Introdução

O avanço das mudanças climáticas impõe desafios urgentes à humanidade, exigindo mecanismos eficazes para reduzir e compensar emissões de gases de efeito estufa. Dentro desse contexto, os mercados de carbono tornaram-se instrumentos estratégicos para acelerar a transição energética, incentivar a conservação ambiental e promover soluções sustentáveis com valor econômico. No entanto, esses mercados ainda enfrentam barreiras críticas de confiança, transparência e operacionalização, especialmente em países em desenvolvimento.

A credibilidade dos créditos de carbono depende diretamente da capacidade de medir, verificar e rastrear, com precisão e integridade, as emissões evitadas ou removidas da atmosfera. Métodos tradicionais, baseados em auditorias pontuais e declarações autodeclaratórias, não são mais suficientes para atender às exigências de compradores internacionais e investidores institucionais. Surge, então, a necessidade de construir uma nova geração de projetos de carbono, baseada em dados contínuos, certificação automatizada e monetização inteligente.

Neste cenário, tecnologias como inteligência artificial (IA), blockchain, sensores ambientais e plataformas digitais oferecem oportunidades reais para elevar o padrão técnico e ético dos mercados de carbono. Modelos computacionais treinados com dados de satélite, sensores IoT e imagens hiperespectrais já permitem estimar o sequestro de carbono com alta acurácia, detectar desmatamento não autorizado em tempo real e automatizar a certificação com trilhas imutáveis de auditoria.

Além do avanço tecnológico, o Brasil deu um passo importante com a aprovação do Marco Legal do Mercado Brasileiro de Redução de Emissões (MBRE), por meio do Projeto de Lei nº 412/2022. Essa legislação estabelece princípios fundamentais como integridade ambiental, adicionalidade, rastreabilidade, transparência e segurança jurídica, criando as condições para que projetos confiáveis e financeiramente viáveis sejam desenvolvidos no país. A regulamentação em curso abre espaço para soluções digitais que alinhem inovação tecnológica, compromisso climático e inclusão econômica.

Este artigo tem como objetivo apresentar um estudo técnico acessível sobre como a inteligência artificial pode ser aplicada para rastrear, certificar e monetizar créditos de carbono, com base em experiências internacionais e adaptações ao contexto brasileiro. Ao longo dos tópicos, discutimos os principais gargalos do mercado, exploramos aplicações práticas de IA, propusemos um plano de ação em cinco etapas e abordamos dilemas éticos fundamentais para a governança desses sistemas.

Mais do que uma análise conceitual, este trabalho propõe um caminho prático para implementar no Brasil um projeto piloto de carbono inteligente, integrando dados ambientais, algoritmos auditáveis e plataformas de negociação. A proposta parte da convicção de que é possível — e necessário — transformar a complexidade técnica em soluções estratégicas que combinem impacto climático, retorno econômico e responsabilidade socioambiental.

O desafio dos créditos confiáveis

Apesar do crescimento dos mercados de carbono como ferramenta para enfrentar as mudanças climáticas, a credibilidade dos créditos de carbono ainda é um dos principais obstáculos à sua ampla adoção e valorização econômica. Muitos compradores e investidores questionam se os créditos realmente correspondem a reduções ou remoções reais de emissões de gases de efeito estufa (GEE). Há quatro falhas principais que comprometem essa confiança:

Estimativas imprecisas de emissões evitadas

Grande parte dos projetos de carbono — como reflorestamento, conservação ou uso de energia limpa — depende de modelos e suposições para estimar quantas emissões foram evitadas em comparação com um “cenário de referência”. Quando esses modelos não são bem definidos ou auditados, surgem incertezas.

Por exemplo, Doimi e Minetto (2023) analisam projetos realizados em áreas úmidas da Itália e destacam que muitos métodos de certificação anteriores a 2018 tornaram-se obsoletos, por não incorporarem avanços em sensores ambientais e monitoramento contínuo por IoT. A falta de dados em tempo real compromete a precisão das estimativas.

Falta de adicionalidade

A adicionalidade é um critério essencial: o projeto só deve gerar créditos se não aconteceria sem o apoio financeiro do mercado de carbono. No entanto, muitos projetos já estavam planejados ou seriam implementados de qualquer forma — o que torna inválida a emissão de créditos.

Woo et al. (2025) destacam que a ausência de critérios automatizados e auditáveis para adicionalidade fragiliza a integridade dos mercados, permitindo que créditos sejam emitidos mesmo quando não há ganho climático real.

Incerteza na permanência

A permanência refere-se à duração com que o carbono capturado (por exemplo, em florestas) permanece armazenado. Incêndios, mudanças de uso do solo ou desastres naturais podem reverter o sequestro de carbono.

Samiul Islam (2025) mostra que a implementação de soluções baseadas na natureza em cidades como Daca precisa ser acompanhada por arquiteturas digitais robustas, com sensores e inteligência artificial que monitorem continuamente as condições ambientais e a eficácia do sequestro de carbono ao longo do tempo.

