"Deus ex machina".

 Por definição não gosto de produzir textos que ultrpassem uma página; entretanto no caso presente tenho que pedir desculpas por ter ultrpassado tal limite. Justifico esta falha para poder introduzir uma pesquisa feita no DeepSeek . Tal pesquisa se relaciona à evolução do que chamaria de "IA". Inteligência Artificial, termo que a contragosto aqui aplico, após assitir uma palestra/enttrevista do Prof. Dr. Miguel Nicollelis que relativizava, ou melhor esclarecia, a aplicação da IA.

Como tive a oportunidade  de analisar e  praticar alguns  destes métodos na então Secretaraia de Segurança do Rio de Janeiro, e como pesquisava há mais tempo sobre o tema, resolvi destacar (após a o resultado da pesquisa do DeepSeek) as conclusões a que cheguei desde os ensaios sobre a gestão industrial baseada na metodologia MRPII, que evolui desde os anos 70, e para qual imaginava a aplicação de IA. Não é bem assim: a utilização das ferramentas de IA são válidas em pesquisas, tanto que as utilizei neste presente blog. Mas as conclusões a que cheguei exigem que aqui sejam  apresentadas.  (neste blog foram postados textos sobre a matéria de 18/11/22 até 28/02/23 ).

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Redes Neurais Artificiais (RNAs) - Primeira "Era de Ouro":

1. Perceptron (Frank Rosenblatt, 1958/60): A primeira rede neural implementada em hardware, capaz de classificação linear simples. A publicação do livro "Perceptrons" por Minsky e Papert (1969), que mostrou as suas limitações, levou ao primeiro "Inverno da IA".
   Algoritmos de Aprendizagem por Reforço (AR) - Fundamentos:
   Dynamic Programming (Richard Bellman, anos 50/60): Base terica para o AR moderno.
   O problema do "Credit Assignment" (Minsky, 1961): Formalizou o desafiode atribuir crédito pelas ações ao longo do tempo.
   Métodos Estatísticos Clássicos:
   Análise de Cluster (K-Means): Proposto por Hugo Steinhaus (1956) e formalizado por James MacQueen em 1967. Um dos algoritmos de agrupamento mais simples e populares.
   Análise de Componentes Principais (PCA): Desenvolvida por Karl Pearson (1901) e Harold Hotelling (1933), mas a sua aplicação computacional ganhou força nos anos 60.
   Sistemas Especialistas (Embrião):
   Dendral (iniciado em 1965): Frequentemente considerado o primeiro sistema especialista, foi desenvolvido para analisar dados espectrométricos e inferir a estrutura de moléculas orgânicas.
   Década de 1970: A Ascensão dos Sistemas Baseados em Conhecimento
   Como reação às limitações das redes neurais, a IA simblica tornou-se dominante.
   Sistemas Especialistas:
   MYCIN (Edward Shortliffe, ~1976): Um sistema pioneiro para diagnstico de infeções bacterianas e recomendação de antibiticos. Introduziu conceitos fundamentais como o motor de inferência e a base de conhecimento, separando a lgica do conhecimento factual.
   Estruturas de Representação de Conhecimento:
   Frames (Marvin Minsky, 1974): Estruturas para representar conhecimento estereotipado sobre objetos e eventos.
   Scripts (Roger Schank e Robert Abelson, 1977): Para representar sequências de eventos típicas (ex: ir a um restaurante).
   Algoritmos de Redes Neurais:
   Backpropagation (Ideias Iniciais): A base do algoritmo foi proposta por Paul Werbos na sua tese de doutoramento (1974), mas não recebeu atenção imediata.
   Década de 1980: A Explosão da IA Simblica e o Renascimento Conexionista
   Foi a era de ouro dos sistemas especialistas comerciais e, ao mesmo tempo, viu o retorno das redes neurais.
   Redes Neurais - Segunda Vaga:
   Backpropagation (Rumelhart, Hinton, Williams, 1986): O artigo que popularizou e demonstrou a eficácia do algoritmo de retropropagação para treinar redes multi-camadas (perceptrões multicamadas), superando as limitações do perceptron simples.
   Hopfield Network (John Hopfield, 1982): Um tipo de rede recorrente que podia funcionar como memória associativa.
   Algoritmos de Aprendizagem Automática (Machine Learning):
   Árvores de Decisão (ID3): Desenvolvido por Ross Quinlan em 1986. Um algoritmo fundamental para a classificação que deu origem a versões mais modernas (C4.5, C5.0).
   Algoritmos Genéticos (John Holland, anos 60/70): Ganharam popularidade e aplicação prática nesta década, inspirados na seleção natural.
   Sistemas Especialistas e Ferramentas:
   Proliferação de shells (como CLIPS) e linguagens (como Prolog) para construir sistemas especialistas. O mercado comercial floresceu, mas depois entrou em declínio devido aos seus prprios limites (dificuldade de manutenção, conhecimento não comum).
   Década de 1990: A Ascensão dos Métodos Estatísticos e Práticos
   A IA tornou-se mais prática e estatística, com métodos robustos que são usados até hoje.
   Métodos de Conjunto (Ensemble Methods):
   Random Forests (Leo Breiman, 2001, mas baseado em bagging dos anos 90): A ideia de bagging foi introduzida por Breiman em 1996.
   AdaBoost (Yoav Freund e Robert Schapire, 1996): Um dos primeiros e mais bem-sucedidos algoritmos de boosting.
   
