Documentação Técnica Completa

Entenda em detalhes como a Green funciona, nossa arquitetura de IA, integrações e como estamos revolucionando o agronegócio brasileiro

Arquitetura da Plataforma Green

A Green é uma plataforma SaaS cloud-native construída com arquitetura de microserviços, projetada para escalar horizontalmente e processar milhões de pontos de dados ambientais em tempo real.

Infraestrutura Cloud

Nossa infraestrutura é multi-cloud, com suporte nativo para AWS, Azure, Google Cloud e Oracle Cloud.

  • Containers: Docker + Kubernetes para orquestração
  • Load Balancing: Auto-scaling baseado em métricas
  • CDN: CloudFlare para baixa latência global
  • Uptime: SLA de 99.9% com redundância geográfica
Camada de Dados

Utilizamos uma arquitetura híbrida de bancos de dados para otimizar performance e custos.

  • PostgreSQL 16: Dados relacionais e transacionais
  • TimescaleDB: Séries temporais de sensores IoT
  • Redis: Cache e sessões em memória
  • S3/Blob Storage: Relatórios, imagens e arquivos

Fluxo de Dados em Tempo Real

┌─────────────┐      ┌──────────────┐      ┌─────────────┐      ┌──────────────┐
│  Sensores   │─────▶│  API Gateway │─────▶│   Message   │─────▶│  Processing  │
│     IoT     │      │   (REST/MQTT)│      │    Queue    │      │    Engine    │
└─────────────┘      └──────────────┘      │  (RabbitMQ) │      │   (Python)   │
                                            └─────────────┘      └──────────────┘
                                                                         │
                                                                         ▼
┌─────────────┐      ┌──────────────┐      ┌─────────────┐      ┌──────────────┐
│  Dashboard  │◀─────│  WebSocket   │◀─────│    IA       │◀─────│  Time-Series │
│    (UI)     │      │    Server    │      │   Models    │      │   Database   │
└─────────────┘      └──────────────┘      └─────────────┘      └──────────────┘

Latência média de processamento: < 100ms do sensor até a visualização

Integração com Inteligência Artificial

A Green utiliza múltiplos modelos de IA de última geração, integrando as melhores APIs disponíveis no mercado para análise preditiva, processamento de linguagem natural e visão computacional.

Modelos de IA Utilizados

Google Gemini 2.0 Flash

Uso: Chatbot de suporte, análise de relatórios em linguagem natural, interpretação de dados complexos

Por quê: Processamento multimodal (texto + imagens), latência ultra-baixa (~200ms), suporte nativo a português brasileiro, custo-efetivo para alto volume

Prophet (Meta)

Uso: Previsão de séries temporais de emissões, tendências ambientais, sazonalidade agrícola

Por quê: Excelente para dados com múltiplas sazonalidades, robusto a dados faltantes, interpretabilidade dos resultados

TensorFlow + Custom Models

Uso: Detecção de anomalias em tempo real, classificação de eventos ambientais, otimização de recursos

Por quê: Modelos proprietários treinados com dados do agronegócio brasileiro, inferência local para baixa latência

Pipeline de Machine Learning
# Exemplo: Previsão de Emissões import prophet import tensorflow as tf from green_api import GreenClient # 1. Coleta de dados históricos data = client.get_emissions_history( facility_id="farm_001", period="24_months" ) # 2. Pré-processamento processed = preprocess_timeseries(data) # 3. Treinamento do modelo model = Prophet( yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=True ) model.fit(processed) # 4. Previsão para próximos 90 dias forecast = model.predict( future=model.make_future_dataframe( periods=90 ) ) # 5. Envio para dashboard client.push_forecast(forecast)

Retreinamento: Modelos são retreinados semanalmente com novos dados, garantindo precisão crescente ao longo do tempo.

Acurácia típica: 85-92% para previsões de curto prazo (7 dias), 75-85% para médio prazo (30 dias)

Análises em Tempo Real Disponíveis

  • Detecção de anomalias em emissões de CO₂, NOₓ, CH₄
  • Previsão de consumo de água e energia
  • Classificação automática de eventos ambientais
  • Análise de conformidade regulatória (IBAMA, CETESB)
  • Recomendações de otimização de recursos
  • Correlação clima x performance ambiental
  • Análise de riscos ambientais futuros
  • Benchmarking com setor similar

Green no Agronegócio Brasileiro

O agronegócio brasileiro representa 27% do PIB nacional e é um dos setores com maior impacto ambiental. A Green está transformando como fazendas, usinas e cooperativas gerenciam sustentabilidade e compliance.

450+

Propriedades Rurais

Usando a plataforma atualmente

2.3M

Hectares Monitorados

Área total sob gestão ambiental

35%

Redução Média

Em emissões de GEE após 12 meses

Casos de Uso Específicos do Agro

1. Usinas de Cana-de-Açúcar

Desafio: Controlar emissões de caldeiras, queima de palha, efluentes e atender à Renovabio.

Solução Green:

  • Sensores IoT em caldeiras monitoram CO₂, NOₓ e material particulado 24/7
  • IA prevê violações de limites com 48h de antecedência
  • Relatórios automáticos para créditos de carbono (CBIO)
  • Integração com ANP para compliance Renovabio

Resultado Real: Usina em Ribeirão Preto (SP) reduziu multas ambientais em 100% e aumentou geração de CBIOs em 28% no primeiro ano.