Sem monitoramento automatizado, muitos projetos operam com alto risco de reversão não detectada — um problema crítico para investidores.

Dificuldade de monitoramento e verificações independentes

A verificação tradicional ainda depende de auditorias presenciais, relatórios autodeclaratórios e documentos em papel. Isso eleva custos e reduz a frequência das avaliações. A fragmentação de padrões entre certificadoras, como VERRA, Gold Standard e ISO 14064, dificulta a comparação e o intercâmbio de créditos entre mercados distintos.

Estudo publicado na Building and Environment aponta que a falta de sistemas digitais seguros de mensuração, reporte e verificação (MRV) é uma das principais razões para a baixa adesão do setor da construção aos mercados de carbono.

Além disso, a revisão de Uddin et al. (2024) ressalta que a ausência de integração entre fontes de dados e tecnologias de previsão de emissões baseadas em IA limita a transparência e aumenta o custo da verificação.

Proposta: 

É exatamente nesse contexto de incerteza e desconfiança que proponho um projeto capaz de utilizar inteligência artificial, sensores conectados e blockchain para superar essas limitações. A tecnologia pode oferecer mais precisão, padronização e transparência — transformando um mercado hoje problemático em uma oportunidade confiável de financiamento climático, rastreável em tempo real.

IA aplicada ao mercado de carbono

A inteligência artificial (IA) vem se consolidando como uma ferramenta poderosa para transformar a forma como projetos de carbono são monitorados, certificados e avaliados economicamente. Combinando sensores de campo, dados meteorológicos, imagens de satélite e algoritmos avançados, é possível construir um sistema de gestão contínua e automatizada de projetos ambientais — algo impensável até poucos anos atrás.

Segundo Woo et al. (2025), a IA atua de forma transversal ao ciclo de vida de um crédito de carbono, desde a coleta de dados até a certificação e precificação dos créditos .

Fontes de dados: do solo ao satélite

A base de qualquer sistema inteligente está na qualidade dos dados. Atualmente, é possível combinar diferentes fontes:

• Satélites como Sentinel-2 e Landsat, que oferecem imagens periódicas da cobertura vegetal;
• Sensores IoT e estações meteorológicas, que coletam dados contínuos de temperatura, umidade e uso do solo;
• Drones e LiDAR, para análises em alta resolução de biomassa e topografia;
• Bases públicas e privadas, como dados climáticos históricos e projeções de mudança do uso da terra.

Samiul Islam (2025) demonstrou como a integração desses dados, em uma arquitetura com deep learning e aprendizado por reforço, gerou ganhos mensuráveis em sequestro de carbono urbano, biodiversidade e redução de ilhas de calor em Daca, Bangladesh .

Aplicações práticas da IA

A inteligência artificial pode ser aplicada de forma concreta em diversas etapas de projetos de carbono, indo além da teoria e oferecendo soluções já testadas em campo. Combinando dados de diferentes origens — como sensores ambientais, imagens de satélite e bancos meteorológicos —, é possível construir modelos computacionais que aprendem com os dados históricos e reconhecem padrões relevantes para a estimativa e a certificação de carbono.

Esses modelos não apenas aumentam a precisão dos cálculos de sequestro de carbono, como também possibilitam ajustes dinâmicos em tempo real, algo essencial para garantir a confiabilidade dos créditos. A seguir, destacamos três aplicações que ilustram o potencial da IA no rastreamento, validação e precificação de créditos de carbono: estimativas em áreas agrícolas, detecção de alterações florestais e análises automatizadas da biomassa e uso do solo. Essas aplicações mostram como a IA pode tornar o mercado de carbono mais transparente, confiável e acessível.

1. Estimativa de sequestro de carbono em agricultura regenerativa: Modelos de aprendizado de máquina vêm sendo usados para estimar o carbono acumulado no solo e na biomassa, com base em práticas agrícolas sustentáveis. Isso permite emitir créditos com mais precisão e reduzir a dependência de inventários manuais. Pawar (2025) reforça que essas análises melhoram a confiança nos créditos e viabilizam sua integração com plataformas de financiamento climático.
2. Detecção de desmatamento e recalibração de emissões: IA combinada com imagens de satélite permite detectar desmatamentos ilegais ou alterações não previstas em áreas florestais. Com isso, o balanço de emissões pode ser recalculado automaticamente, ajustando o volume de créditos emitidos. Isso reduz o risco de “créditos fantasmas”. Gupta et al. (2024) exploram o uso de smart contracts em plataformas com IA para garantir que essas atualizações sejam validadas em tempo real.
3. Análise da biomassa e uso do solo: Técnicas de visão computacional e redes neurais profundas são capazes de analisar imagens hiperespectrais e estimar a densidade da vegetação, a saúde das florestas e o uso agrícola. Essas informações servem como insumos para o cálculo preciso da captura de carbono e sua permanência. Uddin et al. (2024) apontam que esse tipo de análise melhora a eficiência dos mercados e reduz os custos de verificação.

