Cada projeto começa com um problema real e um conjunto de dados. Construímos o pipeline, treinamos os modelos, implementamos a infraestrutura e entregamos a interface.
01Em produção
Tutela Ignis
Sistema de Previsão de Incêndios
Domínio: ML Ambiental / Ciência do Clima
O Tutela Ignis é um sistema de ML ambiental em produção, disponível em tutela.land. Um pipeline multi-fonte integra reanálise ERA5-Land, meteorologia do IPMA, deteções ativas da NASA FIRMS, histórico de incêndios do ICNF, imagens Copernicus, modelos digitais de terreno, ocupação do solo e humidade da vegetação num pipeline de 63 variáveis construídas. Um ensemble sazonal de XGBoost e LightGBM, com calibração posterior de probabilidades e ajuste bayesiano de prior no momento da inferência, prevê o risco diário de incêndio em Portugal continental à resolução de 1 km, avaliado de forma honesta contra um teto de desempenho estratificado. O mapa público serve meteorologia em grelha e FWI reais por célula, atualizados por uma tarefa noturna sobre o ERA5. Corre num nó NVIDIA GB10 Grace Blackwell, com cópias de segurança noturnas em Azure e alertas de saúde externos de hora a hora.
Mapa público de risco em tutela.land
Ensemble sazonal XGBoost + LightGBM com probabilidades calibradas
Meteorologia em grelha e FWI por célula, atualizados diariamente
Inferência em GB10 Grace Blackwell com recuperação de desastre em Azure
Domínio: IA Documental / PLN / Visão Computacional
O CIAITEX processa registos de arquivo municipal através de um pipeline Airflow com 5 DAGs. Ingere registos descritivos e objetos digitais da API Archeevo e executa PP-OCRv5 para texto dactilografado, TrOCR-Large para manuscrito e DocLayout-YOLO para análise de layout de página. O Qwen3-VL 30B produz descrições visuais e o Qwen3 32B enriquece metadados arquivísticos ISAD(G). Embeddings de E5-Large (texto), SigLIP 2 (visual) e ColQwen2.5 (multi-vetorial) suportam pesquisa semântica sobre Qdrant, e um portal Streamlit expõe 8 páginas interativas, incluindo um chatbot RAG em LangGraph para pesquisa conversacional em todo o arquivo. Os onze modelos são orquestrados com gestão explícita de VRAM numa única GPU de 32 GB.
11 modelos de IA entre OCR, VLM, LLM, NER e embeddings
Orquestração com gestão de VRAM numa única GPU de 32 GB
Pesquisa multi-vetorial: texto + visual + estilo ColBERT
Chatbot RAG em LangGraph sobre documentos de arquivo
Um cluster Kubernetes k3s sobre hardware GPU RTX 5090, gerido integralmente através de GitOps com Flux CD e playbooks Ansible. Serve inferência de LLM via Ollama nativo e aloja os serviços de IA documental e conversacional do município, expostos de forma segura através de Cloudflare Tunnel com autenticação no browser. O CI/CD corre em GitLab com um runner dentro do cluster, o aprovisionamento de nós é automatizado com Ansible e a infraestrutura está documentada em MkDocs. MLOps de nível de produção para a administração local: reprodutível, versionado e consciente da GPU.
Kubernetes gerido por GitOps com Flux CD
Inferência de LLM com Ollama nativo
Aprovisionamento de nós GPU automatizado com Ansible
CI/CD GitLab interno ao cluster atrás de Cloudflare Tunnel
Um avatar conversacional 3D em tempo real para atendimento ao munícipe num município português. O frontend renderiza um avatar GLB com TalkingHead e Three.js atrás de autenticação, capta áudio do microfone e transmite-o para um backend FastAPI por WebSocket num servidor RTX 5090. A fala é transcrita com faster-whisper (large-v3-turbo), interpretada por um modelo Ollama próprio (vfx-assistant, Qwen3 30B-A3B) ancorado em conhecimento municipal, e devolvida em voz por TTS neural multilingue. O sistema deteta automaticamente e responde em português, inglês, espanhol ou francês. O frontend estático é servido em Cloudflare Pages e a inferência é acedida através de um Cloudflare Tunnel.
Fala para fala em tempo real no browser
Persona LLM municipal própria (vfx-assistant, Qwen3 30B)