Performance Indicators for Emissions Reporting Based on Artificial Intelligence
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Informações:
Publicações do PESC
As mudanças climáticas e o aquecimento global têm sido um tema discutido em todo o mundo desde a conferência Eco-92. Entretanto, poucos avanços na redução das emissões de gases de efeito estufa (GEE) foram verificados até agora. Os problemas e desafios relacionados às emissões são complexos e exigem um esforço comum e amplo para serem enfrentados. O Relatório de Emissões é um dos aspectos centrais nas políticas de redução de emissões de GEE e, por isso, é o foco do presente trabalho. Este trabalho apresenta um método para explorar, agrupar e analisar dados de iniciativas de registro de emissões. Utilizando tecnologias de inteligência artificial, conceitos de indicadores de desempenho e abordagens de análise qualitativa, o método proposto é implementado através de um processo de desenvolvimento de indicadores de performance (PIDP), cujo objetivo é o de procurar por indicadores de performance entre os dados provenientes de bases de dados de emissões. Durante a execução do PIDP, os resultados indicaram que um novo modelo para tratar os registros de emissões era necessário. Assim, esse trabalho propõe um novo modelo de avaliação de processos relacionados ao registro de emissões implementados pelas cidades, e que é baseado em conceitos herdados do modelo de maturidade de capacidade (CMM). O objetivo principal deste modelo é prover orientação a essas cidades ao tratarem com os desafios de redução de emissões através do melhoramento dos processos e áreas relacionados ao registro de emissões. Ao longo deste estudo, esse modelo e como ele pode ser utilizado no contexto das tarefas de registro de emissões será descrito em detalhes, assim como os experimentos e outros resultados obtidos durante o seu desenvolvimento.
As mudanças climáticas e o aquecimento global têm sido um tema discutido em todo o mundo desde a conferência Eco-92. Entretanto, poucos avanços na redução das emissões de gases de efeito estufa (GEE) foram verificados até agora. Os problemas e desafios relacionados às emissões são complexos e exigem um esforço comum e amplo para serem enfrentados. O Relatório de Emissões é um dos aspectos centrais nas políticas de redução de emissões de GEE e, por isso, é o foco do presente trabalho. Este trabalho apresenta um método para explorar, agrupar e analisar dados de iniciativas de registro de emissões. Utilizando tecnologias de inteligência artificial, conceitos de indicadores de desempenho e abordagens de análise qualitativa, o método proposto é implementado através de um processo de desenvolvimento de indicadores de performance (PIDP), cujo objetivo é o de procurar por indicadores de performance entre os dados provenientes de bases de dados de emissões. Durante a execução do PIDP, os resultados indicaram que um novo modelo para tratar os registros de emissões era necessário. Assim, esse trabalho propõe um novo modelo de avaliação de processos relacionados ao registro de emissões implementados pelas cidades, e que é baseado em conceitos herdados do modelo de maturidade de capacidade (CMM). O objetivo principal deste modelo é prover orientação a essas cidades ao tratarem com os desafios de redução de emissões através do melhoramento dos processos e áreas relacionados ao registro de emissões. Ao longo deste estudo, esse modelo e como ele pode ser utilizado no contexto das tarefas de registro de emissões será descrito em detalhes, assim como os experimentos e outros resultados obtidos durante o seu desenvolvimento.