TECNOLOGIA
MCTI e Congresso fortalecem cooperação para regulação e avanço da inteligência artificial no Brasil
Nesta quarta-feira (8), o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (Pbia), liderado pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), esteve no centro da discussão em audiência pública na Comissão de Ciência, Tecnologia, Inovação e Informática (CCT) do Senado Federal. O debate entre governo, academia, setor produtivo e sociedade civil teve foco na necessidade de uma regulação ética, segura e alinhada ao desenvolvimento tecnológico nacional para a inteligência artificial (IA).
O plano prevê mais de R$ 23 bilhões em investimentos em pesquisa, soberania digital e inclusão, consolidando a IA como eixo do desenvolvimento tecnológico e econômico do País.
O diretor do Departamento de Ciência, Tecnologia e Inovação Digital (DECTI), Hugo Valadares, representou o MCTI na audiência. Valadares explicou que o ministério atua de forma colaborativa com o Congresso, especialmente nas discussões do Projeto de Lei nº 2.338/2023, que trata do marco regulatório da IA. “Hoje nós temos questões que envolvem as maiores potências do mundo no debate sobre IA e ficamos numa posição de correr de forma que o Brasil acompanhe esse importante debate do mundo e, sobretudo, que o País consiga ser ponta de lança no desenvolvimento dessas tecnologias.”
Ainda conforme o diretor, é necessário equilibrar inovação, segurança cibernética e ética e fortalecer a cooperação com órgãos como a Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD) e o Gabinete de Segurança Institucional (GSI) para proteção de dados sensíveis e governança digital. “A tecnologia muda demais. De um ano para cá, quando o plano foi entregue nas mãos do presidente Lula, algumas coisas que a gente tinha como verdades absolutas, a gente já percebeu que não é o caminho. E coisas que não haviam sido pensadas naquele momento a gente já tem que ter um olhar diferente, né? O Plano precisa do feedback de todos”, afirmou.
Cooperação transversal
Segundo o chefe da Assessoria Especial de Assuntos Parlamentares e Federativos, Luiz Rodrigues, o diálogo estabelecido na audiência é essencial para qualificar os debates legislativos, transformando o Pbia no eixo orientador da política nacional. “O MCTI oferece aos legisladores uma visão clara das prioridades do Executivo, da alocação de recursos e dos objetivos de soberania digital e inclusão. A ponte de diálogo transforma a estratégia governamental em subsídios concretos, garantindo que o debate legislativo seja técnico, alinhado a um plano nacional robusto e focado em ações práticas”, disse.
Valadares concordou com Rodrigues. Segundo ele, reuniões e debates diversos são travados com integrantes do legislativo para garantir uma colaboração ampla. “Trabalhamos agora em sugestões para o PL 2.338/2023, como o financiamento da IA no Brasil. Nós entendemos que a postura do Executivo é uma postura de colaboração porque quem formula é o legislativo.”
Rodrigues acrescentou ainda que a colaboração com o Congresso já trouxe grandes avanços para a ciência e tecnologia (C&T), como a recomposição do Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FNDCT) e o fortalecimento de programas de inovação, como o IA² MCTI. O Congresso aprovou o PLN nº 1, que recuperou R$ 4,18 bilhões para o fundo, elevando seu orçamento a um recorde de R$ 9,96 bilhões em 2023.
“O avanço estruturado do PL 2.338/2023, o marco regulatório da IA, é, em si, um resultado concreto. O projeto foi aprovado no Senado e agora tramita em uma Comissão Especial na Câmara, que conduz um plano de trabalho robusto com diversas audiências públicas. A participação ativa do MCTI nessas discussões garante que o processo legislativo seja tecnicamente sólido, prevenindo a aprovação de uma lei desconectada da realidade tecnológica e das necessidades do País”, disse o chefe da assessoria especial do MCTI.
Marco Regulatório da IA
A regulamentação da inteligência artificial no Brasil busca definir regras para o uso ético, seguro e transparente da tecnologia em setores público e privado. O Projeto de Lei nº 2.338/2023 propõe princípios para garantir que sistemas de IA respeitem direitos fundamentais, evitem discriminação e assegurem responsabilidade sobre os impactos de decisões automatizadas. A proposta se insere num contexto global em que países disputam a liderança tecnológica sem abrir mão da proteção de dados e da confiança dos cidadãos.
De acordo com Valadares, a prioridade é assegurar que “a tecnologia avance de forma ética e segura, sem colocar em risco dados sensíveis ou a integridade das pessoas”. O desafio é garantir equilíbrio entre estímulo à inovação e salvaguarda de direitos. Como explica Rodrigues, a estratégia do Governo do Brasil é “alinhar as decisões legislativas à política nacional de inovação”, ancorada no Pbia.
Audiência
Além de Hugo Valadares, participaram da audiência requerida pelo senador Flávio Arns, presidente da comissão, o representante da Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD), Lucas Costa dos Anjos; o coordenador de Implantação, Suporte e Sustentação do Sistema Nacional de Informações de Segurança Pública (Sinesp), Igor Muniz Da Silva; o diretor da Federação das Indústrias de São Paulo (Fiesp) Rony Vainzof; o advogado Fabrício da Mata Alves; o técnico de Planejamento e Pesquisa do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) Sergio Ricardo de Melo Queiroz; o professor da USP Edson Amaro Júnior;
Principais eixos discutidos:
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Regulação ética e proporcional da inteligência artificial
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Segurança de dados, cibersegurança e combate à desinformação
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Cooperação entre MCTI, ANPD e Congresso Nacional
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Inclusão digital, letramento tecnológico e formação de talentos
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Papel da pesquisa científica e inovação nacional
Os senadores presentes defenderam que a regulação da IA deve ser clara, proporcional e flexível, capaz de proteger direitos fundamentais sem comprometer a inovação. Também houve consenso sobre a importância de o Brasil se posicionar como protagonista na governança global da IA, com base em princípios de ética, inclusão e soberania tecnológica.
