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Análise crítica de frameworks de ética em IA, desafios na definição do Bem Comum e proposta de metodologia de testes de penetração ética para desenvolvimento responsável de IA.

Análise da infraestrutura de IA descentralizada usando IPFS, abordando limitações de hubs centralizados através de tecnologias Web3, bibliotecas e implementações conceituais.

Uma estrutura descentralizada para otimizar o posicionamento, seleção e roteamento de serviços de IA em redes móveis, abordando compromissos entre qualidade de serviço e latência.

Pesquisa sobre melhoria da estimativa de ETo usando modelos XGBoost, SVM e Random Forest com parâmetros mínimos comparados a equações tradicionais na região de Meknes, Marrocos.

Análise abrangente do protocolo GDP para redes de infraestrutura física descentralizada, cobrindo arquitetura técnica, mecanismos de segurança e aplicações práticas.

Estudo da integração de Inteligência Híbrida Humano-Artificial (H-AI) na computação social, abordando limitações da IA e propondo estrutura de quatro camadas para melhor resolução de problemas sociais.

Perspectiva sobre aplicações de machine learning para otimização energética em edifícios e previsão ambiental interior usando modelos ANN e abordagens híbridas.

Uma revisão abrangente das aplicações de machine learning em edifícios inteligentes para eficiência energética, conforto dos ocupantes e operações sustentáveis de construção.

Análise de plataformas abertas de IA para o bem social, focando em padrões comuns de problemas, desafios de implementação e caminhos para impacto escalável no desenvolvimento sustentável.

Análise do impacto ambiental da IA e estruturas regulatórias para desenvolvimento sustentável, abrangendo reinterpretação do GDPR, disposições do AI Act e recomendações políticas.

Análise de como a cultura corporativa influencia a implementação sustentável de IA, incluindo oportunidades, riscos e fatores organizacionais para desenvolvimento responsável alinhado com os ODS da ONU.