Modelos de aprendizado de máquina (ou machine learning) estão sendo cada vez mais utilizados para resolver os desafios da cadeia de suprimentos de biomassa, segundo uma revisão sistemática publicada na revista ScienceDirect. O estudo agrupou 30 artigos científicos publicados entre 2019 e 2025 que integram algoritmos de inteligência artificial em diferentes fases da logística da biomassa — desde a previsão de oferta até a otimização do transporte, conversão e distribuição dos bioprodutos.
A revisão identificou que, embora as aplicações de aprendizado supervisionado dominem o campo, há espaço crescente para abordagens não supervisionadas e por reforço. Apenas 13% dos trabalhos revisados focaram na previsão de oferta, enquanto 47% combinaram insights preditivos com modelos de otimização para apoiar decisões estratégicas.
No estágio de conversão da biomassa, algoritmos como Redes Neurais Artificiais, Random Forest e XGBoost se mostraram eficazes para prever rendimentos de bio-óleo, biochar e gases sintéticos com alta precisão. Esses modelos permitiram ajustes finos em parâmetros como temperatura de pirólise ou taxa de aquecimento, resultando em ganhos significativos de eficiência e redução de subprodutos indesejados.
A pesquisa também destacou o uso de técnicas como clustering para agrupar regiões ou fontes de biomassa com características similares, facilitando decisões logísticas como a escolha de locais para instalação de biorefinarias. Além disso, alguns trabalhos reuniram modelos preditivos com programação matemática para construir sistemas robustos que lidam com a incerteza de forma explícita — em especial para decisões sobre localização de instalações e roteirização de transporte.
Entre os exemplos bem-sucedidos está o trabalho de Esmaeili et al. (2023), que combinou redes neurais recorrentes para previsão de disponibilidade de biomassa com regressão CatBoost para estimar demanda energética. Esses modelos foram integrados a algoritmos de roteamento de veículos, reduzindo disparidades entre oferta e demanda, além de mitigar possíveis atrasos causados por eventos climáticos.
No entanto, apesar do potencial das aplicações revisadas, o estudo alerta para limitações críticas. A escassez de dados de qualidade e a dificuldade de generalização dos modelos — que muitas vezes são treinados com base em contextos geográficos e biomássicos específicos — ainda restringem a replicabilidade e escalabilidade dos resultados. Além disso, modelos mais complexos, como redes profundas, demandam recursos computacionais significativos, o que dificulta sua aplicação operacional em ambientes industriais.
Os autores sugerem que futuras pesquisas deveriam consolidar três frentes simultaneamente: prever com mais precisão os fluxos de biomassa, estimar com exatidão os rendimentos da bioconversão e integrar esses dados em modelos de otimização que considerem múltiplos objetivos econômicos, ambientais e sociais. A fusão entre previsões probabilísticas e otimizações estocásticas permitiria decisões mais robustas e adaptadas à variabilidade dos insumos e às condições do mercado.
Por fim, abordagens baseadas em aprendizado por reforço se destacam como promissoras para situações que exigem respostas dinâmicas, como rotas de transporte sob condições climáticas instáveis ou ajustes em tempo real nos estoques e cronogramas de produção. Apesar de pouco exploradas até o momento, essas técnicas emergem como um dos caminhos mais estratégicos para renovar a resiliência e sustentabilidade das cadeias de biomassa.
Com base nas evidências levantadas, torna-se claro que o uso de aprendizado de máquina, integrado com ferramentas de otimização, pode transformar a maneira como cadeias bioeconômicas são planejadas, tornando-as mais inteligentes e responsivas às complexidades do mundo real.
Fonte: Applications of Machine Learning for Decision Support in Biomass Supply Chains: A Systematic Review