Fernando Alcoforado*
Abstract: Este artigo tem por objetivo apresentar as ferramentas de Inteligência Artificial já em utilização nas áreas da Engenharia.
Keywords: Inteligência Artificial e seus diversos tipos. Ferramentas de Inteligência Artificial já em utilização nas áreas da Engenharia.
1. Introdução
Este artigo tem por objetivo apresentar as ferramentas de Inteligência Artificial já em utilização nas áreas da Engenharia que contribuem para melhorar significativamente a eficiência, a precisão e a inovação dos processos construtivos e de produção, bem como apontar soluções criativas e eficazes para os desafios tecnológicos de hoje. Neste sentido, serão apresentados os diversos tipos de Inteligência Artificial, as ferramentas atuais de gestão da Engenharia com o uso de ERP´s e a Inteligência Artificial com suas aplicações na Engenharia.
2. Inteligência artificial e seus diversos tipos
O que é Inteligência Artificial (IA)? O artigo A Inteligência Artificial na Engenharia: entenda sua importância [1] informa que a IA é definida como um campo de estudos que tem como origem as seguintes áreas:
· Computação;
· Engenharia;
· Psicologia;
· Matemática;
· Cibernética.
Todas essas áreas, de forma multidisciplinar, têm como objetivo principal a construção de sistemas que sejam configurados com um modo de operação e comportamento inteligente a fim de executar atividades e processar informações com a excelência equivalente ou superior a de um ser humano. Para tal, a IA é fundamentada a partir de três pilares: raciocínio, aprendizado e percepção. O raciocínio é o processo lógico de compreensão e tomada de decisões. O aprendizado é a capacidade de uma máquina de aprender com experiências anteriores e ajustar seu comportamento de acordo. Já a percepção é a capacidade de uma máquina de processar informações do mundo externo [1].
Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia computacional ou um conjunto de tecnologias como redes neurais artificiais, algoritmos e sistemas de aprendizado cujo objetivo é imitar capacidades mentais humanas, tais como: raciocínio, percepção de ambiente e capacidade de tomada de decisão [2]. A tecnologia é desenvolvida com o intuito de que máquinas possam resolver uma série de problemas, abordando desde a grande complexidade de gestões governamentais e da indústria às tarefas do cotidiano do homem e mulher modernos. Para isso, a IA utiliza uma sofisticada tecnologia de aprendizado, permitindo que ela aprenda com um grande conjunto de dados e atue por conta própria. O objetivo geral da IA é criar máquinas que possam operar com o mesmo nível de capacidade cognitiva dos humanos, ou até superá-los [2].
Nas palavras do cientista de computação que criou o termo, John McCarthy, Inteligência Artificial é “a ciência e engenharia de produzir sistemas inteligentes” [3]. É a tecnologia empregada para fazer máquinas se comportarem como humanos na realização de atividades manuais, tomada de decisões, compreensão de dados e até a criação de conteúdo (inovação mais recente). As máquinas são munidas de dados e programadas para aprender com eles, dividindo as informações em camadas e reconhecendo padrões. O artigo Inteligência Artificial na educação: benefícios e desafios informa que a IA deu origem a vários tipos. Dentre elas, podem ser destacados os seguintes [3]:
· IA Generativa: gera novos dados e amostras (como imagens, textos e músicas) semelhantes a um conjunto de dados de treinamento. Exemplos: ChatGPT e DALL-E. ChatGPT é um robô de bate-papo e assistente virtual desenvolvido pela OpenAI e lançado em 30 de novembro de 2022, baseado em grandes modelos de linguagem que permite aos usuários refinar e direcionar uma conversa para a duração, formato, estilo, nível de detalhe e linguagem desejados. DALL·E, DALL·E 2 e DALL·E 3 são modelos de texto para imagem desenvolvidos pela OpenAI usando metodologias de aprendizagem profunda para gerar imagens digitais a partir de descrições em linguagem natural conhecidas como “prompts”.
· IA Discriminativa: classifica dados em categorias predefinidas com base em recursos específicos. É capaz de detectar objetos, reconhecer padrões, coletar, analisar e apresentar informações. Exemplos: reconhecimento facial, plataforma de aprendizagem adaptativa e plataforma de dados escolares.
