Prospecção Bibliométrica e Patentária de Tecnologias com Inteligência Artificial Aplicáveis a Smart Cities

Autores

  • Vagner Simões Santos Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia, Salvador, BA, Brasil https://orcid.org/0000-0003-3827-0113
  • Núbia Moura Ribeiro Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia, Salvador, BA, Brasil
  • Angela Maria Ferreira Lima Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia, Salvador, BA, Brasil https://orcid.org/0000-0003-3925-7463
  • Alex Sousa Santos Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia, Salvador, BA, Brasil https://orcid.org/0000-0003-2041-2662

DOI:

https://doi.org/10.9771/cp.v15i2.46120

Palavras-chave:

Cidade Inteligente , Gestão Pública , Inteligência Artificial.

Resumo

Com o advento da inteligência artificial, começaram a surgir diversas soluções que têm como premissas a autonomia e o aprendizado computacional guiado. Este estudo tem por objetivo realizar uma prospecção na base de patentes e em publicações científicas, verificando o estado da arte e da técnica das soluções que implementam inteligência artificial voltadas para Smart Cities. Este trabalho apresenta uma abordagem quali-quantitativa, de natureza exploratória, por meio de pesquisas em periódicos e de prospecção de patentes. Com base nos resultados, foram analisadas as publicações acadêmicas e as famílias de patentes. Assim, foram identificadas a China, os Estados Unidos e a Coreia que atuam científica e patentariamente no desenvolvimento de tecnologias de Inteligência Artificial aplicáveis a Smart Cities. Conclui-se que a aplicação dessas tecnologias para decisões autônomas e guiadas revela-se como uma área promissora, favorecendo novas pesquisas, sobretudo com soluções no campo da mobilidade urbana, da segurança e da gestão.

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Biografia do Autor

Vagner Simões Santos, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia, Salvador, BA, Brasil

Bacharel em Sistemas de Informação (2011), Licenciado em Educação Profissional e Tecnológica (2020), MBA em Gerenciamento Executivo de Projetos (2012), Especialista em Docência do Ensino Superior (2016), MBA em Marketing Digital (2021) e Mestrando em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para Inovação (2023). Tec. Tecnologia da Informação na Prefeitura de Camaçari, Instrutor no Senai Cimatec, Professor de ensino superior na Faculdade Metropolitana de Camaçari e Tutor na Faculdade Pitagoras. Tem experiência na área de técnica, na área de projetos e de ensino em tecnologia da Informação, com ênfase em gestão, análise de negócio e implantação de soluções informatizadas e inovadoras.

Núbia Moura Ribeiro, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia, Salvador, BA, Brasil

Doutora em Química pela Universidade Federal do Rio de Janeiro em 2004

Angela Maria Ferreira Lima, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia, Salvador, BA, Brasil

Doutora em Energia e Ambiente pela Universidade Federal da Bahia em 2017

Alex Sousa Santos, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia, Salvador, BA, Brasil

Especialista em Direito e Processo do Trabalho pela Universidade Anhanguera em 2017.

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Publicado

2022-04-01

Como Citar

Santos, V. S., Ribeiro, N. M., Lima, A. M. F., & Santos, A. S. (2022). Prospecção Bibliométrica e Patentária de Tecnologias com Inteligência Artificial Aplicáveis a Smart Cities. Cadernos De Prospecção, 15(2), 523–540. https://doi.org/10.9771/cp.v15i2.46120

Edição

Seção

Prospecções Tecnológicas de Assuntos Específicos