Modelos de previsão de impactos ambientais com inteligência artificial: uma revisão bibliométrica

Autores
DOI:
https://doi.org/10.47456/bjpe.v12i5.53323
Resumo

Este estudo examina a evolução da produção científica internacional sobre modelos de previsão de impactos ambientais baseados em algoritmos de Inteligência Artificial, com ênfase em técnicas de Machine Learning-ML aplicadas ao contexto das mudanças climáticas. O objetivo foi mapear tendências, identificar lacunas e avaliar a consolidação desse campo, considerando seu potencial de integração com métricas de sustentabilidade. A pesquisa utilizou métodos bibliométricos a partir de 631 artigos indexados na Web of Science entre 1945-2023, analisados com o pacote Bibliometrix no software R. Os resultados indicam crescimento exponencial das publicações a partir de 2016, acompanhado pela predominância de China, EUA e Índia tanto em volume quanto em influência científica. A aplicação das Leis de Bradford e Lotka revelou forte concentração da produção em poucos periódicos e elevada fragmentação autoral. A análise temática mostrou que machine learning, climate change e prediction models constituem os temas motores do campo, embora ainda focados em variáveis ambientais isoladas. Constatou-se ausência de modelos integrados que articulem previsões ambientais, impactos socioeconômicos e dimensões de governança, bem como inexistência de conexões sistemáticas entre técnicas de IA e indicadores ESG. Conclui-se que essa integração constitui uma fronteira promissora para pesquisas futuras e para a formulação de estratégias de sustentabilidade.

Biografia do Autor
  1. Graziela Luiz Franco Martinez, Universidade Federal de Rondônia

    Possui graduação em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de Viçosa (UFV - 2002) e mestrado em Teoria Econômica pela Universidade Estadual de Maringá (UEM - 2005). Atualmente é Professora Assistente da Universidade Federal de Rondônia - Campus Francisco Gonçalves Quiles (Cacoal), atendendo os departamentos de Engenharia de Produção, Administração e Direito com as disciplinas relacionadas a área da Economia. Tem experiência na área de Economia, com ênfase em Teoria Econômica, atuando principalmente nos seguintes temas: Rondônia, Desenvolvimento Econômico Local, Indice de Preços e Arranjo Produtivo Local. http://lattes.cnpq.br/3710081645204535 

  2. Michel Angelo Constantino, Universidade Católica Dom Bosco

    Atualmente Pró-reitor da Pró-reitoria de Pesquisa e Pós-graduação e Professor Titular na Universidade Católica Dom Bosco - UCDB. Doutor em Economia pela Universidade Católica de Brasília (UCB), Cientista de Dados - Mestre em Desenvolvimento Local (UCDB) e Administrador. Foi coordenador do Doutorado e Mestrado em Desenvolvimento Local da UCDB. Professor nos Programas de Doutorado em Ciências Ambientais e Sustentabilidade Agropecuária e em Desenvolvimento Local. Pesquisador da área de Políticas Públicas, Economia e Econometria. Academic Board Members: Journal of Cleaner Production (Elsevier). Editor associado da Economic Analysis of Law Review e Editor Associado da Revista EconomiA | Emerald . Líder do Grupo de Pesquisa CNPq - Science With R. Atuou como Cientista de Dados na Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial - Brasília/DF (2019-2024). Foi coordenador do PEIEX - Programa de Exportação do Governo Federal (APEX) para Mato Grosso do Sul entre 2018-2021. Premiado como melhor pesquisador da área de Economia do Setor Público e Inovação do Mato Grosso do Sul pelo Prêmio FUNDECT/2021. Foi Pesquisador Visitante e Bolsista do Instituto de Pesquisa Econômica e Aplicada - IPEA-Brasília/DF | Orientador do Programa ALI SEBRAE/DF. Atua como Pesquisador Associado e Pós doutorando em Políticas Públicas na FGV/EPPG - DF no Laboratório Experimental de Políticas Públicas. Head do Laboratório S-Inova Data Lab - Laboratório de Dados e Bioeconomia da UCDB. Coordenador do Projeto: Estudo de cenários e externalidades geradas após criação da Lei do Pantanal frente às mudanças climáticas e a economia do Mato Grosso do Sul - Chamada Fundect 08/2024 - Mudanças Climáticas. Participa do Ranking da AD Scientific Índex e está entre os 100 cientistas brasileiros da área de Economia. Especialista na linguagem de programação R e modelagem preditiva. Member Sustainability Academic Network (SUSAN) at SUSANhub.com. Consultor e Palestrante - CEO da Constantino Consultoria Ltda. http://lattes.cnpq.br/2196653320939118

