Impactos potenciais da inteligência artificial explicável (XAI) na gestão de recursos hídricos: uma revisão sistemática da literatura.

Código

XXVI-SBRH0038

Autores

Elioenai Wilcesky Tosini Neves, José Anderson do Nascimento Batista

Tema

A - Planejamento e Gestão de Recursos Hídricos e Segurança Hídrica

Resumo

A gestão eficaz e sustentável dos recursos hídricos é fundamental para o desenvolvimento humano e ambiental. Nesse contexto, a Inteligência Artificial Explicável (XAI) desponta como uma abordagem promissora para tornar os modelos de IA mais transparentes e compreensíveis, especialmente em sistemas críticos como a gestão de recursos hídricos. Este estudo propõe uma revisão sistemática da literatura para analisar o estado-da-arte do emprego da XAI na gestão de recursos hídricos, identificando benefícios, desafios e lacunas de conhecimento. Os objetivos incluem entender a aplicação da XAI na gestão hídrica, sintetizar o conhecimento atual e discutir benefícios e limitações. Assim, com base no método PRISMA para revisões sistemáticas, foram elaborados filtros temáticos, leitura criteriosa e categorização por técnicas, algoritmos e áreas de aplicação, complementadas por uma análise bibliométrica das palavras-chave autorais com o auxílio da ferramenta VOSviewer. Foram analisados 314 trabalhos publicados entre 2021 e abril de 2025, com predominância da técnica SHAP (em 247 estudos) e dos algoritmos XGBoost e Random Forest. As temáticas mais frequentes foram qualidade da água, gestão de aquíferos e eventos extremos. Os principais benefícios incluem aumento da transparência, redução da subjetividade e otimização operacional. Entre os desafios, destacam-se a concentração metodológica e a necessidade de maior integração interdisciplinar. O estudo reforça o potencial da XAI como suporte técnico e ético para a governança hídrica baseada em dados, contribuindo para decisões mais fundamentadas, participativas e resilientes.