Satélites em chamas: IA criada por adolescentes detecta incêndios florestais 35 min antes da NASA; US$ 2,7 milhões em rodada seed

Serviço de detecção precoce de incêndios florestais: uma plataforma de software que combina mais de 10 satélites, câmeras em torres e dados meteorológicos com três modelos de IA, alertando serviços de combate a incêndios e empresas em tempo real por WhatsApp, SMS ou e-mail

Que a resposta a incêndios florestais não precisa de novo hardware — uma camada de software que combina satélites, câmeras e IA de terceiros pode detectar incêndios mais rápido que a NASA

US$ 2,7 milhões em rodada seed (abril de 2026) liderada pela Dalus Capital, com Draper Associates, Vitamin C e Draper Cygnus; cerca de US$ 900 mil captados anteriormente junto a apoiadores como a ONU, o MIT, a Cornell e Alexis Ohanian

Em 2020, incêndios florestais na região de Córdoba queimaram 340.000 hectares e destruíram casas de pessoas próximas a Franco Rodriguez Viau, então com 16 anos, aluno da escola técnica ORT em Buenos Aires. Com os colegas Joaquín Chamo e Ulises López Pacholczak, ele construiu um protótipo que usava feeds de satélites da NASA; as agências de combate a incêndios lhes disseram que alertas que chegavam com três a cinco dias de atraso eram inúteis, então a equipe recomeçou em torno da detecção precoce.

Em vez de construir satélites ou câmeras próprios, a equipe criou uma plataforma de software que combina dados de mais de dez satélites (NASA, NOAA, ESA), câmeras de torre 360°, drones e previsões meteorológicas, executando três modelos de IA: detecção de ignição, reconhecimento de colunas de fumaça e previsão de propagação. Os alertas são enviados por WhatsApp, SMS ou e-mail, e os relatos dos usuários alimentam mais de 20.000 validações de campo que retreinam os modelos. O primeiro cliente pagante surgiu cerca de 18 meses depois; os clientes cresceram para empresas florestais e de energia, os bombeiros voluntários da Argentina e a seguradora AON, e em 2025 seus alertas apoiaram respostas a mais de 600 incêndios florestais.

O diferencial era o timing, não o sensoriamento: os incêndios já eram visíveis aos satélites, mas os alertas chegavam com três a cinco dias de atraso, então as equipes não podiam agir sobre eles

Software sobre hardware alugado escalou onde os construtores de satélites não conseguiram: sem ativos intensivos em capital, mais rápido em 21 países

O plano gratuito era um volante de dados: mais de 20.000 validações de campo dos usuários fizeram seus modelos detectar incêndios com mais rapidez e precisão

Os compradores tinham uma linha orçamentária real — perdas por incêndio — e a plataforma vendia para seguradoras, silvicultura, energia e agricultura, não apenas para governos

É possível superar um incumbente verticalmente integrado sem possuir o ativo: uma camada de software sobre satélites existentes superou a latência dos alertas da NASA, e o plano gratuito alimentou os dados de campo que aprimoraram a IA

Em maio de 2026, a startup tinha mais de 55.000 usuários em 21 países, 33 clientes ativos e uma equipe de 26 pessoas, e acabara de ganhar o UNCCD G20 Youth Ecopreneur Award no ChangeNOW (31 de março de 2026). Ela planeja usar a rodada seed para aprimorar os modelos de IA, criar ferramentas de medição de CO2 evitado e um produto de seguro paramétrico contra incêndios florestais com a AON, além de expandir da América Latina para os Estados Unidos; a meta de longo prazo são drones que verificam e, eventualmente, combatem incêndios