CONTRIBUIÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DESENVOLVIMENTO DE ENERGIAS RENOVÁVEIS: UMA REVISÃO BIBLIOMÉTRICA DE LITERATURA

Autores

DOI:

https://doi.org/10.48075/ijerrs.v4i3.28946

Resumo

Este artigo objetivou realizar revisão bibliométrica para verificar contribuições da Inteligência Artificial (AI) para as energias renováveis. A metodologia, quantitativa e qualitativa, ancorou-se nos métodos Bibliométricos e Prisma, pela análise de 197 artigos da base de dados Web of Science, desde a publicação inicial em 2011 até novembro 2021. A pesquisa fez uso dos descritores “Artificial Intelligence” and “Renewable Energy”. Os resultados obtidos revelaram que o periódico Energies é o mais relevante (44 artigos), com maior impacto (h-index 11). O autor mais importante é Yutian Liu (6 artigos). Os autores com maiores impactos, com h-index 3, são Sue Ellen Haupt e Yan Wang. A China é o país que mais publica (149 artigos), colabora com 20 países. O Brasil está na vigésima posição (11 artigos), colabora com a Finlândia. Assim, a inteligência artificial apresenta ferramentas tecnologias de informação e comunicação que contribuem para a implementação de fontes de energias renováveis, como a solar e eólica, mas requer apoio técnico que oriente a sua utilização com segurança e de forma sustentável.

Biografia do Autor

Adriano Nascimento da Paixão, UNIVERSIDADE FEDERAL DO TOCANTINS

Doutor em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2008). Mestre em Economia
pelo PPGE-UFPB. Graduado em Ciências Econômicas pela UFPB. Professor Associado III do
Departamento de Economia da UFPB. Professor do Programa de Pós-Graduação em
Desenvolvimento Regional da Universidade Federal do Tocantins. Lattes:
http://lattes.cnpq.br/7536927746340896. Orcid: https://orcid.org/0000-0002-2717-3716. E-mail: anpaixao@gmail.com

Waldecy Rodrigues, UNIVERSIDADE FEDERAL DO TOCANTINS

Doutor em Sociologia no Centro de Estudos Comparados sobre as Américas (Unb). Pós-Doutor em
Economia (UnB). Professor do Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Regional da
Universidade Federal do Tocantins (PPGDR-UFT). Coordenador Adjunto de Programas Profissionais
da Área de Planejamento Urbano e Regional no Brasil – CAPES (2018 -). Lattes:
http://lattes.cnpq.br/4330949239387871. Orcid: https://orcid.org/0000-0002-5584-6586. E-mail: waldecy@terra.com.br

João Aparecido Bazzoli, UNIVERSIDADE FEDERAL DO TOCANTINS

Professor associado na Universidade Federal do Tocantins (UFT) no Curso de Direito. Docente Permanente do Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Regional (PPGDR/UFT). Mestre pela Universidade Federal do Tocantins (UFT), Doutor pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU) e Pós-doutoramento pela Universidade de Lisboa. Lattes: http://lattes.cnpq.br/4167300930863457. ORCID: http://orcid.org/0000-0002-7123-2023. E-mail: jbazzoli@mail.uft.edu.b

Downloads

Publicado

04-09-2022

Como Citar

COSTA E SILVA, M. da V.; NASCIMENTO DA PAIXÃO, A. .; RODRIGUES, W.; APARECIDO BAZZOLI, J. CONTRIBUIÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DESENVOLVIMENTO DE ENERGIAS RENOVÁVEIS: UMA REVISÃO BIBLIOMÉTRICA DE LITERATURA . International Journal of Environmental Resilience Research and Science, [S. l.], v. 4, n. 3, p. 1–20, 2022. DOI: 10.48075/ijerrs.v4i3.28946. Disponível em: https://saber.unioeste.br/index.php/ijerrs/article/view/28946. Acesso em: 3 nov. 2024.

Edição

v. 4 n. 3 (2022)

Seção

Artigos

Licença

Copyright (c) 2022 International Journal of Environmental Resilience Research and Science - IJERRS

Creative Commons License

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Aviso de Direito Autoral Creative Commons

Política para Periódicos de Acesso Livre

Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:

1. Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.

2. Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.

3. Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).

 

Licença Creative Commons

Esta obra está licenciada com uma Licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional, o que permite compartilhar, copiar, distribuir, exibir, reproduzir, a totalidade ou partes desde que não tenha objetivo comercial e sejam citados os autores e a fonte.