· IA Reativa: lida apenas com informações atuais e não mantém uma memória dos dados anteriores. Ela toma decisões com base em regras predefinidas e não é capaz de aprender ou se adaptar a novas situações.
· IA Baseada em Conhecimento: utiliza um banco de dados de conhecimento humano para tomar decisões e resolver problemas, usando regras lógicas. Exemplo: sistema de diagnóstico médico.
· IA de Aprendizado de Máquina (ou Machine Learning): consegue aprender e melhorar continuamente com base em dados. Seu aprendizado pode ser supervisionado, não supervisionado ou por reforço. Exemplo: sistema de identificação de e-mails spam.
· IA de Aprendizado Profundo (ou Deep Learning): subcampo do Aprendizado de Máquina, utiliza redes neurais artificiais profundas para aprender representações de dados complexos. Exemplos: reconhecimento de imagem e fala, tradução automática e processamento de texto.
· IA de Processamento de Linguagem Natural (NLP): se concentra na interação entre computadores e linguagem humana. Exemplos: chatbots, assistentes virtuais, tradução automática e análise de sentimentos.
· IA Autônoma: capaz de operar de forma autônoma e tomar decisões sem intervenção humana. Exemplos: carros e robôs autônomos.
3. As ferramentas atuais de gestão da Engenharia com o uso do ERP
ERP nada mais é do que um software de gestão empresarial que serve para automatizar processos manuais, armazenar dados e unificar a visualização de resultados [4]. ERP significa Enterprise Resource Planning – traduzindo do inglês, “Planejamento dos Recursos da Empresa”. ERP nada mais é do que um software de gestão empresarial que serve para automatizar processos manuais, armazenar dados e unificar a visualização de resultados. O ERP é utilizado largamente principalmente na construção civil. O ERP para construção civil trata-se de um software de gestão empresarial desenvolvido especificamente para atender às necessidades de empresas do setor de construção. Ele oferece uma solução integrada para gerenciar todas as áreas da empresa, desde o planejamento até a execução.
O artigo Os 10 melhores ERP´s da Construção Civil informa que os melhores ERP’s para a construção civil são os seguintes [4]:
Koper ERP
O Koper ERP é um software de gestão da construção civil que oferece soluções para diversas áreas, como RH, administração, qualidade, compras, engenharia, financeiro, suprimentos e vendas. É voltado para construtoras ou incorporadoras que buscam uma solução de gestão integrada, completa e fácil de ser utilizada. Com o Koper ERP, é possível integrar todas as áreas da construção em um único sistema, o que facilita a comunicação e a troca de informações entre as equipes, além de permitir uma visão geral das obras. Isso possibilita uma tomada de decisão mais precisa e eficiente, redução de custos e de retrabalho, melhor integração da equipe de construção e economia de tempo. O software também oferece suporte técnico e atualizações constantes para garantir o melhor desempenho e segurança do sistema.
Protheus ERP
É um software de gestão empresarial da TOTVS, que pode ser customizado para atender as necessidades da construção civil. O Proteus é um software de gestão empresarial (ERP) desenvolvido pela empresa brasileira TOTVS. Ele é um dos sistemas de gestão mais conhecidos e utilizados no Brasil, com mais de 30 anos de história e milhares de clientes em diversos setores. O Proteus é um software robusto, que oferece muitas funcionalidades e recursos avançados de gestão empresarial. Algumas das principais funcionalidades do Protheus ERP incluem: a) Estudos de viabilidade; b) Orçamentos e cotações; c) Planejamento; d) Gestão de equipes e recursos; e) Acompanhamento de execução.
Sienge ERP
É uma solução completa e integrada para gerenciar todos os processos de uma empresa de construção, desde a gestão financeira até a execução de projetos. O Sienge é uma opção popular no mercado de ERP para construção civil, com uma base de clientes ampla. O software também oferece suporte técnico e treinamento para os usuários, garantindo que as empresas possam aproveitar ao máximo todas as suas funcionalidades e benefícios. Algumas das principais funcionalidades do Sienge ERP incluem: a) Orçamentos; b) Medições; c) Controle de suprimentos e equipamentos; d) Pedidos; e) Integração com BIM que é um processo que envolve a geração e gerenciamento de representações digitais das características físicas e funcionais de edifícios e outros ativos físicos. O BIM é suportado por diversas ferramentas, tecnologias e contratos.