Benefícios estratégicos da IA para os atores do mercado

A adoção de inteligência artificial no mercado de carbono não representa apenas um avanço tecnológico, mas também uma oportunidade estratégica para todos os agentes envolvidos no ecossistema climático. Ao transformar grandes volumes de dados em informações acionáveis, a IA oferece soluções que fortalecem a confiança, reduzem riscos e melhoram a eficiência operacional dos projetos de carbono.

Esses benefícios não são restritos à etapa técnica de monitoramento. Eles impactam diretamente a credibilidade dos créditos, a atratividade para investimentos e a efetividade da regulação climática. Empresas que adotam tecnologias inteligentes conseguem comprovar suas ações ambientais com maior transparência; investidores passam a operar com mais segurança; e os órgãos reguladores ganham novas ferramentas para fiscalizar e garantir a integridade ambiental dos projetos.

Além disso, como demonstrado por Woo et al. (2025), a IA favorece a interconexão entre plataformas digitais, certificadoras e mercados compradores, criando um ambiente mais padronizado, confiável e preparado para escalar globalmente .

Essas soluções tecnológicas oferecem ganhos concretos para todos os envolvidos:

• Empresas ganham mais confiança ao usar dados auditáveis e automatizados para certificar seus projetos;
• Investidores reduzem o risco de aquisição de créditos inválidos ou superestimados;
• Reguladores passam a contar com dados em tempo real e algoritmos de alerta para garantir integridade ambiental.

Além disso, como ressalta Woo et al. (2025), a adoção da IA nos mercados de carbono permite construir pontes entre plataformas, certificadoras e compradores, favorecendo a interoperabilidade e a padronização internacional .

Proposta: 

A proposta deste estudo é demonstrar, com base nas evidências mais atuais, que é possível estruturar um projeto robusto e viável com uso de IA no mercado de carbono. Para isso, proponho uma linha de ação em cinco etapas:

1. Mapear os projetos existentes ou potenciais, com foco em florestas, agricultura regenerativa ou infraestrutura urbana verde.
2. Coletar dados ambientais de múltiplas fontes, integrando sensores, satélites e dados climáticos públicos.
3. Desenvolver algoritmos supervisionados e preditivos, adaptados às condições locais e validados com bases confiáveis.
4. Integrar a plataforma a sistemas de certificação reconhecidos (como VERRA ou Gold Standard), com dashboards e trilhas de auditoria baseadas em blockchain.
5. Conectar o sistema a plataformas de negociação ou marketplaces digitais, facilitando a monetização automatizada dos créditos.

Essa trajetória viabiliza não apenas a emissão segura de créditos, mas também sua valorização no mercado. O resultado será um sistema de carbono inteligente, auditável, confiável e preparado para escalar globalmente.

Certificação automatizada e confiável

Um dos maiores gargalos dos mercados de carbono é a verificação manual e intermitente dos dados de emissão e sequestro. Auditorias presenciais, documentos autodeclaratórios e a diversidade de metodologias adotadas por diferentes certificadoras tornam o processo lento, caro e suscetível a erros. Para que os créditos de carbono tenham valor real — ambiental e financeiro —, é necessário garantir que sejam lastreados em dados confiáveis, atualizados e auditáveis.

A boa notícia é que a tecnologia já permite automatizar grande parte desse processo, aumentando a confiabilidade e reduzindo os custos operacionais. A combinação de IA com blockchain é particularmente promissora nesse contexto.

Algoritmos de verificação e sensores inteligentes

A primeira etapa da automação está na substituição de checklists e vistorias pontuais por modelos preditivos, sensores IoT e algoritmos de aprendizado de máquina. Esses sistemas monitoram continuamente os dados ambientais (como temperatura, umidade, biomassa e uso do solo) e geram alertas sempre que há desvios que possam comprometer a integridade do projeto.

Estudo de Doimi e Minetto (2023) mostra como sensores integrados a redes GSM e dispositivos IoT permitiram monitorar áreas úmidas no norte da Itália de forma contínua, oferecendo dados para validação automática da captura de carbono mesmo em condições climáticas adversas.

Além disso, algoritmos supervisionados como Random Forest e XGBoost já são usados para detectar padrões inconsistentes ou indícios de fraude em projetos florestais, como mostram Segaran et al. (2025) em sua análise sobre o uso combinado de blockchain e machine learning na validação de créditos florestais.

Blockchain e trilhas imutáveis de auditoria

Uma segunda camada de confiança vem da integração com tecnologias de registro imutável, como blockchain. Com essa arquitetura, cada etapa do projeto (da medição ao crédito emitido) fica registrada de forma transparente, rastreável e à prova de alterações.

Segundo Baiz (2024), o uso de blockchain evita a duplicidade de créditos, garante o histórico completo das transações e facilita a interoperabilidade entre certificadoras, governos e plataformas de negociação.

