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  • 18/03/26 – Câmara abre inscrições para seminário sobre inteligência artificial, ciência de dados e ciência da informação

    18/03/26 – Câmara abre inscrições para seminário sobre inteligência artificial, ciência de dados e ciência da informação

    Câmara dos Deputados abre inscrições para seminário sobre inteligência artificial e ciência da informação

    A Câmara dos Deputados abriu as inscrições para o seminário “Inteligência artificial, ciência de dados e ciência da informação: reflexões sobre o futuro”. O evento, que integra a sexta edição do Biblioteca Convida, acontecerá na próxima terça-feira, 24 de março, às 14h, no Salão de Leitura da Biblioteca da Câmara.

    O objetivo principal é avaliar o impacto dos novos conhecimentos e tecnologias no universo das bibliotecas, analisando tanto os benefícios quanto os riscos associados a essas áreas emergentes. A participação é aberta a interessados que preencherem o formulário de inscrição.

    Parceria e Objetivos do Evento

    Esta iniciativa é uma parceria entre a Biblioteca da Câmara dos Deputados e a Biblioteca do Senado, com o apoio do Conselho Regional de Biblioteconomia (CBR1). O seminário faz parte das comemorações do Mês do Bibliotecário e busca promover um debate plural sobre temas como novas práticas inovadoras na profissão e políticas públicas para democratizar o acesso ao livro, à leitura e às bibliotecas.

    Palestrantes e Suas Experiências

    Ana Carolina Simionato Arakaki

    A professora associada e pesquisadora da Faculdade de Ciência da Informação da Universidade de Brasília (UnB), Ana Carolina Simionato Arakaki, é uma das palestrantes confirmadas. Sua atuação foca na organização e representação da informação e do conhecimento. Arakaki é docente permanente em programas de pós-graduação na UFSCar e na UnB, dedicando-se a integrar ensino, pesquisa e extensão para qualificar a organização da informação em ambientes digitais.

    Washington Segundo

    Washington Segundo, coordenador-geral de Informação Científica e Tecnológica no Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Técnica (Ibict), também participará do seminário. Ele é docente permanente no programa de pós-graduação em Ciência da Informação do Ibict e lidera projetos sobre ciência aberta, repositórios digitais, interoperabilidade de sistemas e gestão de dados científicos. Segundo coordenou iniciativas importantes como o Oasisbr, portal de disseminação de conteúdos científicos brasileiros de acesso aberto, e a Biblioteca Digital Brasileira de Teses e Dissertações (BDTD).

    Mediação e Formato

    A mediação do debate será realizada por Ernesto Carlos Bodê, servidor da Câmara dos Deputados. Bodê possui mestrado e doutorado em Ciência da Informação pela UnB e concluiu recentemente especialização e pós-doutorado em Deep Learning pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE).

    Serviço

    • Evento: Biblioteca Convida – Seminário “Inteligência artificial, ciência de dados e ciência da informação: reflexões sobre o futuro”
    • Data: 24 de março (terça-feira)
    • Horário: 14h às 17h
    • Local: Salão de Leitura da Biblioteca da Câmara dos Deputados – Anexo 2
    • Inscrições: Pelo formulário específico (link não fornecido no material original)
  • Bacharelado em Inteligência Artificial dá início às atividades de sua primeira turma

    Bacharelado em Inteligência Artificial dá início às atividades de sua primeira turma

    Bacharelado em Inteligência Artificial dá início às atividades de sua primeira turma

    A Universidade de Brasília (UnB) celebrou um momento histórico na última segunda-feira, 16 de fevereiro de 2026, com o início das atividades de sua primeira turma de graduação em Inteligência Artificial (IA). O curso, que ofertará 60 vagas anualmente, busca suprir a crescente demanda por especialistas em um campo que redefine indústrias e a sociedade.

    A iniciativa representa um passo estratégico para a UnB, alinhada ao Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) 2024-2028, que visa expandir a formação na área e fortalecer a soberania nacional. Estudantes como Breno Rios, aprovado pelo Enem, e Letícia Mayr, que retorna aos estudos após uma pausa, expressam grande entusiasmo por fazerem parte desta turma pioneira e pela relevância do conhecimento em IA para o futuro profissional.

