Inteligencia Artificial para un futuro sostenible: desafíos jurídicos y éticos

17 Haide Maria Hupffer, Adriano Sbaraine e Danielle Paula Martins tar, monitorar e rastrear resíduos, despejo ilegal e descarte incorreto; maximizar a utilização de recurso, ampliar a eficiência no ciclo de gestão de resíduos sólidos, são exemplos do uso de IA para uma gestão mais sustentável de resíduos (Fang et al., 2023). Diferentes possibilidades de usos de Inteligência Artificial com redes neurais artificiais, regressão vetorial de suporte, regressão linear, árvores de decisão e algoritmos genéticos são fundamentais para desenvolver modelos de previsão de geração de resíduos. A transição para uma “economia circular com zero resíduos”. Técnicas de Machine learning são empregadas para identificar contaminação de materiais, tipos de resíduos, como metais, papel, plásticos e outros materiais, possibilitando que a reciclagem seja mais eficiente e precisa. Outra contribuição da IA, amparada em big data e aprendizado de máquina, está na possibilidade de reduzir possíveis riscos ambientais, economizar recursos e produzir resultados rápidos e precisos. O despejo ilegal é uma das questões mais críticas na gestão de resíduos. Tanto a rede neural convolucional multipercurso (algoritmo de aprendizado profundo) quanto algoritmos de rede residual podem auxiliar na identificação de comportamentos de despejo de resíduos por meio de imagens. Drones podem ser treinados com sistemas de IA para conseguir essas imagens e identificar efetivamente o lixo nas fotos. Vários sistemas de IA combinados têm melhor precisão do que um único modelo. Apostar na IA para a gestão de resíduos sólidos exige também compreender os mecanismos por trás dos modelos de IA, na combinação da IA com outras tecnologias e no uso de vários modelos (Fang et al., 2023). A convergência da IA e da Internet das Coisas (IoT) impulsionaram o surgimento de cidades ecológicas mais inteligentes, oferecendo soluções inovadoras para os desafios crescente que as cidades enfrentam pelas profundas transformações urbanas ocorridas nas últimas décadas, degradação ambiental, eventos extremos ligados às alterações climáticas, conservação da biodiversidade. Embora as tecnologias IA e a IoT tenham propiciado soluções para eficiência energética, transporte sustentável, ambientes de vida mais verdes, saudáveis e habitáveis, monitoramento ambiental, conservação dos recursos hídricos e para remodelar a paisagem urbana, também representam riscos ambientais, desafios éticos, sociais, legais e de governança. Para enfrentar esses desafios e criar ecossistemas

RkJQdWJsaXNoZXIy MjEzNzYz