Aplicações de inteligência artificial em sistemas de coleta inteligente de resíduos: revisão da literatura

Lucas Antônio Martinez de Faveri e Ivinna Kariny da Costa Vieira

Resumo
O aumento na produção de rejeitos urbanos e as dificuldades enfrentadas pelos municípios brasileiros em seu gerenciamento ressaltam a necessidade de soluções tecnológicas inovadoras. Este estudo realiza uma revisão de literatura sobre a aplicação da inteligência artificial (IA) em sistemas de coleta inteligente, abordando tecnologias embarcadas, como sensores de volume, algoritmos de roteirização otimizada e automação de veículos. A metodologia baseou-se na análise de publicações acadêmicas recentes que investigam o impacto da IA na eficiência operacional, na redução de custos e na sustentabilidade ambiental. Os resultados indicam que a IA pode aprimorar o planejamento das rotas, minimizar a necessidade de intervenções manuais e aumentar a eficiência na triagem e destinação adequada dos resíduos. No entanto, desafios como os elevados custos iniciais e a manutenção dos sistemas ainda representam barreiras à implementação em larga escala. Conclui-se que, apesar dessas limitações, a IA desempenha um papel fundamental na transição para cidades mais inteligentes e sustentáveis, proporcionando avanços significativos na logística e no manejo de resíduos.

Palavras-chave
Sustentabilidade; Impacto ambiental; Roteirização inteligente; Manutenção preditiva.

Abstract
Applications of artificial intelligence in smart waste collection systems: Literature review. The increase in urban waste generation and the challenges faced by Brazilian municipalities in its management highlight the need for innovative technological solutions. This study conducts a literature review on the application of artificial intelligence (AI) in smart collection systems, addressing embedded technologies such as volume sensors, optimized routing algorithms, and vehicle automation. The methodology was based on the analysis of recent academic publications that investigate the impact of AI on operational efficiency, cost reduction, and environmental sustainability. The results indicate that AI can enhance route planning, minimize the need for manual interventions, and improve efficiency in waste sorting and proper disposal. However, challenges such as high initial costs and system maintenance still represent barriers to large-scale implementation. It is concluded that, despite these limitations, AI plays a fundamental role in the transition to smarter and more sustainable cities, providing significant advancements in logistics and waste management.

Keywords
Sustainability; Environmental impact; Intelligent routing; Predictive maintenance.

Zusammenfassung
Anwendungen für künstliche Intelligenz in intelligenten Abfallsammlung Systemen: Literaturübersicht. Die zunehmende Produktion städtischer Abfälle und die Herausforderungen, mit denen brasilianische Gemeinden bei deren Verwaltung konfrontiert sind, unterstreichen die Notwendigkeit innovativer technologischer Lösungen. Diese Studie bietet eine Literaturübersicht über die Anwendung Künstlicher Intelligenz (KI) in intelligenten Sammelsystemen und behandelt eingebettete Technologien wie Volumensensoren, optimierte Routenalgorithmen und Fahrzeugautomatisierung. Die Methodik basiert auf der Analyse aktueller wissenschaftlicher Publikationen, dieAuswirkungen von KI auf die betriebliche Effizienz, die Kostensenkung und die ökologische Nachhaltigkeit untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass KI die Routenplanung verbessern, den Bedarf an manuellen Eingriffen minimieren und die Effizienz bei der Sortierung und der angemessenen Entsorgung von Abfällen steigern kann. Allerdings stellen Herausforderungen wie hohe Anfangsinvestitionen und Wartungskosten weiterhin Hürden für eine großflächige Implementierung dar. Es wird geschlussfolgert, dass KI trotz dieser Einschränkungen eine entscheidende Rolle beim Übergang zu intelligenteren und nachhaltigeren Städten spielt und erhebliche Fortschritte in der Logistik und im Abfallmanagement ermöglicht.

Schlüsselwörter
Nachhaltigkeit; Umweltbelastung; Intelligente Routenplanung; Prädiktive Wartung.

DOI
10.21438/rbgas(2025)123009


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ISSN 2359-1412