  3. Hemerson Pistori, Universidade Católica Dom Bosco

    Prof. Pistori criou em 2004 e lidera até hoje o primeiro laboratório de visão computacional (VC) e inteligência artificial (IA) da região central do Brasil, o INOVISAO (inovisao.weebly.com), que já produziu dezenas de patentes e publicou centenas de artigos científicos relacionados com o desenvolvimento de algoritmos de IA para problemas na agricultura, pecuária e silvicultura. Já foi representante Brasileiro no International Association for Pattern Recognition (IAPR), membro do comitê gestor da Comissão Especial de Computação Gráfica e Processamento de Imagens da Sociedade Brasileira de Computação e membro do conselho superior da Fundação de Amparo à Pesquisa (FAP) do estado do Mato Grosso do Sul. Participa de comitês de avaliadores de diversas revistas de alto impacto, como a Pattern Recognition Letters, Computers and Electronics in Agriculture, a IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters e a Nature Scientific Reports. Tem trabalhos publicados em coautoria com cientistas dos USA, UK, Itália, Canadá, Austrália e Alemanha. Seu canal de divulgação científica na área de IA, no youtube (https://www.youtube.com/hemersonpistori), possui quase 700 mil visualizações, sendo um dos mais vistos no mundo, em língua Portuguesa. Duas startups na área de IA para o agro já nasceram de projetos iniciados no Inovisão (www.kerow.com.br e geoia.tech). O laboratório do Prof. Pistori foi o primeiro a utilizar aprendizado profundo (IA) em um experimento com drones para identificação de plantas invasoras na soja, em 2017. Este trabalho já foi citado por cientistas de mais de 40 países e é um dos 3 mais citados do mundo nesta área. Foi pró-reitor de pesquisa e pós-graduação da Católica, e durante sua gestão ajudou na criação dos primeiros 5 programas de doutorado da instituição, do dept. de relações internacionais, da agência de inovação, do programa de iniciação tecnológica para alunos da graduação e do programa de iniciação científica junior para aproximar alunos do ensino médio das atividades de pesquisa científica. http://lattes.cnpq.br/8684549377565696 https://orcid.org/0000-0001-8181-760X

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Cover Image
Capa de divulgação de artigo científico da Brazilian Journal of Production Engineering (BJPE). A imagem mostra uma pesquisadora interagindo frente a frente com um robô humanoide, simbolizando a aplicação da Inteligência Artificial na previsão de impactos ambientais. Na parte inferior aparece o título "O Futuro da Previsão Ambiental com IA", seguido pelos autores Martinez, G. L. F., Constantino, M. A. e Pistori, H. (2026), além dos logotipos das instituições apoiadoras e da BJPE.
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Publicado
20.07.2026
Edição
v. 12 n. 5 (2026): N° Especial VII Simpósio de Engenharia de Produção (SIENPRO)
Seção
Inovação, Sustentabilidade e Empreendedorismo: Caminhos para a Transformação da Engenharia de Produção
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Direitos autorais (c) 2026 Martinez, G. L. F., Constantino, M. A. & Pistori, H.

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Como Citar

Martinez, G. L. F., Constantino, M. A., & Pistori, H. (2026). Modelos de previsão de impactos ambientais com inteligência artificial: uma revisão bibliométrica. Brazilian Journal of Production Engineering, 12(5), 153-165. https://doi.org/10.47456/bjpe.v12i5.53323