Um consórcio internacional de pesquisadores conseguiu, pela primeira vez, estimar o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) em escala global com resolução municipal — e até em grades de 10 km por 10 km — usando imagens de satélite e aprendizado de máquina. O trabalho, publicado nesta terça-feira (17), na revista Nature Communications, indica que 58% da população mundial foi classificada no quintil errado de IDH dentro do próprio país quando se utilizam apenas dados provinciais. Em grades ainda mais detalhadas, o índice chega a 65%.

O estudo, intitulado “Global high-resolution estimates of the UN Human Development Index using satellite imagery and machine learning” (DOI: 10.1038/s41467-026-68805-6), foi conduzido por pesquisadores da Stanford University, University of British Columbia, California Institute of Technology e do United Nations Development Programme (PNUD).

Criado pela ONU em 1990, o IDH combina renda, educação e expectativa de vida para medir o desenvolvimento humano. Oficialmente, o United Nations Development Programme divulga o índice apenas no nível nacional (191 países). Pesquisas recentes haviam avançado para cerca de 1.739 províncias.

O novo estudo vai além: produz estimativas para 61.530 municípios e 819.309 áreas de 0,1° x 0,1° (aproximadamente 10 km²).

“Grande parte das decisões públicas acontece em nível local, mas os dados disponíveis estavam agregados demais”, afirma Jonathan Proctor, da Universidade de British Columbia, um dos autores principais. “Isso gerava um viés de agregação significativo.”

Segundo os pesquisadores, ao atribuir o mesmo IDH a toda uma província, regiões urbanas desenvolvidas e áreas rurais vulneráveis eram colocadas no mesmo patamar estatístico — mascarando desigualdades internas.

O método combina imagens diurnas de alta resolução (cerca de 5 metros) com dados de luminosidade noturna e técnicas de aprendizado de máquina. A abordagem — chamada MOSAIKS — transforma padrões visuais de infraestrutura, densidade urbana, estradas e ocupação do solo em variáveis capazes de prever indicadores socioeconômicos.

Nos testes:

O modelo explicou 96% da variação total do IDH provincial quando ancorado às médias nacionais;

“O desempenho é comparável a abordagens treinadas com dados muito mais detalhados”, diz Luke Sherman, da Stanford.

As estimativas revelam padrões invisíveis nas estatísticas tradicionais: capitais como Moscou exibem centros com IDH elevado cercados por áreas periféricas menos desenvolvidas; no Paquistão e no noroeste da Índia, regiões irrigadas próximas ao rio Indo apresentam IDH maior que áreas desérticas vizinhas e em diversos países, estradas e eixos logísticos concentram bolsões de maior desenvolvimento.

O estudo calcula que, com base nas estimativas em grade fina, 20,4% da população mundial estava um quintil abaixo do que indicavam os dados provinciais; 21% estava um quintil acima e cerca de 9% estavam dois quintis deslocados para cima ou para baixo.

Para testar implicações práticas, os autores simularam um programa social no México destinado aos 10% mais vulneráveis.

Com dados provinciais, a taxa de acerto no direcionamento foi de 32,3%.

Com dados municipais estimados por satélite, subiu para 43,7% — um ganho de 11,4 pontos percentuais.

Eles ressaltam, porém, que o modelo não substitui censos ou pesquisas domiciliares, mas pode complementar dados em países onde levantamentos são raros ou desatualizados. Segundo o artigo, apenas metade dos países de baixa renda realizou um censo na última década.

Os pesquisadores reconhecem limitações: as estimativas tendem a ter menor variância que os dados reais;  o modelo é mais preciso para renda e escolaridade do que para expectativa de vida; e a validação direta foi possível apenas em três países.

Especialistas alertam que decisões baseadas em algoritmos exigem transparência e avaliação contínua de vieses.

Ainda assim, o avanço abre uma nova fronteira: a possibilidade de medir desenvolvimento humano com granularidade quase cartográfica, atualizável com imagens recentes de satélite.

Os dados completos foram disponibilizados publicamente pelos autores para uso de governos e pesquisadores.

Em um mundo em que a desigualdade se desenha no detalhe do território, a combinação de satélites e inteligência artificial começa a revelar aquilo que as médias nacionais insistiam em esconder.