utilize inteligência artificial para otimizar a geração e o consumo de energia em sistemas solares fotovoltaicos. A aplicação poderá incluir funcionalidades como:

Previsão de Geração: Utilizar modelos de machine learning para prever a geração de energia solar com base em dados meteorológicos e históricos de produção.
Otimização do Consumo: Sugerir aos usuários os melhores horários para utilizar eletrodomésticos e equipamentos, de forma a maximizar o autoconsumo da energia gerada.
Gerenciamento de Baterias: Otimizar o carregamento e descarga de baterias, estendendo sua vida útil e garantindo um fornecimento de energia contínuo.
Monitoramento em Tempo Real: Fornecer informações detalhadas sobre o desempenho do sistema solar, como geração instantânea, consumo e armazenamento.
Análise de Dados: Gerar relatórios personalizados para os usuários, permitindo que acompanhem o desempenho do seu sistema e identifiquem oportunidades de melhoria.
Tecnologias Envolvidas:
Linguagens de Programação: Python, Java, C# (sugestões)
Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn (para machine learning)
Banco de Dados: PostgreSQL, MongoDB (para armazenamento de dados)
Cloud Computing: AWS, Google Cloud, Azure (para escalabilidade e armazenamento)
IoT: Integração com sensores e dispositivos inteligentes para coleta de dados em tempo real
Requisitos Técnicos:
Conhecimento em Machine Learning: Desenvolvimento de modelos preditivos, algoritmos de otimização e processamento de dados.
Desenvolvimento de Aplicativos: Criação de interfaces intuitivas para usuários finais e APIs para integração com outros sistemas.
Conhecimento em Energia Solar: Compreensão básica dos conceitos de geração fotovoltaica, armazenamento de energia e sistemas de monitoramento.
Experiência com Cloud Computing: Implementação de soluções escaláveis e resilientes em plataformas cloud.