Gerencia Obras ERP
O Gerencia Obras é um software de gestão empresarial (ERP) desenvolvido pela empresa brasileira Gerencia Obras Tecnologia. O sistema é projetado especificamente para empresas da indústria da construção e oferece uma solução completa e integrada para gerenciar todos os processos da empresa, desde a parte financeira até a execução de projetos.
UAU ERP
O UAU é um software de gestão empresarial (ERP) desenvolvido pela empresa brasileira Globaltec. O sistema é específico para empresas da indústria da construção e oferece uma solução completa e integrada para gerenciar todos os processos da empresa, desde a parte financeira até a execução de projetos. Suas principais vantagens são: a) Reimprimir boletos; b) Verificar disponibilidade de unidades para vendas; c) Acessar demonstrativos de pagamentos; d) Registrar atendimentos personalizados.
Omie ERP
O Omie é um software ERP brasileiro, o sistema é voltado para gestão financeira, contábil, de vendas, estoque e produção, além de oferecer recursos para gestão de projetos e obras. No caso da construção civil, o Omie ERP permite a gestão de contratos, emissão de notas fiscais, controle de estoque de materiais e equipamentos, gestão de custos e orçamentos, além de recursos para gestão de folha de pagamento e controle de ponto. O sistema também oferece ferramentas de gestão de projetos, permitindo o acompanhamento de etapas, prazos e orçamentos, bem como o controle de tarefas e a comunicação entre equipes.
Mega ERP
O Mega é um ERP desenvolvido pela empresa brasileira Mega Sistemas. Especificamente projetado para empresas de diversos setores, incluindo a construção civil, o Mega oferece uma solução completa e integrada para gerenciar todos os processos da empresa, desde a parte financeira até a execução de projetos. Algumas das principais funcionalidades do Mega ERP incluem: a) Composição; b) Segurança; c) Orçamento; d) Contratos; e) Apontamentos.
EVOP ERP
O Evop é um ERP nacional. Criado para empresas da construção civil, o Evop oferece uma solução completa e integrada para gerenciar todos os processos da empresa, desde a parte financeira até a execução de projetos. Principais recursos do EVOP: a) Integração com BIM; b) Financeiro; c) Cronograma; d) Orçamentos; e) Diário de Obras.
Obra Prima ERP
O Obra Prima foi projetado para empresas da indústria da construção, oferece uma solução completa para gerenciar todos os processos da empresa, desde a parte administrativa até a execução de projetos. Principais recursos do ERP: a) Medições; b) Análise de riscos; c) Orçamento com cálculos de margem de lucro por etapa; d) Cronograma; e) Compras.
Obrafit ERP
O Obrafit é um software que foi desenvolvido especificamente para atender às necessidades de empresas que atuam no setor de construção civil e engenharia. Possui módulos específicos para controle de obras e projetos, como orçamento, cronograma, acompanhamento de execução, medições e faturamento. É uma solução eficiente para empresas que buscam uma ferramenta de gestão empresarial específica para o setor de construção civil e engenharia.
No geral, um ERP para construção civil é muito importante pois permite que as empresas gerenciem todas as áreas de maneira integrada e eficiente, tornando mais fácil tomar decisões informadas e garantir que todas as atividades sejam executadas no prazo e dentro do orçamento. Vale lembrar que essa é apenas uma lista de algumas opções de ERP para a construção civil, e a escolha do melhor sistema para uma empresa depende de diversos fatores, como tamanho, orçamento, necessidades específicas e recursos disponíveis [4].
