Neste artigo, Valéria Pequeno, da ENIDH — Escola Superior Náutica Infante D. Henrique, reflete sobre a importância das competências e da formação especializada para o futuro da Economia Azul. À medida que os setores marítimos se tornam mais digitais, sustentáveis e tecnologicamente exigentes, capacitar talento torna-se essencial para reforçar a competitividade, a inovação e a resiliência da economia do mar.

O oceano gera enormes quantidades de dados — por exemplo, imagens de satélite, registos de capturas de pesca, leituras de sensores e registos de tráfego marítimo — mas esta informação está fragmentada e, muitas vezes, isolada em silos, o que dificulta a sua interpretação e se torna, assim, uma barreira à governação sustentável.

Esta fragmentação é mais do que um obstáculo técnico; é uma crise de governação. À medida que o ordenamento do espaço marítimo e os investimentos na economia azul se expandem, a interoperabilidade semântica — a capacidade de unificar dados entre domínios através de significados partilhados — torna-se urgente.

O Verdadeiro Custo dos Dados Fragmentados

Como um puzzle espalhado por salas separadas, os dados oceânicos são inúteis se as suas peças não se conseguirem ligar. Considere estes exemplos práticos:

1. Em Portugal, os gestores das pescas enfrentam frequentemente desafios para ligar dados entre instituições. Por exemplo, as licenças de aquacultura da Direção-Geral de Recursos Naturais (DGRM) são armazenadas em formatos como PDFs ou ficheiros geoespaciais, tornando difícil cruzá-las com dados em tempo real sobre a qualidade da água da agência nacional da água (APA) ou dados oceanográficos do instituto nacional do mar (IPMA), que são armazenados em formatos técnicos como NetCDF.
2. Ahtiainen et al. (2025) destacam os desafios de integrar dados heterogéneos em análises ambientais de larga escala. No Mar Báltico, a fragmentação da informação exigiu complementar modelos com contributos de especialistas, reforçando a necessidade de interoperabilidade dos sistemas para permitir uma recolha e partilha coerentes de dados.
3. Os portais de dados abertos, por si só, não resolvem a interoperabilidade. Os MOUs tradicionais (Memoranda of Understanding) falham porque transferem dados sem os traduzir. Assim, podem existir lacunas semânticas (por exemplo, “temperatura da água” pode significar leituras à superfície (APA) ou valores médios em profundidade (IPMA)).

Mesmo quando os dados e metadados são tecnicamente acessíveis, a sua utilidade depende de semânticas consistentes. Por exemplo, o Instituto Hidrográfico português (ver aqui) disponibiliza dados geoespaciais marinhos e dados de boias em tempo real gratuitamente em formatos shapefile, Geodis, NetCDF e CSV através do seu geoportal Hydrographic+. No entanto, os utilizadores têm de reconciliar manualmente os metadados (disponíveis num catálogo separado) para verificar os termos de licenciamento e as definições contextuais.

Como destacado por Haimon et al. (2025) em Ocean Data Ecosystem, a falta de ontologias normalizadas — isto é, modelos claros que definem o significado dos dados — obriga os investigadores a ajustar manualmente a informação, o que contraria os Princípios FAIR. Estes princípios defendem que os dados devem ser facilmente localizáveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis.

Esta crítica reforça a visão de Tim Berners-Lee (2006), que defendeu a importância de os dados “falarem a mesma língua” através da interoperabilidade semântica.

O resultado? As decisões são atrasadas, as políticas carecem de precisão e a inovação estagna. O relatório da OCDE The Ocean Economy to 2050 (OECD, 2025) sublinha a necessidade de melhorar os sistemas de recolha de dados de observação oceânica e defende colaborações público-privadas robustas para melhorar a acessibilidade, interoperabilidade e governação dos dados.

