SAFIR — Ce Ne-Am Propus
și Ce Am Realizat
Sistem AI de monitorizare a irigațiilor, construit de 55 de tineri europeni din 5 țări, coordonat de Asociația Grupul Verde din Adjud, Vrancea.
SAFIR — Transformă Pixelii în Oxigen
Soluție de monitorizare AI a irigațiilor, creată de Asociația Grupul Verde împreună cu 55 de tineri din 5 țări europene. Reziliență climatică prin inteligență artificială.
Transformă Pixelii în Oxigen ↗De la Idee la Lansare — Sept 2025 → Iun 2026
Toate cele 5 faze finalizate conform planului inițial
Ce Ne-Am Propus vs. Ce Am Realizat
O comparație onestă între obiectivele inițiale ale proiectului și rezultatele efective obținute la finalizare.
-
Min. 45 tineri europeni implicațiRecrutare din cel puțin 4 țări UE, vârste 16–27 ani
-
Prototip funcțional AI-IoTCel puțin un model de prognoză (umiditate sol sau apă subterană) integrat cu senzori reali
-
Test pilot pe teren realValidarea sistemului în condiții de câmp, minim 2 hectare monitorizate
-
Publicare open sourceCod sursă, documentație API și date de senzori disponibile public, licență liberă
-
Educație digitală & ecologicăIntegrare practică a AI literacy, IoT și știința mediului pentru tineri participanți
-
55 tineri din 5 țări Depășit România (12), Croația (11), Albania (11), Danemarca (11), Germania (10) — cu 10 tineri peste target
-
4 modele AI implementate Depășit LSTM umiditate, prognoză apă subterană, Reinforcement Learning irigații, control solar. API REST cu 7 endpoint-uri documentate.
-
Pilot 4 ha, Laos Depășit 8 noduri senzor instalate, 4 ha orez irigat, 6 săptămâni funcționare — dublu față de minimul propus
-
MIT + date publice Realizat Cod sursă GitHub, documentație Swagger, seturi de date senzori sub CC BY 4.0
-
Curriculum integrat Realizat AI literacy, Cisco NetAcad (rețele), Code.org (programare), robotică — toate integrate în activitățile proiectului
Realizări Principale
Produse, date și impact concret generat de proiectul SAFIR pe durata celor 9 luni de activitate.
Sistem AI Funcțional
Modele AI distincte: LSTM pentru umiditate sol, prognoze apă subterană, Reinforcement Learning pentru optimizare irigații, control bazat pe energie solară disponibilă. Acuratețe LSTM: 94.2% pe date de antrenament + 9/11 detecții corecte în pilotul Laos.
Infrastructură IoT & API
Endpoint-uri REST documentate (Swagger): POST senzor, GET date, dashboard, prognoze, info proiect, status. Suportă până la 128 noduri senzor simultan. Stack: Python 3.11, FastAPI, TensorFlow/Keras, Pandas.
Pilot Real — Laos
8 noduri senzor, 6 săptămâni de funcționare continuă pe orez irigat în climă tropicală. Autonomie solară confirmată. Prima lecție practică: solurile argiloase necesită recalibrare locală a senzorilor.
Comunitate Educațională
Tineri din 5 țări europene formați simultan în AI literacy, IoT, rețele (Cisco NetAcad) și ecologie aplicată. Vârste 16–27 ani. Proiect integrat cu platforma Code.org și rețeaua BGCI.
Open Source Complet
Cod sursă, documentație API, seturi de date senzori (CC BY 4.0) — toate publice. Orice fermier, cercetător sau ONG poate adapta și instala sistemul fără costuri de licență software.
Validare Economie Apă
Economie estimată de apă față de irigații convenționale — bazată pe simulări și date pilot. Notă: validare completă pe teren planificată Q3 2026 cu date din mai multe cicluri agricole. Estimat
„Un tânăr din Adjud poate, în același spațiu de învățare, să programeze un robot, să înțeleagă cum funcționează rețelele de calculatoare și să iasă afară să planteze arbori. SAFIR a adăugat un strat în plus: să configureze senzori care îi spun pământului când are nevoie de apă."
— Marian Dumitru, Coordonator Proiect, Asociația Grupul Verde
Date Senzori — Simulare 14 Zile
Dashboard interactiv cu date simulate, calibrat pe parametrii reali din Vrancea, România, Iunie 2026.
🌱 Umiditate Sol (%)
☀️ Putere Solară (kW)
🔋 Nivel Baterie (%)
💧 Apă Subterană (m adâncime)
Pilot Laos — Luang Prabang, Apr–Mai 2026
Singurele date reale de validare ale sistemului SAFIR, obținute în condiții de câmp, pe orez irigat în climat tropical.
