Antonio Leblanc

Co-Founder & CTO @ 1.5°C — Rio de Janeiro

Na maior parte das vezes, a IA falha no campo — não no notebook.

O que eu realmente faço é mais específico que o cargo: levo modelos para fora das demonstrações e coloco em lugares onde não há ninguém por perto para reiniciá-los. Entrei na 1.5°C como estagiário, me tornei CTO dez meses depois e hoje sou cofundador — tudo focado em incêndios florestais no Brasil.

Antonio Leblanc

Pantera

Uma plataforma híbrida de IA edge/cloud cobrindo o ciclo completo — prevenção, detecção, resposta e impacto.

17M+hectares monitorados
190câmeras em campo
150torres em terreno real
24/7operação contínua

Combina essas câmeras com imagens de satélite e modelagem de risco para detectar incêndios florestais precocemente, enfrentando uma das maiores fontes de emissões de CO₂ do Brasil. A acurácia de detecção é de 95% — o número que costumam perguntar. O número que realmente decide se valeu a pena construir é o tempo até o alerta e o que acontece na hora seguinte.

Parte desse território engloba o Pantanal e áreas indígenas, onde perder poucas horas de detecção é o que decide tudo. O restante atende setores de celulose, agricultura e conservação — clientes que medem nosso resultado em hectares que não queimaram.

Lidero a arquitetura de ponta a ponta — inferência na borda (edge), a plataforma híbrida on-prem/cloud e os modelos de ML para detecção e risco. O Pantera é construído por engenheiros, especialistas em ML e cientistas ambientais; a maior parte do que sei sobre fogo, aprendi com eles.

PythonFastAPIAWSDockerPostGISPyTorch

Abordagem

Três coisas em que passei a acreditar, da forma mais cara.

O modelo é a parte fácil. O que quebra no campo é poeira, raio, calor, uma lente que ninguém limpou, 4G que cai por seis horas. 99% do que se escreve sobre ML é sobre o modelo. Quase nada é sobre o que acontece quando a inferência roda em um poste no meio do nada — que é exatamente onde o sistema funciona ou falha.

Acurácia isolada é métrica de vaidade. As perguntas honestas são: quanto custa um falso negativo quando é um incêndio real, e quanto custa um falso positivo quando você acorda uma brigada às 3h da manhã. Esses dois números não são simétricos, e não são os mesmos para cada cliente. Eu construo para a função de custo do operador, não para um leaderboard.

Pesquisa e operações são esportes diferentes. Eu contribuo com um simulador acadêmico de fogo e ajudo a rodar um sistema do qual pessoas dependem hoje à noite. Estar dos dois lados é raro, e a maioria das minhas ideias surge justamente no espaço entre eles.

De resto

Aprendi isso lidando com incêndios florestais — um ambiente implacável em todas as direções ao mesmo tempo —, e essa disciplina vai muito além desse domínio.

Agentes rodando nossa própria operação. Oito agentes cobrem vendas, sucesso do cliente, suporte e marketing na 1.5°C, orquestrados no Hermes, um framework open-source que rodei nos nossos próprios servidores. Um agente que faz a coisa errada silenciosamente é muito pior que um que falha ruidosamente. Por isso, a maior parte do trabalho não é o prompt — são os guardrails, o handoff de volta para um humano e a honestidade sobre o que nunca deve ser automatizado.

ForeFire, desde 2022. Um motor open-source de simulação de incêndios florestais em C++ desenvolvido pelo CNRS na Université de Corse. Principalmente infraestrutura: Dockerização, configuração de CI/CD e documentação clara — o trabalho sem glamour que decide se um código de pesquisa sai do laboratório ou não.

Hoje

Duas direções que venho acompanhando.

Tecnologia pública e clima. Fogo, desmatamento, monitoramento — sistemas que governos, ONGs e comunidades realmente operam, em vez de projetos piloto que terminam no press release. É onde política pública, comunidade e engenharia se encontram, e onde acredito ser mais útil.

Sistemas de agentes fora das empresas de IA. O desafio interessante não são os modelos, mas colocá-los dentro de uma operação onde errar tem um custo real — o que abrange quase toda a economia e praticamente nada do discurso atual.

Tecnologia sozinha não resolve a crise climática. Ela precisa de política pública, comunidade e de pessoas que apareçam para as partes onde ninguém aplaude — é a parte com que mais me importo.

Nada disso é trabalho para se fazer sozinho — os resultados mais úteis quase sempre surgem quando pessoas que veem o problema de ângulos diferentes se encontram na mesma sala. Se você está trabalhando em algo em qualquer uma dessas direções, me escreva: para trocar ideias, colaborar ou construir algo juntos.

Atualizado em agosto de 2026

Fora do trabalho

Corro — RP em maratona sub-3:23 —, pedalo, toco sax em bloco de carnaval e passo o máximo de tempo que posso com a família e amigos, viajando quando dá. Nada disso é uma metáfora para o trabalho. É só o resto da vida.