Tecnologias Semânticas: Tornar os Dados Oceânicos Compreensíveis

As limitações dos enquadramentos tradicionais de partilha de dados exigem uma mudança nos pressupostos de base, porque estes não garantem que diferentes sistemas consigam realmente “compreender-se” entre si.

Abaixo apresentam-se alguns exemplos ilustrativos de como as tecnologias semânticas podem tornar os dados oceânicos mais úteis e interoperáveis:

— As ontologias podem colmatar estas lacunas ao permitir a interoperabilidade entre domínios. Em termos simples, funcionam como dicionários que definem conceitos-chave e relações dentro de um domínio — tornando possível que diferentes sistemas e conjuntos de dados se tornem comparáveis.

Por exemplo, a ontologia MarineTLO (ver aqui) é uma ontologia de domínio que contém 91 classes e 51 propriedades, permitindo não só expressar conhecimento entre categorias, mas também formular consultas genéricas, permitindo aos utilizadores pesquisar em diferentes fontes de dados utilizando conceitos partilhados. Contém informação sobre espécies marinhas, ecossistemas, condições da água, áreas geográficas e embarcações.

— Para além do ordenamento espacial, conjuntos de dados semanticamente harmonizados aumentam a fiabilidade das ferramentas baseadas em IA. No projeto Blue Cloud da UE, conjuntos de dados semanticamente alinhados estão a melhorar a fiabilidade de modelos de biodiversidade alimentados por IA. Ao utilizar normas comuns de metadados e protocolos interoperáveis como CSW, OAI-PMH e ERDDAP, os investigadores conseguem combinar dados de diferentes fontes de forma mais eficaz, melhorando os modelos de distribuição de espécies para a monitorização da biodiversidade marinha.

— Ao incorporar os princípios FAIR na governação oceânica, as tecnologias da web semântica transformam dados fragmentados em conhecimento acionável, garantindo que as políticas evoluem tão rapidamente quanto os ecossistemas que procuram proteger.

Apesar do seu potencial, as tecnologias semânticas enfrentam desafios de adoção:

• Inércia institucional: as agências mantêm-se presas a sistemas legados, receando os custos da transição.
• Falta de incentivos: os detentores de dados veem a interoperabilidade como um encargo, e não como um multiplicador de valor.
• Lacunas de competências: poucos cientistas marinhos têm formação em tecnologias de grafos de conhecimento.

Conclusão

O futuro do oceano depende de uma linguagem partilhada para os dados. A interoperabilidade semântica não é apenas jargão técnico — é a base para a resiliência climática, a proteção da biodiversidade e o crescimento azul sustentável. Para concretizar esta visão, os governos devem tornar obrigatórias ontologias normalizadas nas iniciativas de dados oceânicos e investir em hubs de interoperabilidade como o Blue Cloud.

No entanto, a tecnologia por si só não é suficiente: o verdadeiro potencial dos princípios FAIR e das ferramentas semânticas só pode ser desbloqueado enfrentando diretamente as barreiras humanas e institucionais. Só então os dados fragmentados poderão tornar-se uma força de mudança sistémica.

Referências Bibliográficas:

Ahtiainen, H., Dodd, L. F., Korpinen, S., Picolinate, K., & Saikkonen, L. (2025). Quantifying effectiveness and sufficiency of measures – An application of the DPSIR framework for the marine environment. Marine Policy, 172, 106480. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2024.106480.

Haimon, O., Lehan, Y., & Sagi, T. (2025). An overview of the ocean data ecosystem. https://doi.org/10.5194/egusphere-2025-1016.

Shadbolt, N., Hall, W., & Berners-Lee, T. (2006). The semantic web revisited. IEEE Intelligent Systems, 21(3), 96–101. https://doi.org/10.1109/MIS.2006.62.

OCDE (2025). The Ocean Economy to 2050. Available in https://www.dgpm.mm.gov.pt/post/relat%C3%B3rio-da-ocde-the-ocean-economy-to-2050-o-futuro-da-economia-azul-crescimento-sustent%C3%A1vel-e.