Além disso, contratos inteligentes (“smart contracts”) podem ser programados para só liberar a emissão do crédito quando todas as condições técnicas forem validadas automaticamente — o que reduz drasticamente a possibilidade de erros ou fraudes operacionais, como demonstra Mahmud (2025) no contexto da criação de uma plataforma de mercado voluntário em Bangladesh.

Padrões internacionais e validação automatizada

A adoção dessas tecnologias também facilita a adesão a padrões de certificação internacionais, como VERRA, Gold Standard e ISO 14064, que exigem evidências claras de adicionalidade, permanência e co-benefícios socioambientais.

A pesquisa de Uddin et al. (2024) destaca que sistemas baseados em IA e blockchain não apenas cumprem os requisitos dessas certificadoras, como também facilitam a geração de relatórios e a comunicação com os compradores, tornando os créditos mais competitivos no mercado .

Proposta: 

A implementação de um sistema de certificação automatizada e confiável requer:

• Instalar sensores e definir fontes de dados satelitais e meteorológicas específicas para cada projeto;
• Treinar algoritmos de IA para verificar as condições técnicas exigidas pelas certificadoras;
• Criar uma infraestrutura de blockchain para registrar cada etapa do projeto e emitir créditos com trilhas de auditoria automáticas;
• Integrar o sistema às metodologias reconhecidas de certificação, garantindo conformidade internacional e aceitação em plataformas de comercialização.

Com essa estrutura, é possível dar um salto de confiança e eficiência no mercado de carbono — tornando os créditos não apenas rastreáveis e verificáveis, mas também comercialmente valorizados em escala global.

Monetização inteligente dos créditos

Mesmo quando um projeto é bem monitorado e certificado, transformar créditos de carbono em valor financeiro concreto ainda é um desafio para muitas organizações. A falta de transparência nos preços, a burocracia para acesso a mercados internacionais e a dificuldade em encontrar compradores confiáveis reduzem o potencial econômico de iniciativas ambientais.

Nesse contexto, o uso de inteligência artificial (IA), blockchain e plataformas digitais automatizadas permite criar novas formas de monetização mais eficientes, confiáveis e escaláveis — especialmente para projetos de pequeno e médio porte, que frequentemente ficam de fora dos mercados tradicionais.

Plataformas digitais e smart contracts

As chamadas plataformas digitais de carbono já permitem que produtores e desenvolvedores de projetos ofertem créditos diretamente no mercado, sem intermediários. Quando essas plataformas integram IA e contratos inteligentes (smart contracts), todo o processo de venda, pagamento e liquidação dos créditos pode ser automatizado e validado digitalmente.

Gupta et al. (2024) descrevem como contratos inteligentes integrados a sistemas de monitoramento e verificação permitem que os créditos sejam emitidos e transferidos somente quando as condições ambientais forem confirmadas em tempo real, garantindo segurança jurídica e rastreabilidade completa.

Além disso, plataformas como a proposta por Mahmud (2025) para Bangladesh incluem interfaces simples, painéis de transparência e sistemas de incentivo que tornam o processo acessível até para pequenos produtores rurais.

Precificação baseada em inteligência artificial

Outro avanço importante é o uso de modelos de IA para apoiar a formação de preços dos créditos, considerando variáveis como:

• Qualidade do projeto (tipo de ecossistema, adicionalidade, co-benefícios sociais)
• Condições do mercado (oferta e demanda por tipo de crédito)
• Classificação ESG dos compradores e alinhamento com compromissos climáticos

Segundo Alanazi (2024), algoritmos como Random Forest e Support Vector Regression apresentaram alta precisão na previsão de preços de créditos em mercados descentralizados, com R² superior a 0,98 em cenários de teste .

Além disso, essas soluções favorecem a transparência e evitam distorções de preço causadas por negociações opacas ou desequilíbrios de informação entre partes.

Matching automatizado entre projetos e compradores

Com a integração entre IA e big data, já é possível realizar o pareamento automático entre projetos e compradores, com base em critérios como localização, tipo de impacto ambiental, metas de neutralidade de carbono e certificações aceitas.

Woo et al. (2025) apontam que a criação de marketplaces baseados em IA, com filtros personalizados e dashboards inteligentes, permite reduzir os tempos de negociação e ampliar o alcance global dos projetos verificados.

Pawar (2025) reforça que esse tipo de infraestrutura digital pode democratizar o acesso a mercados de carbono para novos atores, especialmente em países em desenvolvimento.

Proposta:

A proposta inclui o desenvolvimento de uma plataforma inteligente de monetização de créditos de carbono com as seguintes funcionalidades:

• Emissão automatizada de créditos verificados, com base em dados validados e integrados via blockchain;
• Precificação dinâmica orientada por IA, ajustando o valor dos créditos de acordo com critérios ambientais, reputacionais e de mercado;
• Marketplace digital com matching inteligente, conectando projetos a compradores com perfis compatíveis e metas ESG alinhadas;
• Contratos inteligentes para liquidação automática, reduzindo prazos e garantindo segurança jurídica na transação.

