Конечно, давай начнём с простого: собираем данные с датчиков – влажность, температура, влажность почвы, ну и может быть, видео с камер. Потом подаём это в простую модель дерева решений или небольшую нейросеть, чтобы она выявляла признаки перегрузок и запускала оповещения или автоматические действия, например, полив или уведомления рейнджеров. MQTT можно использовать для связи с низким энергопотреблением, а всё хранить во временной базе данных для анализа трендов. Как тебе такой фундамент?

Отлично, дай знать, когда сенсорные узлы заработают, чтобы мы могли начать писать пайплайн обработки данных и базовую логику оповещений. Следи за краевыми устройствами, они будут первой линией защиты.

Хорошо, давай перейдём к пайплайну. Сначала подключи потоки датчиков к легкому брокеру сообщений – MQTT отлично подойдет. Потом настрой небольшой скрипт, который будет подписываться на эти темы, сохранять показания во временную базу данных, например InfluxDB, и запускать простейший движок правил: если влажность падает ниже 30% или влажность почвы опускается ниже порогового значения – запускай уведомление. Как только убедишься, что брокер и база данных работают, я начну писать этот скрипт. Продолжай следить за узлами на границе сети, чтобы не было проблем с подключением. Это даст нам надежную основу.

Ну, давай за работу. Начни перебрасывать потоки датчиков в MQTT, настрой скрипт на подписку, логируй в InfluxDB и запускай простые проверки по порогу. Следи за узлами на периферии и скажи, если начнут терять пакеты. Это даст нам оперативный канал обратной связи.