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Fundimos observação da Terra, modelagem climática robusta e Machine Learning avançado para transformar incerteza em métricas acionáveis.
Capturamos o pulso do planeta usando as constelações de satélites e redes terrestres mais confiáveis.
Sentinel-2 (NDVI) e Sentinel-1 (SAR) para monitoramento da saúde das culturas, mesmo através de nuvens.
GOES e Meteosat para rastreamento de tempestades em tempo real e detecção rápida de incêndios.
ERA5 e CHIRPS fornecendo mais de 40 anos de consistência histórica para precificação de riscos.
Redes de validação local para calibrar dados de satélite com a verdade em campo.
Dados brutos têm ruído. Nossa camada de IA limpa, reconstrói e aprimora os dados para atingir precisão de nível securitário.
Uso de Deep Learning (GANs) para reconstruir dados ópticos ausentes obscurecidos pela cobertura de nuvens, garantindo monitoramento contínuo.
Algoritmos de Machine Learning calibram modelos meteorológicos de grande escala com dados de estações locais para reduzir o risco de base.
Modelos proprietários treinados em décadas de dados agronômicos para prever a produtividade das culturas e acionar pagamentos paramétricos com precisão.
A visão computacional detecta automaticamente eventos extremos, como cicatrizes de granizo ou extensão de inundações a partir de imagens de radar.
Agregamos mais de 200 membros de previsão da NOAA (GFS), ECMWF (IFS) e DWD (ICON) a cada 6 horas. Essa abordagem quantifica a incerteza e estende os tempos de antecipação em mais de 12 horas em comparação com modelos determinísticos.
Cada índice e modelo é rigorosamente testado (backtesting) com 30 anos de dados históricos e validado por institutos agronômicos locais para garantir gatilhos justos e transparentes.