Given the significant increase in electricity consumption, especially in the industrial and commercial categories, exploring new energy sources and developing innovative technologies are essential. The fourth industrial revolution (Industry 4.0) and digital transformation are not just buzzwords; they offer real opportunities for energy sustainability, using technologies such as cloud computing, artificial intelligence, and the Internet of Things (IoT). In this context, this study focuses on improving energy efficiency in smart spaces within the context of Industry 4.0 by utilizing the SmartParcels framework. This framework creates a detailed and cost-effective plan for equipping specific areas of smart communities, commonly referred to as parcels. By adapting this framework, we propose an integrated model for planning and implementing IoT applications that optimizes service utilization while adhering to operational and deployment cost constraints. The model considers multiple layers, including sensing, communication, computation, and application, and adopts an optimization approach to meet the needs related to IoT deployment. In simulated industrial environments, it demonstrated scalability and economic viability, achieving high service utility and ensuring broad geographic coverage with minimal redundancy. Furthermore, the use of heuristics for device reuse and geophysical mapping selection promotes cost-effectiveness and energy sustainability, highlighting the framework’s potential for large-scale applications in diverse industrial contexts.

Objetivo: Realizar uma análise sobre como os principais periódicos, considerando a Área Interdisciplinar da CAPES, tratam em suas diretrizes de preparação de artigos e de revisão o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) generativa. Método: Trata-se de pesquisa descritiva e quantitativa, que analisa os portais web dos periódicos selecionados com base na quantidade de trabalhos publicados e na quantidade de programas de pós-graduação envolvidos entre os anos de 2017 e 2022. Os dados usados na seleção dos periódicos foram obtidos nos dados abertos da plataforma Sucupira e os resultados foram gerados a partir das informações disponibilizadas pelos periódicos. Resultado: Apenas 20,5% dos periódicos analisados mencionam IA generativa nas diretrizes para elaboração dos trabalhos, apenas 7,5% no processo de revisão dos trabalhos submetidos e apenas 6% em ambos os processos. Foi observado uma relação entre a menção ao uso de IA e impacto considerando as métricas Qualis, CiteScore, JIF e H5, assim como considerando o custo de publicação. Conclusões: Observou-se uma relação direta entre a menção ao uso de IA e o impacto e custo dos periódicos. Periódicos com orientações mais rigorosas sobre o uso de IA tendem a apresentar maiores valores nessas métricas e custos mais elevados, sugerindo que os periódicos de maior prestígio adotam posturas mais restritivas quanto ao uso dessas tecnologias.