   Máquinas de Suporte Vetorial (SVMs):
   Tornaram-se populares com os trabalhos de Corinna Cortes e Vladimir Vapnik (1995). Ofereciam fortes garantias teóricas e alto desempenho em problemas de classificação.
   Métodos Probabilísticos:
   Redes Bayesianas: Tornaram-se um modelo gráfico probabilístico amplamente adotado para representar conhecimento sob incerteza.
   Processamento de Linguagem Natural (PNL) Estatístico:
   Transição de abordagens baseadas em regras para modelos estatísticos alimentados por incorporação de texto.
   Mineração de Dados (Data Mining):
   O termo ganhou popularidade. Algoritmos como Apriori (para regras de associação, 1994) foram desenvolvidos para descobrir padrões em grandes conjuntos de dados.
   Década de 2000: A Fundação para o Big Data
   A internet e a digitalização geraram mais dados, exigindo métodos escaláveis.
   Aprendizagem por Reforço Moderna:
   Consolidação teórica e aplicações práticas. O livro de Sutton e Barto ("Reinforcement Learning: An Introduction", 1998) tornou-se a bíblia da área.
   Aplicação no roteamento de viaturas de polícia
   Algoritmo de Colônia de Formigas (Marco Dorigo, 1992): Pertence à área da Inteligência de Enxame (Swarm Intelligence) e ganhou grande aplicação na década de 2000 para otimização combinatorial
   Métodos de Dimensionalidade Não-Linear:
   t-SNE (Laurens van der Maaten e Geoffrey Hinton, 2008): Para visualização de dados de alta dimensão.
   Isomap e LLE: Outros métodos de manifold learning.
   O Paradigma do Ensemble Amadurece:
   Gradient Boosting Machines (Jerome Friedman, 2001): A base para ferramentas extremamente poderosas como XGBoost (2016), LightGBM e CatBoost, que dominariam competições de ciência de dados (como o Kaggle) na década de 2010.
   Década de 2010 até ao Presente: A Era do Deep Learning e do Big Data
   A convergência de grandes dados (Big Data), poder computacional (GPUs) e avanços algorítmicos levou à revolução do Deep Learning.
   Deep Learning (Aprendizagem Profunda):
   Redes Neurais Convolucionais (CNNs): AlexNet (2012) venceu uma competição de visão computacional por uma margem enorme, iniciando a febre do DL. Evoluiu para arquiteturas como VGG, GoogLeNet, ResNet.
   Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e LSTMs: Para dados sequenciais (linguagem, séries temporais).
   Transformers (2017): A arquitetura por trás da revolução atual em PNL (ex: BERT, GPT) e além, substituindo em grande parte as RNNs.
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   A partir de 2017 estudei este tema mais por curiosidade e diletantismo
   Aprendizagem por Reforço Profunda (Deep RL):
   Combina Deep Learning com AR. Exemplos famosos: AlphaGo (2016) da DeepMind, que venceu o campeão mundial de Go.
   Aprendizagem Generativa:
   GANs (Generative Adversarial Networks - 2014): Duas redes neurais que competem para gerar dados novos e realistas (imagens, áudio).
   Modelos de Difusão (2020s): A tecnologia por trás de ferramentas como DALL-E, Midjourney e Stable Diffusion, que superaram as GANs em qualidade e estabilidade para geração de imagens.
   Métodos Escaláveis para Big Data:
   Processamento Distribuído: Frameworks como Apache Hadoop e Apache Spark tornaram-se essenciais para processar petabytes de dados.
   Aprendizagem Automática em Plataformas Distribuídas: Bibliotecas como MLlib do Spark permitiram aplicar algoritmos clássicos de ML a conjuntos de dados extremamente grandes
   
