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Academias de ciências do G20 pedem uso de IA, satélites e drones para enfrentar desastres naturais

Declaração do Science20, assinada também pela Academia Brasileira de Ciências, será levada à cúpula do G20 em dezembro. Texto diz que tecnologia já existe, mas falta chegar a quem mais precisa, e pede decisão humana no comando.

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Sala de monitoramento do Cemaden com fileiras de computadores e um painel de telões exibindo mapas do Brasil com dados meteorológicos
Sala de monitoramento do Cemaden, o centro nacional de alertas de desastres naturais, em maio de 2023; imagem ilustrativa de arquivo. Foto: Luara Baggi (Ascom/MCTI), via Wikimedia Commons, licença CC BY 2.0; imagem recortada e redimensionada.

As academias de ciências dos países do G20 divulgaram nesta terça-feira (10) uma declaração conjunta pedindo que os governos usem melhor satélites, sensores, modelos de previsão, drones e inteligência artificial para se preparar para enchentes, secas, incêndios, terremotos e outros desastres naturais. O documento, preparado no grupo Science20 (S20), será levado aos chefes de Estado antes da cúpula do G20 marcada para 14 e 15 de dezembro em Miami, nos Estados Unidos.

A Academia Brasileira de Ciências (ABC), presidida pela biomédica Helena Nader, está entre as instituições que assinam o texto. A coordenação deste ano ficou com a Academia Nacional de Ciências dos Estados Unidos (NAS), país anfitrião da cúpula deste ano.

O problema, segundo os cientistas: tecnologia existe, mas chega pouco a quem precisa

O argumento central da declaração não é que falta inventar ferramentas novas. Segundo as academias, muitas tecnologias já estão maduras e em uso, como previsão e monitoramento de cheias, imagens feitas por drones, detecção de queimadas, resposta a ciclones e alerta de tsunamis. O gargalo é colocá-las para funcionar onde o risco é maior.

O texto aponta como barreiras a falta de infraestrutura digital e de comunicações, a escassez de pessoal qualificado, os custos de operação e manutenção, a falta de padrões comuns entre sistemas, o descompasso com as instituições locais e a baixa confiança do público. Também cita a dependência de internet, a cibersegurança e a privacidade como obstáculos para um uso mais amplo.

Para dimensionar o problema, o documento lembra que os custos diretos dos desastres naturais chegaram a cerca de US$ 224 bilhões em 2025, a maior parte ligada a eventos meteorológicos, segundo dados da resseguradora Munich Re. Quando entram os impactos indiretos, em cascata e sobre os ecossistemas, o Escritório das Nações Unidas para a Redução do Risco de Desastres (UNDRR) estima uma conta anual acima de US$ 2,3 trilhões. Outra estimativa citada, do Swiss Re Institute, indica que as perdas crescem de 5% a 7% ao ano já descontada a inflação, cerca do dobro do ritmo do PIB mundial.

As cinco recomendações

  • Mais e melhores dados sobre risco. Ampliar a observação por satélite, ar, terra e mar e reforçar os dados sobre quem e o que está exposto, como moradias, estradas, redes de comunicação e populações vulneráveis. O texto pede atenção a vieses de algoritmos de IA que podem deixar de enxergar regiões com poucos dados.
  • Acesso seguro e equitativo. Padrões comuns para que sistemas de diferentes países conversem entre si e plataformas que continuem funcionando mesmo sem energia, telefone ou internet, situação comum no auge de uma catástrofe.
  • Capacidade local. Formar gente para operar alertas e interpretar dados, fazer simulados que testem desastres em cadeia (como terremoto seguido de deslizamento e inundação) e integrar conhecimentos tradicionais, indígenas e locais aos métodos científicos.
  • Decisão humana no comando. As tecnologias devem ampliar, e não substituir, a experiência de especialistas. Para IA usada em decisões de alto impacto, as academias defendem transparência, supervisão humana, testes rigorosos, cibersegurança e prestação de contas.
  • Parcerias entre iguais. Cooperação internacional pensada como produção conjunta de conhecimento e tecnologia, e não como simples entrega de soluções prontas de países ricos para países pobres.

Exemplos que já funcionam, inclusive na Amazônia

Num anexo, a declaração lista sistemas de cooperação que já operam, como o alerta de tsunamis do Oceano Índico, o sistema europeu de alerta de cheias ligado ao programa Copernicus e um painel de monitoramento de queimadas na Bacia Amazônica, que usa observações de satélite e dados públicos para detectar focos de fogo e acompanhar a fumaça.

O tema conversa diretamente com a realidade brasileira, que nos últimos anos teve enchentes de grandes proporções no Rio Grande do Sul, secas severas na Amazônia e temporadas intensas de queimadas, inclusive no Pantanal de Mato Grosso.

O que a declaração é, e o que ela não é

O documento é uma recomendação científica, sem efeito obrigatório. Os próprios autores dizem que não pretendem prescrever soluções e que a forma de aplicar cada medida vai depender das leis, instituições e recursos de cada país. Também afirmam que o foco em tecnologia não diminui a importância da prevenção, como evitar ocupações em áreas de risco e manter a infraestrutura em dia.

Na parte financeira, o texto defende que países com mais recursos ajudem a bancar a adoção dessas ferramentas onde a capacidade é menor, com financiamento previsível que vá além da compra de equipamentos e cubra manutenção e formação de pessoal. Cabe aos líderes do G20 decidir se, e como, as recomendações vão aparecer nos compromissos da cúpula de dezembro.

As academias registram ainda que, durante a própria elaboração da declaração, o mundo viu enchentes catastróficas no Nepal em agosto de 2026, incêndios florestais na Europa e no Canadá no verão do Hemisfério Norte e terremotos nas Filipinas e na Venezuela em junho. "Mais desastres inevitavelmente ocorrerão depois da publicação desta declaração", diz o texto.

Sala de monitoramento do Cemaden, o centro nacional de alertas de desastres naturais, em maio de 2023; imagem ilustrativa de arquivo. Foto: Luara Baggi (Ascom/MCTI), via Wikimedia Commons, licença CC BY 2.0; imagem recortada e redimensionada.

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