Lógica fuzzy para suporte a remediação sustentável em áreas contaminadas

Abstract

Esta pesquisa propõe um algoritmo de apoio baseado em Inteligência Artificial com aplicação da lógica Fuzzy para selecionar técnicas de remediação sustentável em áreas contaminadas. Utilizando pesquisa bibliográfica, um banco de dados foi construído e 16 variáveis antecedentes e 15 consequentes foram cuidadosamente selecionadas, assim como as 1260 regras de inferência integram o código escrito em Python para a escolha das técnicas mais adequadas. O algoritmo demonstrou eficiência na validação de dois estudos de caso, considerando as 16 variáveis de entrada aprovadas aos pilares da sustentabilidade para a escolha criteriosa das técnicas. Por meio de uma classificação baseada em amostras coletadas de estudos de casos anteriores, o algoritmo foi validado, selecionou as técnicas mais adequadas para processos de remediação sustentável. No entanto, melhorias são possíveis, como aprimorar o código com inteligência artificial e expandir o banco de dados para fortalecer o processo de aprendizagem de máquina. Esta pesquisa não apenas contribui para o desenvolvimento sustentável ao alinhar as variáveis aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), mas também visa a criação de um aplicativo web para profissionais, aprimorando a seleção precisa e ágil de técnicas de remediação para cada contexto de áreas contaminadas.