   Resumo Visual da Linha do Tempo:

   Década	Paradigma Dominante	Métodos e Inovações Chave
   1960s	IA Simbólica & Algoritmos Fundamentais	Perceptron, K-Means, Sistemas Especialistas (embrião)
   1970s	Sistemas Baseados em Conhecimento	MYCIN, Frames, Scripts, Backpropagation (teoria)
   1980s	IA Simbólica & Conexionismo	Backpropagation (prática), Hopfield Nets, Árvores de Decisão (ID3)
   1990s	Modelos Estatísticos Práticos	SVMs, Random Forests (Bagging), AdaBoost (Boosting), Redes Bayesianas
   2000s	Ensembles & Escalabilidade	Gradient Boosting, XGBoost, Inteligência de Enxame, t-SNE
   2010s+	Deep Learning & Big Data	CNNs, RNNs/LSTMs, Transformers, GANs, Modelos de Difusão, Deep RL

   Esta linha do tempo mostra uma evolução clara: dos fundamentos matemáticos e lógicos, passando pelo conhecimento especializado simbólico, pelos modelos estatísticos robustos, até aos modelos de representação profunda e generativa alimentados por grandes volumes de dados , o que caracteriza a inteligência artificial moderna

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O ciclo da Administração da Produção e da Gestão de Recursos (Estoques, Pessoal, etcc...)  se inicia quando se conhece uma previsão de demanda, ou por inicação formal de "Vendas" ou por uma pesquisa de Mercado, ou ambas. 

O desdobramento deste conhecimento da demanda é aquela que, após a técnica criada por Joseph Orlicki, o MRP, é que irá desencadear o planejamento das ações de abastecimento de recursos (materiais, mão de obra, energia, etc...) -A representação gráfica está disponível nas postagens anteriores. 

Ocorre que tal planejamento ocorre em um ambiente dinâmico, onde todas as variáveis , daí este nome, variam. No tempo e no espaço. Alguns exemplos: O fornecedor não consegue abastecer a tempo, o percurso dos meios de liberação de carga está interrompido (enchente, greve...), um recurso produtivo (máquina operatriz, mão de obra estão provisoriamente indisponíveis, imprevisões financeiras, remanejamentos urgentes na fila de produçao....a lista é imensa. 

Agora vejamos: os instrumentos de IA que se baseiam em "experiência pretérita" terão que, além de buscar uma ocorrência no tempo "razoavelmente semelhante", indicar a melhor solução para o específico problema. Para tal existem recursos computacionais que mostram por simulação as possíveis saídas e seus respectivos "graus de mérito". Ou seja, aquela mesma técnica que "rodou" o Planejamento/Programação/Ação é utilizadas em carater "what-if", Ou seja, o "net-change" já sugerido por George Plossl, (aquele velhinho simpático que tive o privilégio de conhecer em 1978 no congresso da APICS), e que fora implementado pelo COPICS da IBM. 