Essa estrutura torna possível não apenas vender créditos, mas posicionar os projetos como ativos digitais confiáveis e integrados à nova economia verde.

Casos reais e tendências globais

A aplicação de tecnologias como inteligência artificial e blockchain nos mercados de carbono já é uma realidade em diversas partes do mundo. Iniciativas em curso demonstram que essas ferramentas podem aumentar a eficiência, a rastreabilidade e o valor econômico dos créditos, ao mesmo tempo em que ampliam o acesso a pequenos produtores e garantem maior integridade ambiental. O Brasil tem potencial para liderar essa nova fase do mercado, aprendendo com experiências internacionais e adaptando soluções às suas condições específicas.

Iniciativas internacionais em destaque

Pachama, nos Estados Unidos, é uma das empresas mais conhecidas no uso de visão computacional e aprendizado profundo para monitorar florestas por meio de imagens de satélite. Seus algoritmos estimam o sequestro de carbono e detectam automaticamente alterações no uso do solo, ajudando a validar e rastrear créditos com maior precisão.

Já a Carbonfuture, na Europa, utiliza uma combinação de blockchain e inteligência artificial para criar um registro transparente de todo o ciclo de vida de um crédito, incluindo verificações de adicionalidade, permanência e rastreabilidade da transação. Seus sistemas permitem auditoria em tempo real e conexão direta com investidores institucionais.

Na Ásia, o caso de Bangladesh, documentado por Mahmud (2025), destaca o desenvolvimento de uma plataforma descentralizada para o mercado voluntário de carbono, com foco em acessibilidade, contratos inteligentes e segurança para pequenos produtores .

Já o estudo de Samiul Islam (2025) mostra como uma arquitetura baseada em IA, aplicada à cidade de Daca, permitiu maximizar o sequestro de carbono urbano com base em soluções baseadas na natureza, combinando aprendizado profundo com dados climáticos e sensoriamento remoto .

Tendências tecnológicas emergentes

Entre as tendências mais promissoras, destacam-se:

• Tokenização de créditos com NFTs, como discutido por Khanna e Maheshwari (2020), que permite representar cada crédito como um ativo digital único, facilitando rastreamento e comercialização em plataformas digitais.
• Precificação preditiva com IA, conforme apresentado por Alanazi (2024), usando algoritmos como Random Forest e SVR para calcular o valor justo de créditos com base em dados de mercado, ambientais e reputacionais.
• Sistemas integrados de MRV digital (medição, reporte e verificação), que unem IA e blockchain para reduzir custos e aumentar a frequência das auditorias, como defendido por Woo et al. (2025).

Essas soluções apontam para um futuro onde os créditos de carbono se tornarão ativos digitais de alta qualidade, com lastro ambiental, verificação contínua e liquidez global.

Proposta:

Inspirado por essas iniciativas, proponho estruturar um projeto brasileiro que combine:

• Monitoramento inteligente com IA, adaptado às realidades de florestas tropicais, agricultura regenerativa e áreas urbanas;
• Certificação automatizada via blockchain, com trilhas de auditoria transparentes e interoperabilidade com plataformas internacionais;
• Tokenização e comercialização em marketplace próprio ou integrado a redes internacionais, com precificação dinâmica e smart contracts.

Esse modelo poderá posicionar o Brasil não apenas como um provedor de créditos, mas como um líder em infraestrutura digital de carbono, com soluções replicáveis na América Latina e em países do Sul Global.

Dilemas éticos e governança algorítmica

A introdução de tecnologias como inteligência artificial, blockchain e tokenização nos mercados de carbono traz inúmeros benefícios, mas também levanta questões éticas e de governança que precisam ser enfrentadas desde o início. Um sistema tecnicamente avançado pode falhar em sua missão climática e social se não for projetado com transparência, justiça territorial e responsabilidade algorítmica.

Injustiças territoriais e greenwashing tecnológico

Um dos riscos mais frequentes é o da injustiça territorial. Empresas de grande porte podem comprar créditos gerados em regiões distantes — como reservas florestais ou propriedades rurais — e continuar poluindo em áreas urbanas ou industriais densamente povoadas. Embora esses créditos sejam tecnicamente válidos, o impacto ambiental local permanece negativo, gerando distorções socioambientais e desconectando a responsabilidade da compensação.

Além disso, tecnologias digitais podem ser usadas como fachada para reforçar práticas de greenwashing, simulando compromisso ambiental sem mudança estrutural real. O estudo de Amram et al. (2025) alerta para esse tipo de ilusão regulatória, em que sistemas complexos de verificação escondem falhas estruturais nos critérios de adicionalidade e integridade dos créditos.

Uso indevido de créditos como barreira de mercado

Outro cenário crítico é o uso estratégico dos créditos como barreira competitiva. Empresas podem adquirir grandes volumes de créditos em determinada região, não com o objetivo de compensar emissões, mas de bloquear a entrada de concorrentes ou projetos independentes naquela área. Isso desvirtua a função ambiental do mercado e exige mecanismos regulatórios que coíbam a concentração e o uso especulativo de créditos.