4. Inteligência Artificial e suas aplicações na Engenharia
Como a Inteligência Artificial está sendo usada na Engenharia? A IA está sendo aplicada em diversas áreas da engenharia, desde a concepção até a execução de projetos. Uma das principais aplicações é na análise de dados, permitindo aos engenheiros processar grandes volumes de informações de forma rápida e precisa. A Inteligência Artificial na Engenharia já é uma realidade e pode ser aplicada em diferentes áreas trazendo mais funcionalidade, praticidade, economia de tempo, entre muitos outros benefícios. Nesse caso, é parecido com o que faz um ERP para Engenharia Civil por meio da integração de informações de diferentes áreas da Engenharia, como a de computação, de construção civil, de produção, de energia, entre outras, que já podem ser beneficiadas pelo uso da inteligência artificial. Quando falamos em Inteligência Artificial na Engenharia a premissa é construir sistemas capazes de analisar dados de maneira precisa e contribuir para tomadas de decisão cada vez mais assertivas.
O artigo A Inteligência Artificial na Engenharia: entenda sua importância [1] informa que as principais utilidades da IA são as seguintes [1]:
Machine Learning (ML)
O machine learning é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos em sistemas. Uma das principais partes do trabalho da IA é possibilitar que sistemas aprendam com dados, identifiquem padrões e tomem decisões com o mínimo de intervenção humana. Assim, se tem redução de custos operacionais e diminuição de erros relacionados às tomadas de decisão, principalmente porque torna-se possível analisar dados complexos e volumosos por meio da criação de algoritmos que projetam cenários ideais (livres de erros). Ou seja, é como se a IA garantisse um processo de melhoria contínua tendo os dados como base.
Deep Learning (DL)
Aprofundando no conceito de Machine Learning, o Deep Learning é uma tecnologia ainda mais avançada e, além de aprender com os dados, é capaz de fazer o cruzamento deles para gerar insights e se adaptar a diferentes cenários e necessidades. Um dos benefícios práticos do DL é a prevenção de fraudes. Em sistemas financeiros, por exemplo, ele tem autonomia para identificar padrões suspeitos de comportamento e bloquear possíveis fraudes ou erros com potencial para resultar em erros ainda mais graves.
Monitoramento de projetos
A Inteligência Artificial na Engenharia também pode ser utilizada para o monitoramento de projetos a fim de melhorar a administração de obras, otimizar processos e acelerar etapas, por exemplo. A IA encontra padrões para todas as fases de um projeto, o que facilita sua gestão como um todo, desde a fase de iniciação e planejamento até a análise de processos, metodologias e encerramento. Essa é uma maneira eficiente de evitar pequenos erros ao longo do projeto e ganhar tempo com isso, minimizando consideravelmente qualquer chance de atraso.
Logística
A Inteligência Artificial na Engenharia também tem funcionalidades e benefícios relacionados à logística, especialmente quando falamos em gestão de materiais, supply chain e até impressão 3D de obras, galpões e afins. Por meio de softwares e óculos de realidade virtual, a IA permite que seja possível “estar dentro” daquele espaço e checar suas condições antes mesmo de ele ser concluído. Nesse contexto, a IA pode ser aplicada por meio de um sistema de automação para cruzar informações relacionadas ao estoque, padrões no inventário e informações de armazenagem, como temperatura ideal do ambiente, clima e afins.
Relatórios e tomadas de decisão estratégicas
A Inteligência Artificial na Engenharia utiliza dados, monitora seus padrões, cruza essas informações para gerar insights e reduz quase que completamente os erros advindos da mão de obra humana. Portanto, naturalmente todo esse ecossistema facilita as tomadas de decisão envolvendo o projeto, independente da fase em que ele esteja. Isso porque o sistema é quem faz todo o trabalho analítico. Isto é, filtrar a base de dados, mapeia processos, elimina erros e entrega ao responsável pelo projeto somente o que é pertinente (tendo base confiável). Assim, o gestor tem maior facilidade para tomar decisões assertivas e seguras em situações como: cálculos de obras e projetos, definição de indicadores de desempenho, análise de orçamentos, dentre outras.
O artigo Como Engenheiros Podem Utilizar a Inteligência Artificial em Seus Projetos [5] informa que a Inteligência Artificial (IA) está revolucionando diversas áreas da engenharia, tornando-se uma ferramenta valiosa para engenheiros em todo o mundo. Essa tecnologia pode ser aplicada em uma ampla gama de projetos, desde o projeto e análise de estruturas até a otimização de processos de fabricação. A Inteligência Artificial pode ser utilizada: 1) na Análise de Dados e Previsões; 2) na Otimização de Design; 3) no Controle de Processos e Automação; 4) em Simulações e Modelagem; e, 5) na Manutenção Preditiva [5].
