Tu huerto hidropónico, en tu bolsillo. SmartPot mide la temperatura, la humedad, la luz, el pH, los nutrientes y la humedad del sustrato de tus cultivos, te dice qué necesitan y, si quieres, se encarga de regarlos, iluminarlos y ventilarlos.
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- La maceta (ESP32 con MicroPython) envía sus lecturas por MQTT cifrado cada pocos segundos. ¿No tienes hardware? Enciende una maceta virtual: sigue el clima real de tu ciudad, los medidores que muevas o el día y la noche de la especie, y obedece y confirma las órdenes igual que una maceta física.
- La API las guarda y las compara con el rango ideal de la especie: lechuga, tomate, fresa, albahaca, espinaca o pimentón.
- El asistente de IA combina un sistema experto, lógica difusa, modelos de aprendizaje automático y un agente reactivo para diagnosticar el cultivo, calcular su índice de salud y proponer acciones. De noche entiende que la planta descansa. Además aprende sin parar de las lecturas reales de cada especie: anticipa cuándo hará falta regar o ventilar en la próxima hora y reconoce lo poco habitual, sin saber de qué cuenta viene cada lectura. Un modelo nuevo solo reemplaza al vigente si lo mejora.
- La app (PWA instalable) muestra todo en tiempo real, envía alertas y permite encender la bomba, la luz o el ventilador, o dejar que el agente lo haga en modo automático.
- Telegram te avisa aunque no tengas la app abierta: vinculas tu chat desde el perfil con un código de un solo uso, eliges qué avisos recibir y consultas cómo van tus cultivos con
/estado.
Ocho diagramas generales muestran SmartPot completo. Cada uno se abre como SVG y se puede ampliar tanto como haga falta.
| Diagrama general | Qué muestra |
|---|---|
| Arquitectura completa | Las macetas, el borde, los ocho contenedores con sus módulos, puertos y redes, y los servicios externos |
| Operación completa | Toda la operación paso a paso: del registro a la lectura, la decisión de la IA, la orden a la maceta y el aviso por Telegram |
| Entrega continua | Del commit al servidor: pruebas, QA de extremo a extremo, imágenes y despliegue |
| Linaje de los datos | De dónde sale cada dato, dónde se guarda y quién lo usa |
| Máquinas de estado | Sesión, maceta, comando, salud, modo automático, aprendizaje, Telegram y maceta virtual |
| Modelo de dominio | Entidades y contratos con sus relaciones |
| Recorrido de la app | Cada pantalla, qué pide a la API y quién responde |
| Decisión de la IA | De la lectura a la orden: diagnóstico, pronóstico, modelos, reglas, índice difuso y agente |
| Repositorio | Qué hace |
|---|---|
| SmartPot-Web | Aplicación web progresiva en React |
| SmartPot-API | API REST y puente MQTT en Spring Boot |
| SmartPot-AI | Asistente de IA en FastAPI y scikit-learn |
| SmartPot-Broker | Broker MQTT Mosquitto con una cuenta por maceta |
| SmartPot-IoT | Firmware de la maceta y simulación en Wokwi |
| SmartPot-DataGenerator | Macetas simuladas para pruebas y demos |
| SmartPot-DB · SmartPot-Cache · SmartPot-Mail | MongoDB, Redis y Mailpit endurecidos |
| .github | Entornos, despliegue, QA y documentación |
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