This study aims to provide a comprehensive overview of the application of artificial intelligence (AI) methods to solve real-world problems in the oil and gas sector. The methodology involved a two-step process for analyzing AI applications. In the first step, an initial exploration of scientific articles in the Scopus database was conducted using keywords related to AI and computational intelligence, resulting in a total of 11,296 articles. The bibliometric analysis conducted using VOS Viewer version 1.6.15 software revealed an average annual growth of approximately 15% in the number of publications related to AI in the sector between 2015 and 2024, indicating the growing importance of this technology. In the second step, the research focused on the OnePetro database, widely used by the oil industry, selecting articles with terms associated with production and drilling, such as “production system”, “hydrate formation”, “machine learning”, “real-time”, and “neural network”. The results highlight the transformative impact of AI on production operations, with key applications including optimizing operations through real-time data analysis, predictive maintenance to anticipate failures, advanced reservoir management through improved modeling, image and video analysis for continuous equipment monitoring, and enhanced safety through immediate risk detection. The bibliometric analysis identified a significant concentration of publications at Society of Petroleum Engineers (SPE) events, which accounted for approximately 40% of the selected articles. Overall, the integration of AI into production operations has driven significant improvements in efficiency and safety, and its continued evolution is expected to advance industry practices further and address emerging challenges.

Despite the growing recognition of Artificial Intelligence (AI)’s potential for global education, the literature lacks strategic analyses on how to maximize personalized learning and ensure equitable access within the vast and diverse Indian educational system. The objective of this study is to analyze this strategic integration of AI into the Indian educational system, focusing on maximizing personalized learning and ensuring equitable access across diverse socioeconomic contexts, while evaluating current initiatives and the relevance of reporting guidelines, such as the use of Self-Sovereign Identity (SSI). The methodology employed bibliographic and documentary research, alongside the analysis of governmental and sectoral policies. The results indicate that the sustainable implementation of AI is critically dependent on the mitigation of algorithmic bias and the rigorous assurance of data privacy. In conclusion, to balance technological innovation with human-centered pedagogical approaches, maintaining the educator’s fundamental role and fostering collaboration among stakeholders for responsible governance are essential.

Para compreender o nível de qualidade de vida de um indivíduo, faz-se necessário conhecê-lo em sua totalidade, avaliando fatores internos e externos que atuam sobre o sujeito. Neste sentido, a variável trabalho exerce grande influência, pois em alguns casos relaciona-se intrinsicamente com a identidade do ser, como ocorre no trabalho docente. Este estudo observacional, descritivo, de corte transversal e abordagem quantitativa, teve como objetivo identificar o nível de qualidade de vida de docentes de diferentes modalidades de ensino. A amostra foi composta por 79 professores de uma instituição de ensino superior privada localizada em Valença/RJ que responderam a um questionário composto por duas partes: caracterização dos respondentes e identificação do nível de qualidade de vida, este obtido por meio do instrumento genérico de avaliação da qualidade de vida SF-36, dividido em oito domínios. Para análise dos dados, utilizou-se a estatística descritiva, com determinação de frequência, média e desvio padrão e os resultados apresentados por meio de gráficos e tabelas. Observou-se que os docentes que atuam na modalidade presencial e EaD possuem os domínios Capacidade Funcional, Limitações por Aspectos Físicos, Dor, Estado Geral de Saúde e Vitalidade com médias superiores àqueles que lecionam exclusivamente na modalidade presencial, os quais, por sua vez, apresentaram os fatores Aspectos Sociais, Limitações por Aspectos Emocionais e Saúde Mental com valores de médias superiores quando comparado os dois grupos. Diante dos resultados, a instituição deve desenvolver e aplicar ações que potencializem a qualidade de vida desses profissionais.