Análise de Dados e Previsões
A IA é particularmente poderosa quando se trata de análise de dados e previsões. Engenheiros podem usar algoritmos de IA para analisar grandes conjuntos de dados, identificar tendências, anomalias e insights ocultos. Por exemplo:
· Em Engenharia Civil, a IA pode ser usada para prever o comportamento de estruturas sob diferentes condições climáticas ou de cargas.
· Na Engenharia de Produção, os engenheiros podem utilizar IA para prever quando as máquinas precisam de manutenção, minimizando o tempo de inatividade não planejado.
· Em Engenharia Elétrica, a IA pode ajudar na análise de dados de consumo de energia, auxiliando na otimização do uso de recursos.
Otimização de Design
A IA pode ser uma aliada poderosa no processo de otimização de design. Algoritmos de otimização baseados em IA podem explorar uma ampla variedade de variáveis e restrições para encontrar as melhores soluções. Isso é particularmente útil em engenharia de produto e design industrial, onde a eficiência é essencial.
· Em Engenharia Automotiva, a IA pode ser usada para otimizar o design de veículos em termos de aerodinâmica, consumo de combustível e segurança.
· Na Engenharia de Materiais, a IA pode ajudar a identificar materiais com propriedades ideais para aplicações específicas.
Controle de Processos e Automação
A IA também pode ser aplicada para melhorar o controle de processos e a automação em engenharia. Os sistemas de controle baseados em IA podem tomar decisões em tempo real com base em dados e feedbacks, melhorando a eficiência e a precisão em vários processos:
· Em Engenharia de Fabricação, a IA pode otimizar o controle de máquinas e robôs em linhas de produção, reduzindo erros e aumentando a eficiência.
· Na Engenharia de Tráfego, a IA pode ser usada para melhorar o controle de semáforos e sistemas de transporte público, reduzindo o congestionamento.
Simulações e Modelagem
A IA também é valiosa para a criação de simulações e modelos complexos. Engenheiros podem usar a IA para criar modelos preditivos detalhados que representam sistemas complexos da vida real. Isso é útil em diversas áreas:
· Na Engenharia de Software, a IA pode ser usada para simular o comportamento de sistemas complexos antes da implementação.
· Em Engenharia Aeroespacial, a IA pode auxiliar na simulação de voo e no projeto de aeronaves.
Manutenção Preditiva
A manutenção preditiva é outra aplicação crucial da IA em engenharia. Através da análise de dados em tempo real, algoritmos de IA podem prever quando equipamentos ou sistemas estão prestes a falhar, permitindo a intervenção antes que ocorram problemas graves:
· Em Engenharia de Energia, a IA pode monitorar turbinas eólicas para identificar desgaste e agendar manutenção.
· Em Engenharia Mecânica, a IA pode prever quando componentes de máquinas precisam ser substituídos.
Na área de energia, a Inteligência Artificial pode ser utilizada para otimizar a distribuição e o gerenciamento da rede elétrica, garantindo o fornecimento de energia de forma eficiente e segura. Outra aplicação promissora da IA na Engenharia Elétrica é no desenvolvimento de redes inteligentes. Estas redes inteligentes integram fontes de energia renováveis, sistemas de armazenamento de energia e tecnologias de comunicação avançadas para otimizar a distribuição e gestão de energia. O artigo Aplicações de Inteligência Artificial Generativa no setor de energia [6] informa que a Inteligência Artificial (IA) generativa está se destacando como uma ferramenta inovadora em diversos setores, e o setor de energia não é exceção. Com a crescente necessidade de soluções inteligentes e eficientes para lidar com os desafios energéticos globais, a IA generativa oferece uma gama de aplicações promissoras. Desde otimização de redes elétricas até a criação de simulações realistas para desenvolvimento de novas fontes de energia, essa tecnologia está revolucionando a forma como produzimos, distribuímos e consumimos energia [6].
