A Inteligência Artificial (IA) é cada vez mais reconhecida como uma ferramenta transformadora para enfrentar os dois imperativos das mudanças climáticas: a mitigação e a adaptação. Esta revisão fornece uma síntese abrangente do estado atual das aplicações de IA que contribuem para a redução das emissões de gases de efeito estufa e para o aumento da resiliência a riscos climáticos. Ela examina sistematicamente os avanços em aprendizado de máquina, otimização e suporte à decisão baseado em dados em domínios-chave, incluindo previsão de energia renovável, otimização de sistemas de energia, planejamento do uso da terra, gestão de risco de desastres, agricultura de precisão e alocação de recursos hídricos. O artigo também analisa a infraestrutura necessária para uma implementação escalável e ética, como interoperabilidade de dados, interpretabilidade de modelos e integração com modelos de sistemas físicos. Os achados da literatura existente indicam que a IA melhorou significativamente a capacidade preditiva, a eficiência operacional e o planejamento adaptativo em contextos relacionados ao clima. No entanto, desafios persistentes, que vão desde a escassez de dados e o viés geográfico até a pegada de carbono dos sistemas de IA e limitações de governança, continuam a restringir a implementação equitativa. A revisão conclui identificando lacunas críticas na pesquisa e propondo um roteiro estratégico focado na colaboração interdisciplinar, estruturas de dados equitativas e alinhamento de políticas com os objetivos climáticos globais. Ao avaliar criticamente tanto o potencial quanto as limitações da IA, esta revisão contribui para a pesquisa sobre como sistemas inteligentes podem ser aproveitados para apoiar ações climáticas sustentáveis, inclusivas e cientificamente fundamentadas.
Eze et al. (Fri,) estudaram esta questão.
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