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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Siteplutao.sid.inpe.br (namespace prefix: upn:33M4QT8)
Identificador8JMKD2USNNW/4EPSNS5
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2025/12.16.18.49.06   (acesso restrito)
Última Atualização2025:12.17.00.58.57 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2025/12.16.18.49.07
Última Atualização dos Metadados2026:01.14.19.13.47 (UTC) administrator
DOI10.24857/rgsa.v19n10-017
ISSN1981-982X
Rótulolattes: 1304704585952173 3 ZotoviciMiyaFerrCarv:2025:SyRe
Chave de CitaçãoZotoviciMiyaFerrCarv:2025:SyRe
TítuloPreventing Collisions Between Satellites and Space Debris with Artificial Intelligence: A Systematic Review
Ano2025
Data de Acesso05 nov. 2026
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho455 KiB
2. Contextualização
Autor1 Zotovici, Andrea
2 Miyashiro, Magda Aparecida Silvério
3 Ferreira, Maurício Gonçalves Vieira
4 Carvalho, Francisco das Chagas
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHT8
ORCID1 0000-0001-9056-7905
2 0009-0007-0322-6143
3 0000-0002-6229-9453
4 0000-0003-0113-9445
Grupo1 CSE-ETES-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 CORCR-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR
4 CORCR-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Universidade de São Caetano do Sul (USCS)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 andrea.zotovici@fatec.sp.gov.br
2 magda.miyashiro@online.uscs.edu.br
3 mauricio.ferreira@inpe.br
4 francisco.chagas@inpe.br
RevistaRevista de Gestão Social e Ambiental
Volume19
Número10
Páginase013548
Nota SecundáriaB1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR B2_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO B3_SERVIÇO_SOCIAL B3_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B3_CIÊNCIA_POLÍTICA_E_RELAÇÕES_INTERNACIONAIS B4_SOCIOLOGIA B4_SAÚDE_COLETIVA B4_ENGENHARIAS_I B5_MEDICINA_VETERINÁRIA B5_MEDICINA_II B5_ENGENHARIAS_III B5_ECONOMIA B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I C_FARMÁCIA C_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS C_BIOTECNOLOGIA
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 upn:33M4QT8
Histórico (UTC)2025-12-17 00:59:01 :: lattes -> administrator :: 2025
2026-01-14 19:13:47 :: administrator -> lattes :: 2025
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveArtificial Intelligence
Collision Prevention
Evolutionary Computing
Machine Learning
Space Debris
Satellites
ResumoObjective: This article consists of a systematic review of the literature whose objective is to describe the use of Artificial Intelligence in the prevention of collisions between satellites, as well as to characterize the techniques and performances employed to identify critical approaches and plan maneuvers. Theoretical Framework: This review is based on scientific literature on orbital monitoring and AI algorithms obtained from the Web of Science and Scopus databases, using the acronym PICOC to define the keywords that underpin current space collision prevention strategies. Method: This systematic review was conducted in a systematic and impartial manner and reported according to PRISMA guidelines. Results and Discussion: Artificial Intelligence techniques were found to be highly effective in preventing collisions, performing distinct functions, the integration of which enhances the efficiency of the results obtained. Research Implications: The implications of this research provide practical and theoretical support for improving Artificial Intelligence techniques, promoting greater space safety, orbital sustainability, optimized use of resources, and mitigation of catastrophic risks. Originality/Value: The relevance and value of this research are evidenced by providing a solid basis for proposing new solutions.
ÁreaETES
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CSE > Preventing Collisions Between...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCE > Preventing Collisions Between...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Preventing Collisions Between...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomapt
Arquivo Alvo017+n10+RGSA+ING.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F35BSP
8JMKD3MGPCW/46KTFK8
8JMKD3MGPCW/46KUES5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.17.52 - 77
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 - 38
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.14.22.20 - 16
DivulgaçãoPORTALCAPES; SCOPUS.
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)lattes
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