O debate no Senado reforçou que a construção de um marco regulatório sólido para a IA depende da cooperação contínua entre governo, legislativo, setor produtivo e academia. Dentro do Pbia, o MCTI consolida-se como articulador central na formulação de políticas que unam inovação, ética e soberania tecnológica, preparando o Brasil para uma transição digital segura, inclusiva e competitiva no cenário global.
TECNOLOGIA
Pesquisa do Cemaden e INPE usa inteligência artificial para tornar previsões de enxurradas mais confiáveis
As enxurradas estão entre os desastres naturais mais difíceis de prever. Em poucos minutos, chuvas intensas podem transformar rios e ruas em correntes violentas, reduzindo o tempo de reação das Defesas Civis e aumentando os riscos para a população. Agora, uma pesquisa conduzida por tecnologistas e pesquisadores do Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden), do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e do Serviço Federal de Processamento de Dados (Serpro) propõe um novo caminho para tornar essas previsões mais confiáveis com o uso de inteligência artificial.
O Cemaden e o INPE são unidades de pesquisa vinculadas ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI).
Publicado na revista científica Transactions in GIS, o trabalho introduz uma abordagem inovadora para modelos de aprendizado de máquina (machine learning). O diferencial está em incluir, nas previsões, algo que normalmente fica de fora: as incertezas presentes nos próprios dados usados pelos sistemas. Na prática, isso permite tornar os alertas mais robustos e confiáveis para uso em sistemas de alerta precoce.
Agora, o modelo não apenas estima o comportamento do rio, mas também informa o grau de confiança daquela previsão — um dado importante para decisões em situações de risco.
Para Jaqueline Soares, tecnologista do Cemaden e primeira autora do estudo, a principal inovação está em incorporar explicitamente as incertezas aos modelos de previsão. “O estudo tem como foco central a incorporação da análise de incertezas aos modelos de aprendizado de máquina, tornando as previsões mais robustas e confiáveis para uso em sistemas operacionais de alerta precoce”, afirma.
Hoje, grande parte dos sistemas trabalha com previsões determinísticas, que indicam apenas um resultado possível. O problema é que os dados usados nesses modelos podem conter falhas causadas por limitações de sensores, ausência de medições, erros de calibração ou até pelas etapas de processamento das informações.
O que o estudo propõe
A pesquisa apresenta quatro contribuições principais:
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Criação de uma base pública inédita com cinco anos de dados hidrometeorológicos de alta resolução (2019 a 2023);
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Desenvolvimento de uma metodologia para analisar como as incertezas dos dados afetam as previsões;
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Criação de um modelo probabilístico chamado Uncertainty-Aware Ensemble for Machine Learning (UAE-ML), que gera faixas de previsão em vez de apenas um valor único;
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Desenvolvimento de novas métricas para medir robustez e propagação das incertezas nos modelos.
A base de dados reúne estimativas de chuva obtidas por radar meteorológico e medições de nível d’água, permitindo representar com maior precisão tanto a distribuição das chuvas quanto a resposta dos rios.
“A disponibilização pública de uma base de dados hidrometeorológicos de alta resolução, composta por cinco anos de registros, fortalece a ciência aberta, a reprodutibilidade e o desenvolvimento de novas pesquisas aplicadas à realidade brasileira”, explica Jaqueline.
Estudo de caso em Nova Friburgo (RJ)
A metodologia foi aplicada na bacia do rio Bengalas, em Nova Friburgo (RJ), uma das regiões mais vulneráveis a enxurradas no Brasil. A área reúne relevo acidentado, urbanização intensa e um histórico marcado por desastres naturais, incluindo a tragédia de 2011 na região serrana do Rio de Janeiro.
Para avaliar o desempenho do sistema, os pesquisadores analisaram mais de 73 mil registros hidrometeorológicos e testaram cinco técnicas diferentes de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais e modelos baseados em árvores de decisão. Os testes consideraram previsões que variavam de 30 minutos a 6 horas de antecedência.
Os resultados mostram que não existe um único modelo ideal para todos os cenários. Em alguns casos, métodos mais precisos apresentaram menor robustez diante de dados incertos. “Propomos uma avaliação multicritério dos modelos, considerando não apenas o desempenho preditivo, mas também aspectos como robustez e custo computacional”, destaca Jaqueline.
Para os pesquisadores, esse tipo de análise é essencial em sistemas operacionais de alerta, que precisam equilibrar velocidade, precisão e confiabilidade em situações reais. A expectativa é que a metodologia contribua para o aprimoramento dos sistemas de alerta precoce do Cemaden, oferecendo mais suporte técnico para gestores públicos e equipes das Defesas Civis durante eventos extremos.
“Ao integrar dados, inteligência artificial e análise de incertezas, a pesquisa busca apoiar o desenvolvimento de políticas públicas voltadas à prevenção e à redução do risco de desastres”, conclui Soares.
O artigo tem como autores Jaqueline A. J. P. Soares (Cemaden), Allan K. S. Soares (Serpro), Luiz F. Satolo (Cemaden e INPE), Graziela B. Scofield (Cemaden), Stephan Stephany (INPE) e Leonardo B. L. Santos (Cemaden e INPE).
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