Tecnologia
MCTI lança GT para transformar riqueza mineral em tecnologia, indústria e desenvolvimento sustentável
Publicado em
13 de maio de 2026por
Da Redação
Da bateria do celular aos painéis solares, carros elétricos e equipamentos médicos, os minerais estratégicos estão no centro das transformações tecnológicas e industriais do mundo. Com foco em ampliar a capacidade brasileira de transformar esses recursos em conhecimento, inovação e produtos de maior valor agregado, o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) lançou, na manhã desta quarta-feira (13), em Brasília, o Grupo de Trabalho de Inovação para o Setor Mineral (GT Soberania Tecnológica Nacional).
No mesmo dia, o governo federal publicou no Diário Oficial da União (DOU) a Portaria MCTI nº 10.064, de 12 de maio de 2026, que institui oficialmente o grupo e define suas competências.
O GT terá a missão de elaborar a proposta do Programa Nacional de Pesquisa, Desenvolvimento Tecnológico, Extensionismo Tecnológico e Inovação para o Setor Mineral, o Programa Inova+Mineral. A iniciativa pretende estruturar uma agenda nacional voltada ao fortalecimento da infraestrutura científica, à formação de profissionais especializados, ao desenvolvimento tecnológico, à industrialização e à ampliação do conteúdo nacional nas cadeias minerais consideradas estratégicas para o país.
Ciência, tecnologia e agregação de valor
Durante o lançamento, a ministra da Ciência, Tecnologia e Inovação, Luciana Santos, afirmou que a agenda mineral ultrapassa a lógica da extração de recursos naturais e envolve diretamente ciência, tecnologia, indústria e soberania nacional.
“A demanda global por minerais críticos e estratégicos cresce com a transição energética, com a digitalização da economia e com novas tecnologias que dependem cada vez mais desses insumos. Por isso, quando falamos de minerais estratégicos, estamos falando também de soberania, de desenvolvimento e do lugar que o Brasil quer ocupar no futuro”, declarou.
Luciana Santos destacou ainda que o objetivo do governo é ampliar a presença do Brasil nas etapas de maior intensidade tecnológica da cadeia mineral. “Nós não queremos que o Brasil seja apenas fornecedor de matéria-prima para o mundo. O Brasil não pode aceitar o papel de exportar minério bruto e importar tecnologia cara. O Brasil tem inteligência, instituições e capacidade produtiva para transformar sua riqueza mineral em conhecimento, inovação, sustentabilidade e soberania”, afirmou.
Agenda estratégica para a indústria e a transição energética
De acordo com a portaria publicada no DOU, o programa terá como referência a Política Mineral Brasileira, a Nova Indústria Brasil (NIB), o Plano de Transformação Ecológica, o Plano Clima, a Estratégia Nacional de Economia Circular e a Estratégia Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação (ENCTI). Entre as prioridades da iniciativa, estão a transição energética, a transformação ecológica, a segurança alimentar e o desenvolvimento sustentável do país.
O grupo será coordenado pela Secretaria de Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (Setec/MCTI) e conta com participação do Centro de Tecnologia Mineral (Cetem), da Financiadora de Estudos e Projetos (Finep), do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), da Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (Embrapii) e do Centro de Gestão e Estudos Estratégicos (CGEE). A Secretaria-Executiva ficará sob responsabilidade do Departamento de Programas de Inovação do MCTI.
A proposta será apresentada à ministra Luciana Santos em até 90 dias, prazo que poderá ser prorrogado uma única vez por igual período.
Desafios tecnológicos e papel estratégico do país
O secretário de Desenvolvimento Tecnológico e Inovação do MCTI, Daniel Almeida, afirmou que o cenário internacional exige o fortalecimento das capacidades tecnológicas nacionais no setor mineral.
“Hoje, os países que lideram o desenvolvimento tecnológico associado aos minerais críticos e estratégicos não são necessariamente aqueles que apenas possuem reservas minerais, mas aqueles capazes de dominar tecnologias, estruturar cadeias industriais e transformar conhecimento em capacidade produtiva e inovação”, disse.
Segundo ele, o grupo buscará integrar políticas públicas, instrumentos de financiamento, universidades, centros de pesquisa e empresas para ampliar a capacidade brasileira de inovação mineral.
O diretor do Departamento de Programas de Inovação do MCTI, Osório Guimarães, ressaltou que a proposta do GT é organizar uma agenda nacional baseada em prioridades estratégicas e em evidências técnicas.
“A ideia do GT é justamente aproveitar todo esse conhecimento que foi acumulado e construir uma nova agenda, a partir dos acertos e dos aprendizados dos projetos anteriores. Precisamos responder aonde o Brasil quer chegar no setor mineral e quais cadeias produtivas serão prioritárias para o país”, completou.
Investimentos e fortalecimento da inovação mineral
O lançamento do GT ocorre em meio à ampliação dos investimentos públicos em pesquisa, desenvolvimento e inovação no país. Entre 2023 e 2025, a Finep contratou mais de 5,3 mil projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação, com volume superior a R$ 45 bilhões — crescimento de 235% em relação ao período entre 2019 e 2022.
Na área mineral, a chamada Finep Mais Inovação Brasil — Transformação Mineral destina R$ 200 milhões em recursos não reembolsáveis para empresas brasileiras desenvolverem soluções tecnológicas no setor. As linhas contemplam minerais críticos, mineração urbana, reaproveitamento de resíduos, tecnologias sustentáveis e descarbonização da transformação mineral.
Entre os materiais considerados prioritários estão lítio, cobre, níquel, grafita, terras-raras, nióbio, silício, cobalto e titânio, utilizados em baterias, semicondutores, sistemas de energia renovável e equipamentos de alta tecnologia.
As chamadas também priorizam projetos ligados à recuperação de áreas degradadas, monitoramento de barragens, reciclagem de resíduos eletrônicos e tecnologias industriais de baixo carbono, como hidrogênio de baixa emissão e captura de CO₂.
Base científica e capacidade instalada
O MCTI também destaca que o Brasil possui uma estrutura consolidada de ciência, tecnologia e inovação voltada ao setor mineral. O país conta atualmente com cerca de 22 Institutos Nacionais de Ciência e Tecnologia ligados à mineração, 58 unidades Embrapii com atuação em transformação mineral e mais de 96 arranjos produtivos locais de base mineral distribuídos em diferentes regiões do país.
O Centro de Tecnologia Mineral (Cetem), unidade de pesquisa vinculada ao MCTI, atua desde 1978 no desenvolvimento de tecnologias voltadas ao aproveitamento sustentável dos recursos minerais brasileiros e é o único instituto público do país especializado em tecnologia mineral e ambiental aplicada à mineração.
Tecnologia
Pesquisa do Cemaden e INPE usa inteligência artificial para tornar previsões de enxurradas mais confiáveis
Published
7 horas agoon
13 de maio de 2026By
Da Redação
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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