Inteligência Artificial Aplicada à Otimização de Consumo Energético Uma Revisão Sistemática de Técnicas e Aplicações

Resumo

A eficiência energética é uma questão central para o desenvolvimento sustentável, essencial para a redução do consumo de energia e das emissões de gases de efeito estufa. Este estudo realiza uma revisão sistemática das principais técnicas de Inteligência Artificial (IA) aplicadas à otimização da eficiência energética, com ênfase em Machine Learning, Reinforcement Learning e Redes Neurais. A pesquisa foi conduzida na base IEEE Xplore, utilizando os termos "energy efficiency" e "Artificial Intelligence", resultando em 98 estudos relevantes após a aplicação de critérios de inclusão e exclusão. As principais aplicações de IA identificadas incluem a previsão de demanda energética, com 33 estudos, e a gestão de energia, com 30 estudos. Os resultados indicam que as técnicas de IA têm o potencial de otimizar o consumo de energia, especialmente em infraestruturas tecnológicas mais avançadas. No entanto, a implementação dessas técnicas em cidades emergentes apresenta desafios, como a escassez de dados em tempo real e a integração de tecnologias em infraestruturas menos desenvolvidas. Sugere-se que futuras pesquisas abordem essas barreiras com foco na coleta de dados em tempo real e no desenvolvimento de soluções adaptáveis a contextos locais.