• 8 noduri senzor active
• 4 hectare orez irigat
• Amplasament: Luang Prabang, Laos
• Perioadă: Apr–Mai 2026 (6 săptămâni)
• Climă: tropicală, sezon ploios
• 9 din 11 evenimente stres hidric detectate corect de LSTM
• 72h funcționare autonomă continuă fără intervenție
• Autonomie solară confirmată în zilele însorite
• Comunicare LoRa stabilă la distanțe sub 500 m
• Solurile argiloase necesită recalibrare locală (ziua 3)
• Panoul solar de 5W insuficient în perioadele ploioase prelungite — recomandare: 10W
• Interfața de alertă funcțională; fermierii au acționat pe baza notificărilor
• 2 false negative (evenimente nedetectate) legate de variație bruscă de pH sol
Notă: Datele sunt din testarea pilot Aprilie–Mai 2026. Setul complet de date și raportul de validare extins sunt planificate pentru publicare Q3 2026 sub licență CC BY 4.0. Acuratețea de 82% (9/11) reflectă testarea reală, nu benchmark-uri sintetice.
Implementare în Teren — Costuri și Acoperire
SAFIR este open source — codul este gratuit. Investiția reală constă din hardware-ul de teren. Iată ce implică o instalare.
Senzori & Microcontroller
Senzor umiditate sol (capacitiv): 5–15 EUR
Placuță ESP32 / Arduino: 8–15 EUR
Senzor temperatură & umiditate aer: 3–8 EUR
Module comunicare (LoRa/WiFi): 5–12 EUR
Alimentare Autonomă Solar
Panou solar 5W (bază): 15–30 EUR
Panou solar 10W (recomandat): 25–45 EUR
Baterie LiFePO₄ 3Ah: 10–20 EUR
Controller solar + carcasă IP67: 10–20 EUR
Total per Nod Senzor
Hardware complet (varianta bază): 50–80 EUR
Hardware complet (varianta extinsă): 70–110 EUR
Instalare și configurare: 2–4 ore / nod
Software SAFIR: gratuit (MIT)
Viabilitate pe Tip de Cultură
| Tip Cultură | Senzori / Hectar | Cost Hardware / Ha | Acoperire cu 128 noduri | Observații |
|---|---|---|---|---|
| 🌾 Cereale extinse (grâu, porumb) | 1–2 | 50–220 EUR | 64–128 ha | Sol uniform, variabilitate redusă |
| 🌻 Floarea-soarelui, soia | 1–2 | 50–220 EUR | 64–128 ha | Similar cu cerealele |
| 🍅 Legumicultură câmp | 3–5 | 150–550 EUR | 25–42 ha | Variabilitate ridicată, rânduri dese |
| 🍇 Viticultură / livezi | 2–4 | 100–440 EUR | 32–64 ha | Profil rădăcini profunde |
| 🌾 Orez irigat (cas Laos) | 2 | 100–220 EUR | 64 ha | Sol argilos: recalibrare necesară |
Costurile sunt estimative (EUR 2026, componente din piața europeană). Pot varia cu ±20% în funcție de furnizor și complexitatea terenului.
Echipa și Partenerii SAFIR
Coordonare
Coordonarea celor 55 de tineri din 5 țări, coerența viziunii tehnice, parteneriate internaționale și reprezentarea ONG-ului în ecosistemul Cisco NetAcad / BGCI / Learning for Nature.
Tineri pe Țări
Stack Tehnologic
Parteneri & Rețele
Concluzii și Pași Următori
Ce a funcționat, ce îmbunătățim și unde merge proiectul după lansarea publică din Iunie 2026.
✅ Ce a Funcționat Bine
- 👥Colaborarea internațională — 5 țări, 55 tineri, zero abandon
- 🧠Modelele LSTM au performat solid pe date de antrenament (94.2%) și rezonabil pe teren (82%)
- ☀️Autonomia solară — validată în zilele cu soare, 72h fără intervenție
- 📡Comunicare LoRa stabilă la distanțe sub 500 m în câmp deschis
- 📂Ecosistemul open source a atras interes din afara proiectului încă din faza pilot
- 🎓Integrarea AI literacy + IoT + ecologie — model educațional replicabil
🔄 Ce Îmbunătățim
- ☀️Panoul solar 5W insuficient pe vreme ploioasă — upgrade recomandat la 10W
- 📡Calibrare automată a senzorilor pentru soluri argiloase sau cu pH variabil
- 📊Validare economie apă pe teren real, nu doar estimare din simulări
- 🌍Extinderea pilotului la mai multe regiuni climatice (Vrancea, mediteranean)
- 📱Interfață mobilă simplificată pentru fermieri fără pregătire tehnică
- 📋Publicare raport complet de validare — planificat Q3 2026
Pași Următori — Roadmap Post-Lansare
Publicare raport validare complet + set de date Laos (CC BY 4.0). Upgrade hardware panou solar 10W. Calibrare automată sol argilos.
Pilot în județul Vrancea — instalare demonstrativă în colaborare cu fermierii locali. Integrare în curriculumul Cisco NetAcad pentru școlile din zonă.
Aplicație Erasmus+ / LIFE pentru extindere la scară regională. Interfață mobilă pentru fermieri. Hub rural de inovație la Adjud cu laborator digital și grădină educativă.
Educație Digitală & Mediu
în Inima României Rurale
Cisco NetAcad · Code.org · AI Literacy · Robotică (Marty) · BGCI · Learning for Nature