SK8 LUX C0d3

bugg3t-sk8.py

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SK8-LUX CORE v1.0: Sistema de Energia e IA para Skates Solares
Autor: Fausto Siqueira | Inspiração: Bitcoin, Física Quântica e Warren Buffett
GIST: https://gist.github.com/btc-c0der/14f05cdb943efa3ce3b09c5204281e87
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# MÓDULO 1: ENERGIA SOLAR
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class SolarCharge:
    def __init__(self, battery_capacity=3000):
        self.battery = battery_capacity  # em mAh
        self.panel_efficiency = 0.58  # 58% (record mundial para flexíveis)

    def charge(self, irradiance):
        """Simula carga solar com base na irradiância (W/m²)"""
        watts = irradiance * self.panel_efficiency
        self.battery += (watts * 0.2)  # 20% de conversão DC-DC
        return max(0, min(self.battery, 3000))  # Bateria Li-ion segura

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# MÓDULO 2: IA DE TERRENO
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class TerrainAI:
    def __init__(self):
        self.model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        """CNN leve para classificação de terreno (TensorFlow Lite)"""
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Conv1D(8, 3, input_shape=(50, 3)),  # 50 amostras de vibração 3D
            tf.keras.layers.MaxPooling1D(),
            tf.keras.layers.Dense(4, activation='softmax')  # Classes: Asfalto, Gravel, Rail, Erro
        ])
        return model

    def predict(self, vibration_data):
        """Recebe dados do acelerômetro e retorna terreno"""
        return self.model.predict(vibration_data.reshape(1, 50, 3)).argmax()

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# MÓDULO 3: PROTOCOLO SYNERGIZE 
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class SynergizeProtocol:
    def __init__(self):
        self.ledger = []

    def transfer(self, sender, receiver, energy):
        """Transfere energia com ZK-SNARKs simplificado"""
        tx_hash = hashlib.sha256(f"{sender}{receiver}{energy}".encode()).hexdigest()
        self.ledger.append({'from': sender, 'to': receiver, 'energy': energy, 'hash': tx_hash})
        return tx_hash

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# MÓDULO 4: SCHUMANN RESONANCE
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class SchumannHarvester:
    FREQUENCY = 7.83  # Hz
    
    def __init__(self):
        self.piezo_voltage = 0.0

    def harvest(self, vibration_freq):
        """Converte vibração sintonizada em energia"""
        if abs(vibration_freq - self.FREQUENCY) < 0.1:
            self.piezo_voltage = 3.3  # Volts suficientes para microcontrolador
        return self.piezo_voltage

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# MÓDULO 5: QUANTUM OPTIMIZER
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class QuantumOptimizer:
    def optimize_route(self, city_map):
        """Algoritmo quântico inspirado em Quantum Walk (simulado)"""
        return [node for node in city_map if node['solar'] > 50]  # Placeholder

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# EXEMPLO DE USO
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if __name__ == "__main__":
    import numpy as np
    
    # Inicializa componentes
    solar = SolarCharge()
    terrain_ai = TerrainAI()
    synergize = SynergizeProtocol()
    schumann = SchumannHarvester()
    quantum = QuantumOptimizer()

    # Simulação
    vibration = np.random.rand(50, 3)  # Dados do acelerômetro
    terrain = terrain_ai.predict(vibration)
    
    if terrain == 0:  # Asfalto
        solar.charge(1000)  # 1000W/m²
        
    tx_hash = synergize.transfer("Sk8-LUX_01", "Poste_25", 15.7)
    
    print(f"""
    [STATUS DO SISTEMA]
    Bateria: {solar.battery:.2f}mAh
    Terreno: {['Asfalto', 'Gravel', 'Rail', 'Erro'][terrain]}
    Energia Transferida: 15.7J | Hash: {tx_hash[:6]}
    Tensão Schumann: {schumann.harvest(7.83)}V
    """)