A evolução dos MRPII que desencadeou a produção dos ERP mundo afora, inclusivre aqui no Brasil, não sofreu a tentação de buscar uma solução IA para substituir o profissional de Planejamento e Programação de Produção e Suprimentos. Portanto faço aqui o meu ato de contrição de ter tentado adequar os métodos que ensaiara na busca de solução de prolemas de "atendimento policial" e "identificação de áreas de risco" , notoriamente derivados de tratamentos estatísticos de "Grandes Dados" a Administração da Produção.

Mas (quem sabe?) se algum dia alguem mais esperto poderá conseguí-lo. Afinal "deus ex machina".

A titulo de contribuição

 Em uma postagem anterior cheguei a ser "repreendido" por criticar o "mercado", simplificação ou epíteto ´para "mercado financeiro". Hoje, acompanho na mídia as notícias sobre o caso Master-Vorcaro. Francamente não me surpreende que o tal do "mercado", aqui no nosso país e alhures,  não seja o criadouro dessas figuras espertas que buscam a super riqueza baseando-se na avidez dos investidores; a maioria destes também atrás de riqueza fácil. Em detrimento do trabalho, é claro. Há causas remotas.

Quando da implantação do neoliberalismo, alma mater das tramoias, aqui já identificado pela criação do "Consenso de Washington", se iniciava, no nosso país e alhures, a desindustrialização que tinha como um dos vetores a própria política governamental aplicada à compras estatais e também das empresas estatais que optava pela importação de máquinas e equipamentos, em detrimento da produção nacional, por ser "mais cara".  

Temos os exemplos das plataformas de petróleo da Petrobrás fabricadas do outro lado do mundo, na . Nem sei se o custo do translado era contabilizado no preço final, afinal espera-se de tudo nessa sandice. Além disso todos sabemos as condições de trabalho, sanitárias e do meio ambiente que reinavam naqueles estaleiros. O resultado era obviamente esperado: o alto custo de manutenção daquelas plataformas. Conversei com engenheiros da manutenção então sediados em Macaé-Rio de Janeiro que confirmaram a exponenciação dos custos. Mais grave ainda foi o caso da plataforma P-36 que em 2001 ceifou 11 vidas. As causas daquele desastre foram conhecidas: erro de projeto e dificuldade de manutenção. Origem do projeto e da fabricação: Itália e Canadá. Não tenho notícias de multas ou ressarcimento por parte dos fabricantes, mas terão valor irrisório perto daquelas onze vidas perdidas; além dos custos de sua reposição.  Nenhum dos custos e responsabilidades foram imputados a aqueles que conceberam: os negócios de "menor custo", se realmente aconteceram, ou  outras razões inconfessáveis.

Herdamos as consequencias daquela onda de neoliberalismo, hoje sendo desmontado nos países desenvolvidos que a adotaram. Exemplos não faltam: o retorno do serviço de abastecimento de água e de esgotamento sanitário em vários estados europeus; o retorno as telecomunicações críticas. No caso norteamericano atividades espaciais e de pesquisa tiveram seu modus operandi mantido devido as agências governamenais e ao financiamento direto pelo Estado.

No nosso caso, restringindo-se ao caso do sistema bancário , fico realmente com uma dúvida ou mesmo suspeitas. Como não sou nem economista tampouco um estudioso do sistema financeiro, muito menos aplicador, reside a dúvida sobre as causas da eliminação dos bancos estaduais. Havia nestes bancos nichos de interferência política e corrupção que justificariam medidas drásticas, mas quando houve a privatização destes, aí é que "virou festa"; não faltam casos exemplares: Banerj, Banespa, Banestado. s Casos estes mencionados os mais emblemáticos de corrupção. Tudo consequencia do dito "consesnso" sem senso. O que os bancos estaduais teriam hoje como vantagem seria a aplicação produtiva e a distribuição dos riscos, embora está escancarado hoje o caso de corrupção do banco brasiliense. 