    Um curso interdisciplinar para formar inovadores

    Com duração de quatro anos, o bacharelado em Inteligência Artificial é fruto de uma colaboração conjunta entre o Instituto de Ciências Exatas (IE), a Faculdade de Tecnologia (FT) e a Faculdade de Ciências e Tecnologias em Engenharia (FCTE). Essa estrutura interdisciplinar permite que os estudantes utilizem instalações e laboratórios de computação de alto desempenho nos campi Darcy Ribeiro e do Gama.

    A grade curricular é dividida em um ciclo básico comum, concentrado nos cinco primeiros semestres, seguido por um ciclo de especialização nos últimos três períodos. Ao final do quinto semestre, os alunos deverão escolher uma das quatro ênfases disponíveis: Desenvolvimento de Modelos para Indústria/Governo, IA Aplicada ao Design de Materiais, Engenharia de Sistemas Inteligentes ou Engenharia de IA.

    Formação com foco em impacto e ética

    O coordenador do curso, Paulo Henrique da Costa, destaca a empolgação do corpo docente em receber os novos alunos. Ele ressalta que o objetivo central é formar agentes de inovação com capacidade crítica e ética, aptos a desenvolver soluções complexas para setores como indústria, agronegócio, saúde e o setor público.

    A disciplina de Algoritmos e Programação de Computadores, ministrada por Luís Garcia, do Departamento de Ciência da Computação (CIC), é um exemplo da base fundamental oferecida. “É uma disciplina base para aprender o pensamento computacional, conceitos básicos de algoritmo, e a primeira linguagem de programação”, afirma o professor, ressaltando a importância desse conhecimento para a trajetória do estudante no curso.

    A carga horária total do curso é de 3.210 horas, sendo 2.130 horas em componentes obrigatórios, que incluem o ciclo básico, a ênfase escolhida, extensão curricular e o trabalho de conclusão de curso. As 1.080 horas restantes são destinadas a componentes optativos e eletivos, garantindo flexibilidade curricular.

    Um marco para a UnB e para o Brasil

    A criação do Bacharelado em Inteligência Artificial foi aprovada pelo Conselho de Ensino, Pesquisa e Extensão (Cepe) em novembro de 2025 e ratificada pelo Conselho Universitário (Consuni). O vice-reitor Márcio Muniz enfatizou que o curso é um esforço institucional para posicionar a UnB no cenário nacional e internacional da IA, indo além da tecnologia e contemplando também os direcionamentos éticos, políticos e sociais da área, como apontado por Wander Cleber, coordenador acadêmico da FCTE.

    Este pioneirismo da UnB em oferecer um bacharelado dedicado à Inteligência Artificial demonstra o compromisso da instituição em formar profissionais qualificados para os desafios e oportunidades de um futuro cada vez mais moldado pela tecnologia.

  • Inteligência artificial e satélites mapeiam terras agrícolas abandonadas no Cerrado

    Inteligência artificial e satélites mapeiam terras agrícolas abandonadas no Cerrado

    Inteligência artificial e satélites mapeiam terras agrícolas abandonadas no Cerrado

    Uma pesquisa inédita desenvolvida pela Embrapa e pela Universidade de Brasília (UnB) está transformando a forma como entendemos o uso da terra no Cerrado. Utilizando imagens de satélite de alta tecnologia e o poder da inteligência artificial (IA), o estudo conseguiu mapear áreas agrícolas que foram deixadas para trás. Os resultados iniciais, focados no município de Buritizeiro, no norte de Minas Gerais, são reveladores: mais de 13 mil hectares de terras agricultáveis estão abandonadas, o que representa quase 5% da área agrícola total do município em 2018. Essa iniciativa marca a primeira avaliação desse tipo no bioma e abre caminhos para ações de restauração ecológica, contabilidade de carbono e um planejamento territorial mais sustentável.

    A capacidade de identificar essas áreas com precisão, usando IA e satélites, é um avanço significativo. O que antes poderia passar despercebido ou levar anos para ser catalogado manualmente, agora é possível com uma acurácia de 94,7%. Essa tecnologia não apenas revela a extensão do abandono, mas também oferece insights sobre as causas e as consequências, permitindo que políticas públicas sejam mais eficazes e direcionadas. A Rede Neural Totalmente Conectada (FCNN), um modelo computacional avançado, foi fundamental nesse processo, reconhecendo padrões complexos nas imagens de satélite Sentinel-2, da Agência Espacial Europeia (ESA).