Algoritmos enviesados e decisões opacas

A própria IA, se mal treinada ou alimentada com dados enviesados, pode reforçar desigualdades existentes. Por exemplo, modelos de precificação podem supervalorizar projetos em regiões com maior acesso a infraestrutura digital, penalizando iniciativas em territórios periféricos. A falta de explicabilidade das decisões algorítmicas também dificulta auditorias independentes e compromete a legitimidade dos sistemas.

Como apontam Matus e Veale (2022), há similaridades entre os desafios regulatórios da IA e os da sustentabilidade: ambos envolvem “propriedades de credibilidade difíceis de observar” e cadeias de valor fragmentadas. Por isso, defendem que a certificação de algoritmos siga princípios aprendidos na governança ambiental, como transparência, independência técnica e participação dos afetados.

Recomendação: governança algorítmica desde a origem

Para que o projeto de carbono inteligente proposto neste estudo seja efetivo e ético, ele precisa incorporar desde o início uma estrutura de governança algorítmica, com mecanismos como:

• Comitê independente de ética e transparência digital;
• Auditoria de dados e explicabilidade dos modelos;
• Participação de comunidades locais no desenho e monitoramento dos projetos;
• Publicação dos critérios de decisão e precificação;
• Limites à concentração de créditos por comprador ou região.

Proposta:

O desenvolvimento de um sistema de rastreabilidade e monetização de créditos de carbono com IA deve ser acompanhado de critérios éticos claros e governança ativa, garantindo que a tecnologia amplie, e não reduza, a justiça ambiental e climática. O objetivo é criar um ecossistema de carbono inteligente que seja eficiente, transparente e socialmente responsável — uma referência para projetos replicáveis em países do Sul Global.

Plano de ação para empresas brasileiras

O avanço regulatório no Brasil tem criado condições mais seguras e previsíveis para a participação de empresas no mercado de carbono. Com a aprovação do Marco Legal do Mercado Brasileiro de Redução de Emissões (MBRE), por meio do Projeto de Lei nº 412/2022, o país deu um passo importante para alinhar suas políticas climáticas às diretrizes internacionais, abrindo espaço para que projetos com base em inteligência artificial (IA) e digitalização sejam incorporados ao sistema regulado.

A futura regulamentação do MBRE prevê princípios fundamentais como:

• Integridade ambiental, com base em critérios técnicos para mensuração, reporte e verificação (MRV);
• Adicionalidade, exigindo que os projetos comprovem que só ocorreram com o estímulo do mercado de carbono;
• Transparência e rastreabilidade, inclusive com apoio de tecnologias digitais;
• Eficiência econômica, promovendo soluções de baixo custo para redução de emissões;
• Segurança jurídica, com regras claras para certificação e negociação dos créditos.

Essa base legal cria um ambiente favorável para o desenvolvimento de projetos confiáveis e financeiramente viáveis. No entanto, para que as empresas brasileiras possam realmente se beneficiar desse novo ciclo, é necessário avançar em cinco frentes práticas: diagnóstico estratégico, estruturação dos dados, desenvolvimento algorítmico, certificação automatizada e inserção em plataformas de monetização.

A seguir, apresento um plano de ação estruturado que pode ser adotado por empresas, cooperativas, governos locais e organizações da sociedade civil que desejem atuar com carbono inteligente e gerar créditos de alta integridade ambiental e tecnológica.

Etapa 1: Diagnóstico e priorização

O primeiro passo é realizar um diagnóstico técnico e estratégico das atividades da empresa que geram ou evitam emissões de carbono. Isso inclui:

• Identificar áreas com potencial para gerar créditos (reflorestamento, regeneração de pastagens, eficiência energética, agricultura de baixo carbono);
• Levantar dados já disponíveis internamente ou em órgãos públicos;
• Avaliar a maturidade digital da operação e os recursos humanos envolvidos.

Esse diagnóstico deve incluir também os objetivos do projeto: neutralização de emissões próprias, geração de créditos para venda, ou certificação para fortalecer o posicionamento ESG.

Etapa 2: Estruturação dos dados e sensores

Com as oportunidades definidas, é necessário estruturar a base de dados ambientais, que será a matéria-prima da IA. As ações incluem:

• Instalação de sensores (umidade, temperatura, CO₂ do solo);
• Integração com imagens de satélite de alta resolução (ex. Sentinel-2, Landsat);
• Consolidação de dados históricos, climáticos, topográficos e de uso do solo;
• Criação de repositórios seguros e interoperáveis.

Essa fase pode ser feita em parceria com universidades, agtechs ou startups especializadas.

Etapa 3: Desenvolvimento da inteligência algorítmica

A terceira etapa é o desenvolvimento dos modelos de IA, que serão responsáveis por analisar os dados e gerar os indicadores técnicos que validam os créditos. São incluídas aqui:

• Modelos de machine learning para estimar sequestro de carbono;
• Algoritmos de detecção de anomalias para identificar desmatamento ou degradação;
• Aplicação de smart contracts para condicionar a emissão dos créditos a critérios técnicos automatizados.

