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IA criada no Amazonas prevê queimadas com até 14 dias de antecedência

Enquanto os sistemas tradicionais identificam incêndios apenas quando as chamas já começaram, uma tecnologia desenvolvida no Amazonas pretende antecipar o problema. O Instituto Federal do Amazonas (Ifam) criou o IA-FogoBio, sistema de inteligência artificial capaz de prever áreas com alto risco de queimadas entre sete e 14 dias antes da ocorrência do fogo, com o objetivo de permitir atuação preventiva dos órgãos ambientais.

A plataforma entra em operação em agosto, inicialmente em Roraima, com expansão posterior para o Amazonas. O lançamento ocorre em um momento de alerta para a região: em 2024, a Amazônia registrou o maior número de focos de incêndio dos últimos 17 anos, segundo o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe). Entre junho e agosto do ano passado, cerca de 2,4 milhões de hectares de vegetação foram consumidos pelo fogo, liberando aproximadamente 31,5 milhões de toneladas de dióxido de carbono (CO₂) na atmosfera, o que contribuiu para o agravamento de mudanças climáticas e para episódios de fumaça em cidades como Manaus.

De modelo reativo para sistema preditivo

Para o pesquisador Diego Sales, responsável pelo projeto no Ifam, a principal inovação da plataforma está na mudança de estratégia em relação às tecnologias atuais.

Diego Sales e equipe Foto: Divulgação

“O principal avanço prático do IA-FogoBio é a mudança de um modelo historicamente reativo para um sistema preditivo. Hoje, as tecnologias identificam focos de calor quando o incêndio já começou. Nossa plataforma consegue prever o risco antes que isso aconteça”, disse Sales em entrevista à Rede Onda Digital.

Cruzamento de mais de 20 anos de dados

O sistema utiliza modelos de inteligência artificial, como redes neurais LSTM, CNNs e algoritmos Random Forest, para cruzar mais de 20 anos de imagens de satélite da Nasa, da ESA e do Inpe com mapas de solo da Embrapa, dados sobre biomas do IBGE, informações de fauna do ICMBio, previsões meteorológicas do Censipam, dados hidrológicos da Agência Nacional de Águas (ANA) e registros sobre ocupação humana.

Segundo Sales, esse cruzamento de dados permite identificar áreas com maior probabilidade de incêndio antes que ele ocorra.

Antecipação deve reduzir tempo de resposta em 20%

Quando identifica uma região de alto risco, o sistema envia alertas aos pesquisadores, que repassam as informações a instituições como Ibama, ICMBio e demais órgãos responsáveis pelas operações de combate a incêndios.

De acordo com o pesquisador, a janela de sete a 14 dias permite planejar com antecedência o número de brigadistas necessários, os equipamentos a serem enviados e as rotas de acesso às áreas de risco. Ele afirma que a expectativa é reduzir em cerca de 20% o tempo de resposta das operações.

Modelo considera secas e eventos como o El Niño

O sistema também incorpora ao treinamento da inteligência artificial fatores climáticos que aumentam o risco de queimadas, como estiagens prolongadas e o fenômeno El Niño.

“As queimadas registradas durante os anos de El Niño mostraram claramente as limitações do modelo tradicional de monitoramento. Por isso, treinamos a inteligência artificial para compreender eventos climáticos extremos”, explica Sales.


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Monitoramento de terras indígenas e comunidades vulneráveis

O projeto contará com um módulo específico para monitorar áreas ambientalmente sensíveis, incluindo terras indígenas, territórios quilombolas, unidades de conservação, comunidades ribeirinhas e agricultores familiares. Em parceria com o Centro Gestor e Operacional do Sistema de Proteção da Amazônia (Censipam), a ferramenta enviará alertas específicos aos órgãos responsáveis pela proteção dessas áreas.

“A ideia é que esses territórios recebam alertas personalizados, permitindo que os órgãos responsáveis atuem com rapidez e que as próprias comunidades tenham acesso às informações de risco”, diz o pesquisador.

O projeto também prevê a criação do programa IA Verde Amazônia, que oferecerá capacitação a jovens lideranças dessas comunidades para o uso da plataforma e o acompanhamento dos alertas em seus territórios.

Acesso gratuito, com cadastro para relatórios técnicos

Segundo Sales, o acesso à plataforma será aberto à população, sem custo. Já os relatórios técnicos destinados a órgãos públicos e os alertas personalizados dependerão de cadastro gratuito, tanto para órgãos ambientais quanto para comunidades interessadas no monitoramento.

Sistema está em fase final de testes

O IA-FogoBio foi desenvolvido no Polo de Inovação do Ifam, em Manaus, com investimento de R$ 1,9 milhão da Google.org. O laboratório funciona parcialmente com energia gerada por painéis solares.

Conforme Sales, o sistema está atualmente em fase final de testes, com índice de precisão entre 85% e 87%, percentual que a equipe espera superar 90% após validação em campo. A previsão é iniciar a operação em Roraima em agosto e expandir o sistema para as mesorregiões do Amazonas até setembro, com validações em campo para comparar as previsões com a realidade.

“Nosso objetivo não é substituir o trabalho humano, mas fornecer informações estratégicas para que as equipes possam agir antes que o incêndio aconteça”, afirma o pesquisador.

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Enquanto os sistemas tradicionais identificam incêndios apenas quando as chamas já começaram, uma tecnologia desenvolvida no Amazonas pretende antecipar o problema. O Instituto Federal do Amazonas (Ifam) criou o IA-FogoBio, sistema de inteligência artificial capaz de prever áreas com alto risco de queimadas entre sete e 14 dias antes da ocorrência do fogo, com o objetivo de permitir atuação preventiva dos órgãos ambientais.

A plataforma entra em operação em agosto, inicialmente em Roraima, com expansão posterior para o Amazonas. O lançamento ocorre em um momento de alerta para a região: em 2024, a Amazônia registrou o maior número de focos de incêndio dos últimos 17 anos, segundo o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe). Entre junho e agosto do ano passado, cerca de 2,4 milhões de hectares de vegetação foram consumidos pelo fogo, liberando aproximadamente 31,5 milhões de toneladas de dióxido de carbono (CO₂) na atmosfera, o que contribuiu para o agravamento de mudanças climáticas e para episódios de fumaça em cidades como Manaus.

De modelo reativo para sistema preditivo

Para o pesquisador Diego Sales, responsável pelo projeto no Ifam, a principal inovação da plataforma está na mudança de estratégia em relação às tecnologias atuais.

Diego Sales e equipe Foto: Divulgação

“O principal avanço prático do IA-FogoBio é a mudança de um modelo historicamente reativo para um sistema preditivo. Hoje, as tecnologias identificam focos de calor quando o incêndio já começou. Nossa plataforma consegue prever o risco antes que isso aconteça”, disse Sales em entrevista à Rede Onda Digital.

Cruzamento de mais de 20 anos de dados

O sistema utiliza modelos de inteligência artificial, como redes neurais LSTM, CNNs e algoritmos Random Forest, para cruzar mais de 20 anos de imagens de satélite da Nasa, da ESA e do Inpe com mapas de solo da Embrapa, dados sobre biomas do IBGE, informações de fauna do ICMBio, previsões meteorológicas do Censipam, dados hidrológicos da Agência Nacional de Águas (ANA) e registros sobre ocupação humana.

Segundo Sales, esse cruzamento de dados permite identificar áreas com maior probabilidade de incêndio antes que ele ocorra.

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