    Tecnologia avançada a serviço do meio ambiente

    A pesquisa, conduzida por equipes da Embrapa Cerrados (DF), Embrapa Agricultura Digital (SP), Embrapa Meio Ambiente (SP) e a UnB, empregou técnicas de aprendizado profundo (deep learning). Essas técnicas permitiram não só identificar áreas abandonadas, mas também classificar diferentes coberturas do solo: vegetação nativa, pastagens cultivadas, lavouras anuais e plantações de eucalipto. A classificação de áreas agrícolas abandonadas foi uma novidade e um dos pontos altos do estudo.

    O mapeamento detalhado revelou que cerca de 87% das terras abandonadas em Buritizeiro eram antigas plantações de eucalipto, originalmente destinadas à produção de carvão vegetal. O município é conhecido por sua extensa área de eucaliptos e pela pecuária bovina.

    Fatores que levam ao abandono de terras

    Segundo Edson Sano, pesquisador da Embrapa Cerrados, diversos fatores contribuem para o abandono de áreas agrícolas na região. “A região caracteriza-se por desafios produtivos, como baixa produtividade em pastagens durante períodos secos e custos crescentes de insumos fertilizantes, fatores que contribuem para o abandono de áreas agrícolas”, explica.

    A queda na atratividade econômica da produção de carvão vegetal, impulsionada pelo aumento nos custos logísticos e de produção, também é um fator relevante. O principal destino desse carvão era o polo siderúrgico de Sete Lagoas, em Minas Gerais. Adicionalmente, o aumento nos preços de fertilizantes e outros insumos agrícolas tem desencorajado a continuidade de atividades produtivas intensivas.

    É importante notar que, apesar do abandono em áreas de silvicultura, o estudo não identificou abandono significativo em lavouras anuais como soja ou milho durante o período analisado (2018-2022). Isso sugere que esses sistemas agrícolas mais intensivos conseguiram manter sua produtividade.

    Implicações para políticas públicas e sustentabilidade

    Gustavo Bayma, analista da Embrapa Meio Ambiente, destaca o potencial dos mapas gerados. “Os mapas gerados por essa metodologia trazem informações espaciais detalhadas sobre o abandono de terras”, afirma. Esses dados são cruciais para incluir áreas subutilizadas em estratégias nacionais de restauração ambiental e de mitigação das mudanças climáticas, como a estimativa do potencial de sequestro de carbono e a criação de corredores ecológicos.

    O estudo também aponta a necessidade de políticas que estabilizem os preços de insumos agrícolas e promovam alternativas econômicas sustentáveis, especialmente para pequenas e médias propriedades, já que fatores econômicos foram determinantes para o abandono de pastagens.

    No entanto, o monitoramento ainda enfrenta desafios. A análise se baseou em poucas datas de aquisição de imagens, o que dificulta a distinção entre abandono permanente e períodos temporários de pousio (descanso da terra). A diferenciação entre pastagens degradadas e vegetação nativa também é um obstáculo, pois suas características espectrais podem ser muito similares.

    “Os resultados fortalecem a necessidade de incorporar áreas abandonadas em políticas ambientais e agrícolas, com vistas à restauração ecológica, à mitigação climática e à sustentabilidade rural”, afirma Édson Bolfe, pesquisador da Embrapa Agricultura Digital.

    Apesar das limitações, a pesquisa comprova que métodos de aprendizado profundo combinados a imagens de satélite são capazes de mapear terras agrícolas abandonadas no Cerrado com robustez e precisão. Este avanço metodológico é vital para a avaliação de transições no uso da terra em ecossistemas de savana tropical e reforça a importância de considerar essas áreas em estratégias de desenvolvimento sustentável.