Como demonstram Gupta et al. (2024) e Alanazi (2024), esses modelos permitem acelerar a verificação e aumentar a confiança nas transações.

Etapa 4: Certificação e integração a plataformas

Com os dados processados e os créditos calculados, é hora de garantir a certificação com validade nacional ou internacional, seguindo padrões como VERRA, Gold Standard ou ISO 14064. As ações incluem:

• Produção de relatórios com trilhas de auditoria em blockchain;
• Integração com registries e plataformas digitais reconhecidas;
• Testes de conformidade com critérios de adicionalidade, permanência e co-benefícios.

Baiz (2024) ressalta que a padronização e interoperabilidade desses processos são chave para o reconhecimento dos créditos em mercados internacionais.

Etapa 5: Monetização, parcerias e reinvestimento

A etapa final envolve colocar os créditos no mercado com máxima eficiência, transparência e impacto:

• Avaliação do preço justo por meio de modelos preditivos;
• Inserção dos créditos em marketplaces digitais ou leilões;
• Parcerias com compradores institucionais, fundos ESG ou empresas com metas net-zero;
• Reinvestimento do capital obtido em novas áreas do projeto ou em soluções sociais no território.

Essa abordagem cria um ciclo virtuoso: quanto maior a credibilidade e o impacto do projeto, maior o valor de mercado dos créditos e mais capacidade de reinvestimento local.

Comentário do autor:

Ao seguir este plano, empresas brasileiras poderão sair da posição de fornecedoras pontuais de créditos e assumir um papel estratégico como desenvolvedoras de infraestrutura climática inteligente. A proposta aqui apresentada mostra que é possível estruturar um projeto tecnicamente viável, ambientalmente robusto e com alto potencial de retorno — ambiental, social e econômico.

Conclusão

A transição para uma economia de baixo carbono exige mais do que boas intenções: demanda sistemas robustos, confiáveis e escaláveis que transformem emissões evitadas ou capturadas em ativos ambientais com valor reconhecido. Neste artigo, apresentamos os principais desafios que ainda comprometem a credibilidade dos créditos de carbono e mostramos como a inteligência artificial, aliada a blockchain e sensoriamento ambiental, pode oferecer soluções práticas e de alto impacto para superá-los.

As aplicações já estão em curso ao redor do mundo, com resultados concretos em redução de custos, aumento da transparência e melhoria da governança ambiental. O Brasil, com sua diversidade ecológica, capacidade científica e avanço regulatório recente, está em posição privilegiada para liderar uma nova geração de projetos de carbono com infraestrutura digital embarcada.

No entanto, não basta replicar tecnologias: é preciso garantir que esses sistemas respeitem princípios de justiça territorial, ética algorítmica e engajamento social. Por isso, propusemos também um plano de ação que articula inovação tecnológica com governança responsável — incluindo critérios de certificação, padronização e monetização inteligente dos créditos.

O caminho está aberto. Com uma abordagem estruturada e transparente, empresas brasileiras podem se tornar protagonistas na criação de um mercado de carbono inteligente, confiável e globalmente valorizado — e, ao fazê-lo, contribuir de forma concreta para os objetivos climáticos nacionais e internacionais.

