SEMEIA: Desenvolvimento de Aplicativo Multiplataforma para Apoio ao Plantio Urbano e Rural de Árvores Nativas Baseado em Geolocalização, Ciência Cidadã e Inteligência Artificial

Descrição

O presente projeto propõe o desenvolvimento do SEMEIA, um aplicativo multiplataforma voltado ao apoio do plantio de árvores nativas em ambientes urbanos e rurais, tendo como contribuição científica e tecnológica central a aplicação de técnicas de Visão Computacional e Inteligência Artificial para o reconhecimento automático de espécies vegetais nativas brasileiras por imagem. O módulo de IA do SEMEIA será desenvolvido com base em Transfer Learning sobre arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) — especificamente MobileNetV2 e EfficientNet — treinadas e refinadas com imagens de espécies da flora nativa brasileira, com ênfase no bioma Mata Atlântica. O modelo será otimizado para inferência embarcada em dispositivos móveis utilizando TensorFlow Lite, permitindo o reconhecimento de espécies diretamente na câmera do smartphone sem dependência de conexão à internet. Além do módulo de IA, o aplicativo integrará recursos de geolocalização para mapeamento de viveiros e pontos de doação de mudas, guias interativos de plantio e manejo, e uma rede social ambiental para compartilhamento de ações de conservação da flora. O projeto será desenvolvido com o framework Flutter e backend Firebase. A avaliação do modelo de IA seguirá métricas consolidadas de Visão Computacional (precisão, recall, F1-score e Top-5 Accuracy), e a avaliação do aplicativo utilizará a Escala de Usabilidade de Sistemas (SUS). Espera-se alcançar acurácia superior a 80% no reconhecimento de espécies nativas, com potencial de publicação em periódicos de alto impacto nas áreas de Computação Ambiental e Visão Computacional.