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Em meio aos impactos das queimadas, IFAM lança sistema para prever eventos de fogo na Amazônia

Projeto financiado pelo Google alia ciência e tecnologia à prevenção de queimadas e reforça o compromisso da instituição com a produção de conhecimento voltado às necessidades da sociedade.

23/10/2026 10h07 Por: Assessoria Ifam
Em meio aos impactos das queimadas, IFAM lança sistema para prever eventos de fogo na Amazônia

Foto: FAEPI

Em um momento em que o Amazonas enfrenta, há cerca de um mês, os impactos das queimadas e da fumaça intensa, o Instituto Federal do Amazonas (IFAM) apresenta uma iniciativa que busca fortalecer a prevenção de eventos de fogo na região amazônica. Nesta quinta-feira (22), em Manaus, a instituição lançou o sistema IA-FogoBio, desenvolvido para prever eventos de fogo com até 14 dias de antecedência.

 

A iniciativa evidencia o papel do IFAM como instituição pública de ensino, pesquisa e extensão, que vai além da formação profissional e acadêmica para produzir conhecimento científico e desenvolver soluções capazes de contribuir com a sociedade. Em uma região marcada por desafios ambientais e pela vulnerabilidade aos efeitos das queimadas, a pesquisa aplicada representa uma oportunidade de aproximar a ciência das demandas concretas da população.

 

Para o reitor do IFAM, professor Jaime Cavalcante Alves, o lançamento do sistema representa uma oportunidade de demonstrar como a pesquisa científica e a inovação desenvolvidas na instituição podem contribuir para enfrentar desafios que afetam diretamente a sociedade.

 

“Como instituição pública de ensino, pesquisa, extensão e inovação, temos o compromisso de produzir conhecimento e desenvolver soluções que contribuam para melhorar a vida da população. O IA-FogoBio representa esse esforço de aproximar a ciência e a inovação dos desafios da nossa região, especialmente diante dos impactos das queimadas aqui no Amazonas”, destaca o reitor.

Ciência e tecnologia para enfrentar desafios ambientais

 

O sistema utiliza técnicas de aprendizagem de máquina (machine learning) e aprendizagem profunda (deep learning) para analisar dados de satélites e sensores de solo. Entre as variáveis consideradas estão a umidade do solo, os ventos e a proximidade de áreas rurais, urbanas e territórios indígenas.

 

Com previsões de até 14 dias de antecedência, o IA-FogoBio busca identificar condições favoráveis à ocorrência de eventos de fogo na Amazônia. As informações geradas podem ampliar o tempo disponível para que instituições e órgãos responsáveis avaliem cenários de risco e planejem medidas de prevenção e resposta.

 

O coordenador do projeto, professor Diego Câmara Sales, destaca o potencial da ferramenta para apoiar a atuação do poder público.

 

“Com base nas previsões e nos dados disponibilizados, governos estaduais e municipais poderão planejar ações de prevenção e mitigação de riscos, emitir alertas, orientar a população e identificar áreas que demandam maior atenção”, explica.

 

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O professor também ressalta a importância do acesso público à plataforma, desenvolvida por pesquisadores da região.

 

“Nosso objetivo é oferecer não apenas dados, mas informações relevantes para a tomada de decisões. A versão beta já está disponível gratuitamente, e a previsão é que a versão final seja lançada em aproximadamente seis meses”, afirma.

 

Financiamento e equipe

 

Financiado pelo Google, o IA-FogoBio foi selecionado em edital do Instituto Clima e Sociedade (iCS), que recebeu 396 propostas de todo o Brasil. Após uma etapa classificatória, 20 iniciativas foram selecionadas para apresentação em Brasília, e oito receberam financiamento, entre elas a proposta do IFAM.

 

A Fundação de Apoio ao Ensino, Pesquisa, Extensão e Interiorização do IFAM (FAEPI) atua como gestora financeira do projeto, desenvolvido no Polo de Inovação do Instituto Federal. A iniciativa reúne pesquisadores do IFAM e do Centro Gestor e Operacional do Sistema de Proteção da Amazônia (CENSIPAM), além de estudantes de Engenharia e do ensino médio.

 

Para conhecer a plataforma IA-FogoBio: acesse aqui.