Glossário

Termo	Definição
GEE (Gases de Efeito Estufa)	Gases que retêm o calor na atmosfera terrestre, contribuindo para o aquecimento global. Incluem CO₂, CH₄ (metano), N₂O (óxido nitroso) e outros.
Crédito de Carbono	Unidade padronizada que representa a redução ou remoção de 1 tonelada de CO₂ equivalente da atmosfera. Pode ser negociada em mercados regulados ou voluntários.
Sequestro de Carbono	Processo natural ou induzido de captura e armazenamento de dióxido de carbono, geralmente por florestas, solos ou tecnologias industriais.
Adicionalidade	Princípio segundo o qual um projeto só é elegível para gerar créditos de carbono se sua realização for motivada diretamente pelo financiamento climático.
Permanência	Tempo durante o qual o carbono removido ou evitado permanece fora da atmosfera. Projetos devem demonstrar baixa probabilidade de reversão.
IA (Inteligência Artificial)	Campo da computação que desenvolve sistemas capazes de aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões ou prever eventos automaticamente.
Machine Learning (Aprendizado de Máquina)	Técnica de IA que permite a computadores aprenderem com dados históricos e melhorar seu desempenho sem serem explicitamente programados.
Random Forest	Algoritmo de aprendizado de máquina baseado em múltiplas árvores de decisão. É eficaz para classificação, previsão e detecção de padrões complexos.
XGBoost	Modelo avançado de machine learning baseado em árvores de decisão, conhecido por sua precisão e velocidade em problemas estruturados.
Support Vector Regression (SVR)	Algoritmo de regressão que busca encontrar uma função que melhor se ajuste aos dados com margem mínima de erro. Utilizado em previsão de preços e séries temporais.
Visão Computacional	Subcampo da IA que utiliza imagens (como as de satélite) para extrair informações úteis, como identificação de cobertura vegetal ou desmatamento.
LiDAR (Light Detection and Ranging)	Tecnologia de sensoriamento remoto que usa feixes de laser para medir a distância entre o sensor e o solo, criando modelos 3D detalhados da superfície e da vegetação.
IoT (Internet das Coisas)	Conjunto de sensores e dispositivos interconectados que coletam e transmitem dados ambientais, meteorológicos ou operacionais em tempo real.
Blockchain	Estrutura digital descentralizada que registra dados e transações em blocos criptografados, garantindo integridade, segurança e rastreabilidade.
Smart Contract (Contrato Inteligente)	Código executável registrado em blockchain que automatiza regras e condições de um acordo, como liberação de crédito após verificação ambiental.
MRV (Medição, Reporte e Verificação)	Procedimento padronizado para quantificar e validar emissões evitadas ou removidas em projetos de carbono.
Tokenização	Processo de transformar ativos físicos ou intangíveis (como créditos de carbono) em representações digitais únicas (tokens) que podem ser negociadas em plataformas.
Marketplace de Carbono	Plataforma digital onde créditos de carbono são listados, avaliados, vendidos e comprados por empresas ou investidores.
VERRA	Uma das principais organizações certificadoras de créditos de carbono no mundo. Administra o padrão Verified Carbon Standard (VCS).
Gold Standard	Certificadora internacional de créditos de carbono, com foco em benefícios socioambientais além da redução de emissões.
ISO 14064	Conjunto de normas internacionais que estabelece princípios e requisitos para quantificação, monitoramento e verificação de emissões de GEE.
R² (R-quadrado)	Medida estatística que indica o grau de ajuste de um modelo preditivo aos dados observados. Valores próximos de 1 indicam alta precisão.
Agricultura Regenerativa	Sistema agrícola que busca restaurar a saúde do solo, aumentar a biodiversidade e capturar carbono por meio de práticas como rotação de culturas, plantio direto e compostagem.
Greenwashing	Estratégia em que uma empresa exagera ou distorce seus compromissos ambientais para parecer mais sustentável do que realmente é.
Carbono Inteligente	Abordagem que combina IA, blockchain, sensores e análise de dados para garantir que os créditos de carbono sejam reais, rastreáveis, auditáveis e comercializáveis com segurança.

Referências Bibliográficas Utilizadas

AMRAM, Benjamin; LEIBLER, Yehuda; LISTENBERG, Romi; GREENBAUM, Dov. Navigating compliance and ethical challenges in carbon trading. Journal of Law, Market & Innovation, v. 4, n. 2, p. 176–219, 2025. DOI: 10.13135/2785-7867/12268.

ALANAZI, Inam A. Intelligent blockchain for managing carbon credits. Sydney: University of Technology Sydney, 2024. Disponível em: https://opus.lib.uts.edu.au/handle/10453/187231. Acesso em: 27 jul. 2025.

BAIZ, Pedro. Blockchain and carbon markets: standards overview. arXiv, 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2403.03865.

DOIMI, Mauro; MINETTO, Giorgio. Artificial intelligence GHG monitoring for a voluntary carbon certification. Journal of Environmental Science and Engineering B, v. 12, n. 1, 2023. DOI: 10.17265/2162-5263/2023.01.001.

GUPTA, Karthik. Blockchain-powered NFTs: a paradigm shift in carbon credit transactions. In: PAPADAKI, Maria et al. (Org.). Information Systems. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. p. 75–87. DOI: 10.1007/978-3-031-56478-9_6.

ISLAM, F. A. Samiul. Artificial intelligence-driven optimization of nature-based carbon sequestration: a scalable architecture for urban climate resilience. International Journal of Environment and Climate Change, v. 15, n. 7, p. 252–277, 2025. DOI: 10.9734/ijecc/2025/v15i74928.

MAHMUD, Mohammad Aftab; MAHMUD, Md Ridwan. Blockchain-based voluntary carbon market for Bangladesh. arXiv, 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2403.03865.

MATUS, Kira J. M.; VEALE, Michael. Certification systems for machine learning: lessons from sustainability. Regulation & Governance, v. 16, p. 177–196, 2022. DOI: 10.1111/rego.12417.

PAWAR, Utkarsha P. Empowering carbon markets: carbon footprint analytics for enhanced transparency, trust and sustainable emissions management. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, v. 13, n. 7, p. 35–42, 2025. Disponível em: https://www.ijraset.com/best-journal/empowering-carbon-markets-carbon-footprint. Acesso em: 27 jul. 2025.

WOO, Junghoon et al. AI in carbon trading: enhancing market efficiency and risk management. ResearchGate, 2025. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/391731741. Acesso em: 27 jul. 2025.