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.
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
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.
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
# 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.
Propriedades Rurais
Usando a plataforma atualmente
Hectares Monitorados
Área total sob gestão ambiental
Redução Média
Em emissões de GEE após 12 meses
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
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
- 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
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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