Firimoni

Description

Mon application exploite les fonctionnalités de langage naturel de Gemini pour autonomiser les agriculteurs marginalisés/non marginalisés. À l'aide de capteurs qui collectent des données en temps réel et les transmettent à Firebase, le système surveille des parcelles ou des bacs hydroponiques spécifiques. Ces données, accessibles à l'API Gemini, sont intégrées à une interface WhatsApp pour toucher les agriculteurs qui n'ont peut-être pas accès à des outils d'IA avancés, mais qui utilisent régulièrement WhatsApp.

Le système comprend trois modèles TensorFlow entraînés par CNN capables de classer quatre maladies de la tomate, trois maladies de la pomme de terre et six maladies du maïs. Les agriculteurs interagissent avec ces modèles via WhatsApp. Lorsqu'une maladie est prédite, le modèle fournit une classe et un niveau de confiance, que Gemini traduit dans un langage compréhensible. Gemini interagit de manière conviviale avec les agriculteurs, en leur proposant des insights pour améliorer la santé des cultures, réduire l'utilisation de pesticides et explorer d'autres méthodes agricoles.

J'ai également implémenté des fonctionnalités de génération augmentée par récupération (RAG), en insérant des données PDF sur les pratiques agricoles et la gestion des cultures. Lorsque l'agent n'est pas sûr de sa réponse, il utilise Exa pour rechercher des informations précises sur Internet. En conservant le contexte de chaque parcelle agricole grâce aux données IoT Firebase, Gemini propose des recommandations personnalisées, ce qui aide les agriculteurs à cultiver des aliments plus nutritifs et à adopter des pratiques durables.