  • Inteligência artificial mapeia áreas agrícolas abandonadas no Cerrado

    Inteligência artificial mapeia áreas agrícolas abandonadas no Cerrado

    Inteligência artificial mapeia áreas agrícolas abandonadas no Cerrado

    Uma inovação tecnológica está revolucionando a forma como o Cerrado brasileiro é compreendido. Pesquisadores da Embrapa e da Universidade de Brasília (UnB) desenvolveram um estudo pioneiro que utiliza inteligência artificial (IA) e imagens de satélite para identificar e mapear áreas agrícolas abandonadas no bioma. Os resultados preliminares, focados no município de Buritizeiro, em Minas Gerais, revelaram mais de 13 mil hectares de terras ociosas entre 2018 e 2022, um número expressivo que representa quase 5% da área agrícola total do local no início do período. Esta iniciativa marca a primeira avaliação detalhada desse fenômeno no Cerrado e promete ser uma ferramenta fundamental para o desenvolvimento de políticas públicas voltadas à restauração ecológica, à contabilização de carbono e ao planejamento territorial com foco na sustentabilidade.

    A pesquisa, conduzida por equipes multidisciplinares da Embrapa Cerrados (DF), Embrapa Agricultura Digital (SP) e Embrapa Meio Ambiente (SP), em colaboração com a UnB, empregou imagens de alta resolução do satélite Sentinel-2, da Agência Espacial Europeia (ESA). Combinando essas imagens com técnicas avançadas de aprendizado profundo (deep learning), os cientistas conseguiram treinar um modelo computacional, conhecido como Rede Neural Totalmente Conectada (FCNN), para reconhecer padrões e classificar com precisão diferentes coberturas e usos da terra. Essa tecnologia inédita permitiu não apenas identificar vegetação nativa, pastagens, lavouras anuais e plantações de eucalipto, mas também, pela primeira vez, detectar áreas agrícolas em processo de abandono.

    Tecnologia garante alta precisão no mapeamento

    A eficácia da metodologia empregada é notável. O mapeamento alcançou uma acurácia de 94,7%, um índice considerado excelente para análises de uso da terra realizadas por meio de sensoriamento remoto. Essa alta confiabilidade nos dados permite uma compreensão mais aprofundada das dinâmicas territoriais no Cerrado.

    Eucalipto e desafios econômicos impulsionam abandono

    Os dados levantados em Buritizeiro indicam que a maioria das áreas abandonadas (cerca de 87%) era anteriormente ocupada por plantações de eucalipto, frequentemente destinadas à produção de carvão vegetal. O pesquisador da Embrapa Cerrados, Edson Sano, explica que diversos fatores contribuem para essa situação.

    “A região tem se caracterizado por desafios produtivos, incluindo baixa produtividade em pastagens durante períodos secos e custos crescentes de insumos fertilizantes, fatores que contribuem para o abandono”, afirma Sano.

    Ele acrescenta que a queda na atratividade econômica da produção de carvão vegetal, principal destino desses plantios, também é um fator relevante. “O aumento nos custos logísticos e de produção, direcionados principalmente para o polo siderúrgico de Sete Lagoas (MG), diminuiu a rentabilidade dessas atividades”, detalha o pesquisador.

    Sistemas agrícolas intensivos mantêm produtividade

    Por outro lado, o estudo não observou abandono significativo em lavouras anuais, como soja e milho, no período analisado. Segundo Sano, “isso sugere que os sistemas agrícolas mais intensivos mantiveram sua produtividade ao longo dos cinco anos analisados”. Isso indica resiliência e viabilidade econômica nesses setores.

    Desafios e limitações da tecnologia

    Apesar dos avanços, a equipe de pesquisa aponta alguns desafios. Édson Bolfe, pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, ressalta que a análise se baseou em um número limitado de imagens ao longo de cinco anos, o que dificulta a distinção precisa entre abandono permanente e práticas temporárias de pousio. A confirmação definitiva do abandono, em alguns casos, ainda requer interpretação visual e conhecimento local.

    Outro ponto levantado é a dificuldade intrínseca ao sensoriamento remoto em diferenciar áreas de pastagens degradadas de algumas formações de vegetação nativa, como gramíneas e arbustos, devido à semelhança em suas assinaturas espectrais. Contudo, o desenvolvimento contínuo da IA e o aprimoramento de algoritmos prometem superar essas barreiras em futuras aplicações.