A IA generativa pode ser usada para criar designs otimizados de parques solares e turbinas eólicas. Ao considerar variáveis como padrões de vento, incidência solar e topografia do terreno, os algoritmos generativos podem gerar layouts que maximizam a geração de energia. Isso não apenas aumenta a eficiência, mas também ajuda na mitigação de impactos ambientais [6]. Diferentemente dos sistemas convencionais de IA, que são projetados para responder a perguntas ou realizar tarefas específicas com base em dados existentes, a IA generativa é capaz de criar novos dados, imagens, textos ou outros materiais que não existiam antes. Ela aprende a partir de um conjunto de dados e pode gerar saídas originais e realistas que se assemelham ao que foi aprendido. Uma das áreas mais críticas para o setor de energia é a otimização das redes elétricas. A IA generativa pode ser aplicada para criar simulações e modelos que melhoram a eficiência operacional e a confiabilidade das redes.
Algoritmos generativos podem analisar dados históricos de consumo, condições meteorológicas e outros fatores para prever demandas futuras de energia com alta precisão [6]. Isso permite que as empresas ajustem a produção e distribuição de energia de forma mais inteligente, reduzindo custos e evitando sobrecargas. A IA generativa pode analisar uma variedade de dados, incluindo tendências de mercado, padrões sazonais, condições climáticas e eventos geopolíticos, para prever os preços futuros da energia. Essas previsões são valiosas para operadoras de rede, traders e consumidores, permitindo que tomem decisões informadas sobre contratos, investimentos e consumo. A manutenção de infraestruturas de energia é fundamental para evitar falhas e interrupções no fornecimento. A IA generativa pode ser empregada na manutenção preditiva, onde algoritmos analisam dados de sensores em tempo real para prever quando equipamentos precisam de reparos ou substituição. Isso reduz o tempo de inatividade não planejado, aumenta a vida útil dos ativos e melhora a segurança geral das operações [6].
As empresas de energia podem usar a IA generativa para simular uma variedade de cenários [6]. Ao planejar a integração de armazenamento de energia em larga escala, os algoritmos podem simular diferentes configurações e capacidades para identificar a melhor abordagem. Isso economiza tempo e recursos, permitindo que as empresas testem várias opções virtualmente antes de realizar investimentos reais. A Inteligência Artificial Generativa está desempenhando um papel cada vez mais importante na transformação do setor de energia. Desde a otimização de redes elétricas até o design de sistemas de energia renovável e previsão de preços, suas aplicações são diversas e promissoras. No entanto, é importante abordar os desafios de forma proativa, garantindo que a implementação dessas tecnologias seja ética, transparente e focada em resultados positivos para a sociedade e o meio ambiente. Com um uso responsável, a IA generativa tem o potencial de impulsionar a eficiência energética e acelerar a transição para um futuro energético mais sustentável [6].
5. Conclusões
Em síntese, a inteligência artificial oferece um vasto conjunto de ferramentas e técnicas que podem ser aplicadas em diversos campos da Engenharia. Os engenheiros que adotam a IA em seus projetos podem melhorar significativamente a eficiência, a precisão e a inovação, tornando-se líderes na busca por soluções criativas e eficazes para os desafios tecnológicos de hoje. Pelo exposto, o uso da Inteligência Artificial nas áreas da Engenharia representa um passo à frente em relação à prática anterior com o uso de ERP´s na gestão de projetos e obras.
REFERÊNCIAS
1. 90TI. Inteligência Artificial na engenharia: entenda sua importância. Disponível no website <https://noventa.com.br/inteligencia-artificial-na-engenharia-entenda-sua-importancia/>.
2. ALCOFORADO, Fernando. Como funcionam a inteligência artificial e seus softwares e algoritmos inteligentes. Disponível no website < https://www.linkedin.com/pulse/como-funcionam-intelig%C3%AAncia-artificial-e-seus-alcoforado-nmagf/>.
3. EDUCACIONAL Inteligência Artificial na educação: benefícios e desafios. Disponível no website <https://educacional.com.br/tecnologia-educacional/impactos-da-inteligencia-artificial-na-educacao/>.
4. AIZEMBERG, Hari. Os 10 melhores ERP’s da construção civil. Disponível no website <https://koper.com.br/10-melhores-erp-construcao-civil/>.
