A IA na transição climática: oportunidades e desafios para a Observação da Terra

A atual urgência climática exige que a humanidade tome decisões críticas mas informadas, em múltiplas escalas, com uma rapidez, detalhe e precisão sem precedentes. É precisamente neste contexto que a sinergia entre a inteligência artificial (IA) e a observação da Terra (OT) surge como uma peça central da transição climática, abrindo novas oportunidade e levantando desafios que não podemos ignorar.

Nas últimas décadas, a OT evoluiu de uma simples recolha de imagens de satélite para uma ciência de dados integrada que funde dados e imagens obtidas por sensores embarcados em plataformas orbitais, aéreas e drones, com medições locais (in situ) e contributos da ciência cidadã. Este “macroscópio” planetário digital permite acompanhar, a um ritmo nunca antes possível, processos em escalas temporais e espaciais variadas, que vão desde a evolução quase instantânea de um incêndio florestal ou de uma cheia repentina até à degradação lenta, mas profunda, de solos, florestas, ecossistemas aquáticos e zonas costeiras sujeitas à erosão.

Esta vasta rede de monitorização gera um fluxo de dados geoespaciais sem paralelo histórico e posiciona a OT no epicentro da revolução do Big Data e da Ciência de Dados. No entanto, nesta era do Big Data, enfrentamos um paradoxo de abundância: a capacidade de recolher dados superou largamente a nossa capacidade de os analisar. É aqui que a IA se torna indispensável, atuando como o catalisador estratégico na transição, capaz de traduzir triliões de bytes em conhecimento acionável, permitindo prever tendências, otimizar recursos e monitorizar o cumprimento de metas globais, como os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), o Acordo de Paris, ou o Quadro de Sendai para a Redução do Risco de Catástrofes.

Uma das principais oportunidades desta sinergia reside na transformação radical da forma como processamos, analisamos e interagimos com os dados geoespaciais. Historicamente, o acesso a estes dados era um processo centralizado e moroso, que exigia a descarga de volumes massivos de dados para infraestruturas locais. Hoje, este paradigma inverteu-se: através da computação em nuvem, deixámos de levar os dados ao utilizador para levarmos o utilizador e os seus algoritmos até aos dados.

Esta capacidade analítica da IA, escalada para o processamento em nuvem, permite superar o desafio da “dormência de dados”: a realidade em que a grande maioria dos dados captados pelos sensores nunca chega a ser processada ou interpretada devido à sua complexidade e volume. Ao fundir dados de constelações de satélites, como o programa europeu Copernicus, com imagens drone, sensores de proximidade e dispositivos IoT, a IA identifica padrões complexos e correlações multiescala que seriam invisíveis a abordagens tradicionais.

Este processamento integrado e quase instantâneo transforma a OT num sistema dinâmico. Deixamos de trabalhar com dados e imagens estáticas do passado para passarmos a fluxos de conhecimento em tempo quase real, permitindo não apenas observar o estado atual do planeta, mas antecipar mudanças ambientais críticas com precisão cirúrgica. É esta inteligência analítica que permite, por exemplo, detetar sinais precoces de stress hídrico em culturas agrícolas ou monitorizar a propagação de manchas de poluição marinha antes que estas atinjam ecossistemas sensíveis.

Outra grande oportunidade reside na transição fundamental da reação para a antecipação. Durante décadas, a resposta a desastres e catástrofes naturais tem sido reativa. Hoje, a sinergia entre a IA e a OT permite desenvolver uma nova geração de Sistemas de Alerta Rápido (EWS – Early Warning Systems), capazes de avaliar, em tempo real, vulnerabilidades territoriais e antecipar riscos antes da sua materialização. Ao cruzar dados radar, multiespectrais e hiperespectrais de satélite e drones com modelos meteorológicos e dados socioeconómicos, a IA identifica com precisão as zonas de maior risco, e permite que governos e comunidades ajam preventivamente para proteger vidas e infraestruturas críticas.

Esta tecnologia assume igualmente um papel de ferramenta de equidade e justiça climática. Nos países de baixos e médios rendimentos, onde os impactos do aquecimento global são mais severos, a fusão de IA com OT preenche lacunas críticas de informação, fornecendo o suporte necessário para uma resiliência robusta nas regiões onde é mais urgente. O impacto não é apenas humanitário, é também quantificável: estima-se que as decisões baseadas em IA e OT possam contribuir para uma redução anual de 2 gigatoneladas de emissões de gases com efeito de estufa. Seja através da prevenção da desflorestação, da gestão eficiente de solos ou da otimização da logística global, a IA transforma a observação passiva num motor de mitigação ativa.