2. Pecuária de Corte

Desafio: Emissões de metano entérico, manejo de dejetos, desmatamento e rastreabilidade.

Solução Green:

  • Cálculo automatizado de emissões CH₄ por cabeça (IPCC Tier 2)
  • Monitoramento via satélite para detecção de desmatamento
  • Integração com CAR (Cadastro Ambiental Rural)
  • Blockchain para rastreabilidade de carne sustentável

Resultado Real: Fazenda em MS com 15 mil cabeças obteve certificação Carne Carbono Neutro (Embrapa) em 8 meses usando dados da Green.

3. Culturas de Grãos (Soja, Milho)

Desafio: Uso de agroquímicos, consumo de água, emissões de maquinário diesel, erosão.

Solução Green:

  • Sensores de umidade do solo reduzem irrigação desnecessária
  • Rastreamento de aplicação de defensivos (localização GPS)
  • Cálculo de pegada de carbono por tonelada produzida
  • Relatórios para certificações (Rainforest, ProTerra, RTRS)

Resultado Real: Grupo agrícola no MT reduziu consumo de água em 22% e obteve premium de 8% na exportação com certificação sustentável.

4. Frigoríficos e Agroindústrias

Desafio: Alto consumo energético, efluentes líquidos, resíduos sólidos, emissões de refrigeração.

Solução Green:

  • Monitoramento online de DBO/DQO em efluentes (CONAMA 430)
  • Controle de vazamentos de gases refrigerantes (HFC)
  • Otimização de consumo elétrico com IA preditiva
  • Rastreamento de resíduos para economia circular

Resultado Real: Frigorífico em GO reduziu consumo elétrico em 18% (~R$ 1.2M/ano) e evitou 3 multas ambientais com alertas preventivos.

Conformidade Regulatória Brasileira

A Green automatiza o compliance com todas as principais regulamentações ambientais do Brasil:

Órgãos Federais

  • IBAMA: Relatórios CTF/APP, GEE (Protocolo de Kyoto)
  • ANA: Declaração de uso de recursos hídricos
  • ANP: Renovabio, notas fiscais de CBIOs
  • MAPA: Rastreabilidade animal (SISBOV)

Órgãos Estaduais

  • CETESB (SP): Auto de monitoramento de emissões
  • INEA (RJ): Relatórios de atividades potencialmente poluidoras
  • FEPAM (RS): Monitoramento de efluentes
  • SEMAS (PA/MT/MS): CAR e licenciamento

💡 Diferenciais para o Agro:

  • • Geração automática de relatórios em formatos exigidos pelos órgãos
  • • Alertas 30 dias antes de vencimentos de licenças e renovações
  • • Histórico completo de 7 anos para auditorias
  • • Exportação em XML/CSV para sistemas governamentais

APIs e Sensores IoT

API RESTful Completa
POST /api/v2/emissions Authorization: Bearer YOUR_API_KEY Content-Type: application/json { "facility_id": "farm_001", "timestamp": "2025-10-19T14:30:00Z", "metrics": { "co2": 145.2, "ch4": 12.8, "n2o": 0.45 }, "unit": "kg" } Response 200 OK: { "id": "em_abc123", "status": "processed", "ai_analysis": { "trend": "stable", "anomaly": false, "forecast_7d": 148.1 } }

Rate Limits: 1000 req/min (Standard), 10000 req/min (Enterprise)

SDKs disponíveis: Python, Node.js, Java, Go, .NET

Protocolos IoT Suportados
  • MQTT 5.0

    Para sensores de baixa energia (agricultura de precisão)

  • HTTP/HTTPS REST

    Para dispositivos com conectividade contínua

  • Modbus TCP/RTU

    Para equipamentos industriais legados

  • OPC UA

    Para integração com sistemas SCADA

Sensores Homologados

Qualidade do Ar

  • • Sensirion SCD41 (CO₂)
  • • Alphasense NO₂-B43F
  • • Plantower PMS7003 (MP)
  • • Honeywell HPMA115S0

Água e Solo

  • • Atlas Scientific pH/ORP
  • • Campbell Scientific CS655
  • • Decagon 5TE (VWC)
  • • YSI ProDSS (multiparâmetro)

Energia e Clima

  • • Eastron SDM630 (energia)
  • • Davis Vantage Pro2
  • • Onset HOBO MX2300
  • • Onset U30-NRC (estação)

Análise e Visualização de Dados

Dashboards Disponíveis

  • Visão Geral Executiva: KPIs principais, trends, alertas críticos
  • Emissões GEE: CO₂eq por escopo 1/2/3, comparativo histórico
  • Recursos Hídricos: Consumo, qualidade, eficiência de irrigação
  • Compliance: Status de licenças, prazos, não-conformidades
  • Previsões IA: Forecasts de 7/30/90 dias com intervalos de confiança

Relatórios Automatizados

  • GRI (Global Reporting Initiative): Padrão internacional ESG
  • CDP (Carbon Disclosure Project): Questionário climático
  • Inventário GEE: Conforme ISO 14064 e GHG Protocol
  • Balanço Hídrico: Modelo conforme ANA/DAEE
  • Customizados: Templates personalizados para sua empresa

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