
Este artigo aborda a implementação da Inteligência Artificial (IA) na prevenção de áreas de riscos geológicos e climáticos. A pesquisa fundamenta-se em análise Bibliográfica de desastres climáticos, naturais e geológicos que ocorrem no Brasil, destacando os desafios e oportunidades do uso da IA para o monitoramento e prevenção de áreas de riscos geológicos como a análises de geoespacial, geoprocessamentos, hidrológicos e climáticos, auxiliando nas identificações de procedimentos e padrões associados a enchentes, deslizamentos de terra, erosões e subsidências. O estudo discute as barreiras estruturais e técnicas da sua implementação, como os elevados custos tecnológicos, adequações de infraestruturas, ausência de dados suficientes e de qualidade para melhor tomada de decisão e falta de mão de obra profissional e qualificada para manuseio desses equipamentos. Além disso, a implementações da IA sobre as questões de interesse social mapeando principalmente áreas de vulnerabilidade. Conclui-se que a IA é fundamental para o monitoramento dos riscos geológicos.
Artificial intelligence, Geospatial BIM, Geological risks, Prevention and monitoring, Climate interference.
Artificial intelligence, Geospatial BIM, Geological risks, Prevention and monitoring, Climate interference.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