Outra oportunidade emergente da capacidade analítica da IA é a monitorização da chamada “crise gémea”: o nexo entre o clima e a poluição por plásticos. Investigação recente demonstra que estas crises partilham uma mesma causa estrutural: o sobreconsumo de recursos. O aquecimento global acelera a fragmentação de plásticos em micro e nanoplásticos tóxicas afetando ecossistemas marinhos, cadeias alimentares e, em última instância, a saúde humana.

Neste contexto, a IA aliada à OT torna-se essencial para monitorizar esta crise gémea de forma integrada. Modelos baseados em aprendizagem profunda e em análise temporal de padrões e assinaturas espectrais obtidas a partir de drones e satélites permitem detetar acumulações de plásticos em oceanos, rios, praias e dunas, identificar zonas de fragmentação acelerada, correlacionar padrões de poluição com variáveis climáticas e antecipar hotspots de risco ambiental. Esta capacidade analítica é fundamental para apoiar políticas públicas, orientar operações de limpeza, informar decisões empresariais e reduzir impactos ambientais num sistema planetário cada vez mais interligado.

Contudo, o entusiasmo tecnológico deve ser temperado com realismo. Um primeiro desafio é o paradoxo energético: a infraestrutura necessária para a IA (centros de dados e hardware) consome quantidades massivas de energia e materiais críticos. Para que a IA ajude a salvar o clima, a sua própria pegada deve ser rigorosamente gerida e mitigada.

A este desafio soma-se a complexidade computacional. Apesar dos avanços em Ciência e Tecnologia, o volume colossal de Big Earth Data gerado diariamente continua a exceder as capacidades atuais de armazenamento, processamento em tempo real e, sobretudo, de interpretação humana qualificada. A fragmentação entre diferentes tipos de sensores e a ausência de protocolos robustos de harmonização de dados geoespaciais criam uma “montanha” de dados que exige um poder de computação cada vez maior, alimentando um ciclo de consumo de recursos que a própria transição climática procura mitigar.

Além disso, existe ainda o risco de um “fosso de resiliência”. Nos países de baixos e médios rendimentos, a falta de infraestruturas computacionais e de peritos locais impede a adoção plena destas soluções, tornando o conhecimento um privilégio das economias avançadas. Para que a transição seja justa, não basta “exportar tecnologia”. É necessário um investimento a longo prazo na formação de cientistas e técnicos locais que compreendam o contexto específico dos seus territórios, evitando uma dependência externa que compromete a sustentabilidade a longo prazo.

Esta autonomia de conhecimento é indissociável da integridade das ferramentas utilizadas. É, por isso, imperativo assegurar algoritmos transparentes e não discriminatórios, eliminando a opacidade das “caixas-negras” na decisão ambiental. Só assim a inclusão digital deixará de ser um conceito abstrato para se tornar uma estratégia de sobrevivência global, centrada na capacitação real das comunidades para gerirem a sua própria resiliência através do acesso equitativo a dados geoespaciais e a ferramentas éticas.

O sucesso da IA na transição climática não será medido apenas pelos pixéis processados, mas pela nossa capacidade de criar uma ciência de dados geoespaciais integrada, ética e orientada para o bem comum. Iniciativas como o AI Act e o Espaço de Dados Verdes (Green Deal Data Space) da União Europeia são fundamentais para garantir que a tecnologia seja segura, transparente, responsável e, acima de tudo, energeticamente eficiente. No entanto, a governação deve ir mais longe, promovendo a cooperação internacional para que os dados geoespaciais e a capacidade analítica se tornem bens públicos globais, acessíveis a quem mais deles necessita.

Para avançarmos, precisamos de investir não apenas em algoritmos, mas em capacidade humana e cooperação global. Só através de uma governação robusta e de um acesso equitativo aos dados geoespaciais poderemos garantir que a IA e a OT cumpram o seu papel histórico: servir de bússola para um futuro verdadeiramente sustentável.

A inteligência para tornar o nosso planeta mais sustentável já existe. Resta agora assegurar a vontade política, social e institucional para a aplicar de forma justa, transparente e universal.

Declaração de uso: Na elaboração deste artigo foram utilizadas ferramentas de AI no processo de recolha e organização da informação, análise e revisão de conceitos e na tradução entre as línguas inglesas e portugueses. Após a utilização destas ferramentas, o autor reviu e editou o conteúdo conforme necessário e assume a total responsabilidade pelo conteúdo desta publicação.