Especificação da Metodologia
Entenda os modelos de machine learning, pipelines de processamento e arquitetura de dados que sustentam a plataforma Lito Vann.
Arquitetura de IA
A plataforma Lito Vann combina múltiplas arquiteturas de aprendizado profundo:
- Processamento de Áudio (Whisper + Transformers)
Áudios de WhatsApp, relatórios verbais e chamadas são transcritos com Whisper e analisados por transformers para extrair métricas de produção, alertas sanitários e ordens de serviço.
- Visão Computacional (YOLOv8 + EfficientNet)
Câmeras submersas e de esteira alimentam modelos YOLOv8 para detecção de anomalias (melanose, cabeça vermelha) e EfficientNet para classificação morfocolorimétrica de excretas.
- Sensor Fusion & IoT
Dados de sensores de pH, temperatura, oxigênio dissolvido e salinidade são fundidos com imagens de satélite e históricos de despesca para alimentar modelos de previsão de safra.
- Gêmeo Digital (Digital Twin)
Cada viveiro tem um gêmeo digital que simula cenários de manejo em tempo real, permitindo que o produtor antecipe decisões antes de aplicá-las no campo.
Pipeline de Dados
Do sensor à recomendação em 6 minutos — o pipeline opera em 5 estágios.
Coleta
Sensores, áudios, imagens e dados de ERP unificados em data lake.
Processamento
Pipelines de ETL com validação automática e detecção de outliers.
Modelagem
Modelos treinados por transfer learning com dados específicos de carcinicultura.
Inferência
Predições em tempo real com fallback para lote noturno quando necessário.
Retorno
Recomendações enviadas via WhatsApp, dashboard e APIs para sistemas terceiros.