5. CONEXÃO EXATA. Como Engenheiros Podem Utilizar a Inteligência Artificial em Seus Projetos. Disponível no website <https://www.dio.me/articles/como-engenheiros-podem-utilizar-a-inteligencia-artificial-em-seus-projetos>.
6. SILVA, Cristiane. Aplicações de Inteligência Artificial Generativa no setor de energia. Disponível no website <https://www.dio.me/articles/aplicacoes-de-inteligencia-artificial-generativa-no-setor-de-energia>.
* Fernando Alcoforado, 84, condecorado com a Medalha do Mérito da Engenharia do Sistema CONFEA/CREA, membro da SBPC- Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência, do IPB- Instituto Politécnico da Bahia e da Academia Baiana de Educação, engenheiro pela Escola Politécnica da UFBA e doutor em Planejamento Territorial e Desenvolvimento Regional pela Universidade de Barcelona, professor universitário (Engenharia, Economia e Administração) e consultor nas áreas de planejamento estratégico, planejamento empresarial, planejamento regional e planejamento de sistemas energéticos, foi Assessor do Vice-Presidente de Engenharia e Tecnologia da LIGHT S.A. Electric power distribution company do Rio de Janeiro, Coordenador de Planejamento Estratégico do CEPED- Centro de Pesquisa e Desenvolvimento da Bahia, Subsecretário de Energia do Estado da Bahia, Secretário do Planejamento de Salvador, é autor dos livros Globalização (Editora Nobel, São Paulo, 1997), De Collor a FHC- O Brasil e a Nova (Des)ordem Mundial (Editora Nobel, São Paulo, 1998), Um Projeto para o Brasil (Editora Nobel, São Paulo, 2000), Os condicionantes do desenvolvimento do Estado da Bahia (Tese de doutorado. Universidade de Barcelona,http://www.tesisenred.net/handle/10803/1944, 2003), Globalização e Desenvolvimento (Editora Nobel, São Paulo, 2006), Bahia- Desenvolvimento do Século XVI ao Século XX e Objetivos Estratégicos na Era Contemporânea (EGBA, Salvador, 2008), The Necessary Conditions of the Economic and Social Development- The Case of the State of Bahia (VDM Verlag Dr. Müller Aktiengesellschaft & Co. KG, Saarbrücken, Germany, 2010), Aquecimento Global e Catástrofe Planetária (Viena- Editora e Gráfica, Santa Cruz do Rio Pardo, São Paulo, 2010), Amazônia Sustentável- Para o progresso do Brasil e combate ao aquecimento global (Viena- Editora e Gráfica, Santa Cruz do Rio Pardo, São Paulo, 2011), Os Fatores Condicionantes do Desenvolvimento Econômico e Social (Editora CRV, Curitiba, 2012), Energia no Mundo e no Brasil- Energia e Mudança Climática Catastrófica no Século XXI (Editora CRV, Curitiba, 2015), As Grandes Revoluções Científicas, Econômicas e Sociais que Mudaram o Mundo (Editora CRV, Curitiba, 2016), A Invenção de um novo Brasil (Editora CRV, Curitiba, 2017), Esquerda x Direita e a sua convergência (Associação Baiana de Imprensa, Salvador, 2018, em co-autoria), Como inventar o futuro para mudar o mundo (Editora CRV, Curitiba, 2019), A humanidade ameaçada e as estratégias para sua sobrevivência (Editora Dialética, São Paulo, 2021), A escalada da ciência e da tecnologia ao longo da história e sua contribuição ao progresso e à sobrevivência da humanidade (Editora CRV, Curitiba, 2022), de capítulo do livro Flood Handbook (CRC Press, Boca Raton, Florida, United States, 2022), How to protect human beings from threats to their existence and avoid the extinction of humanity (Generis Publishing, Europe, Republic of Moldova, Chișinău, 2023), A revolução da educação necessária ao Brasil na era contemporânea (Editora CRV, Curitiba, 2023), Como construir um mundo de paz, progresso e felicidade para toda a humanidade (Editora CRV, Curitiba, 2024) e How to build a world of peace, progress and happiness for all humanity (Editora CRV, Curitiba, 2024).
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