Os bancos estaduais cumpriram a missão de alavancar o crescimento industrial desde o período JK até Geisel. Após estes, o endividamento externo, que caracterizou o período Figuieredo,  gerou a semente para aplicação do neoliberalismo. Os desastres que se seguiram, Sarney, Collor, FHC deixaram como herança a perda do parque industrial, terreno fértil para os "gênios do mercado" que pululam hoje, não somente explorando investidores mas também tentando controlar o Estado. Isso ocorre aqui e em países do primeiro mundo que adotaram o dito "Consenso" e hoje amargam o desmonte de seu parque industrial. Há muito ainda a refletir, mas deixo aqui o meu reclamo como contribuição.

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Sou otimista.

 Fui cobrado, criticado melhor dizendo, por um parente leitor da última postagem (O estrago foi grande mesmo - 11/11/25) por não ter sido mais profundo na questão da desindustrialização. Sinto-me na obrigação da réplica, pois não sendo sociólogo, tampouco um estudioso da matéria, amarguei tempos difíceis quando da desisdustrialização, principalmente a partir de 1984, lá se vão os quarenta anos, Assim como eu, vários que se dedicavam ao desenvolvimento de sistemas de gestão industrial também o foram, mas muitos outros com clientela já firmada lograram, por sorte nossa brasileiros, sobreviver e mesmo evoluir. Ocorre que para fazer frente a evolução mundial (zeitgeist) remanescente ainda era, e ainda é, insuficiente. 

O que ocorreu neste intervalo de quarenta anos onde a postagem anterior expõe a causa mais fundamental; realmente o que poderia ser agregado naquele texto seria a menção à tempestade perfeita que juntava o fator externo (Consenso de Washington)  à aqueles internos que juntavam por sua vez, a baixa remuneração de trabalhadores, incluindo os qualificados, e a adesão do empresariado à práticas da financeirização,  ou seja ao juro. A desindustrialização nasce desta simbiose. A desvalorização do trabalho já existia por razões culturais; a ela se juntou a financeirização. 

Tive a oportunidade de conhecer empresários nestes tempos que heroicamente se opuseram a fechar as portas; alguns sossobraram, outros sobreviveram. Dentre os que conheci, e que sobreviveram, não aceitavam desempregar sabendo que tal prática reverter-se-ia contra eles mesmos. Rendo aqui a minha sincera homenagem a estes. E dentre estes alguns o fizeram por puro sentimento, pois não tinham extensão de conhecimento para identificar o fenômeno econômnico destrutivo do desemprego. 

Por iutro lado também conheci economistas que defendiam uma "sadia" taxa de desemprego. Como não sou economista e tampouco acumulei saber para debater com estes defensores do desemprego em condições favoráveis, muitas vezes tive que me socorrer em Galbraith(1) que direcionava seu saber a questões mais sofisticadas relacionadas a educação e investimento, passando ao largo, muito ao largo, dessa questão esdrúxula. Chamo a atenção que nestes tempos Thomas Piketty ainda não havia produzido "O capital no século XXI". O tivesse já lido nem iria me dar ao trabalho do debate.

Mas, voltando a experiência pessoal durante estes anos difíceis, posso afirmar sem medo de errar que, aproveitando ao máximo para adquirir um pouco de cultura e leitura econômica, ainda que precária, pude identificar com mais precisão a simbiose, adrede mencionada, que gerou a nossa fragilidade econômica, expondo a herança colonial refratária ao trabalho e a adesão a valores culturais exógenos. Nem o mestiço da "Casa grande e senzala", tampouco o homem cordial das "Raizes do Brasil"  nos deram a imunidade necessária para resistir aos ataques, as invectivas e aos consensos patrocinados alhures. Mas aos poucos estamos adquirindo a necessária resistência imunológica institucional contra os agentes "infecciosos"; externos e internos também. Sou otimista.

(1) - John Kenneth Galbraith: "O Novo Estado Industrial"- Civilização Brasileira- 1970

O estrago foi grande mesmo.

 Fiquei refletindo sobre a reunião da CELAC, sobre a COP-30 e a nossa evolução (tenho que utilizar este termo, não há outro) econômica. O cenário latino-americano que foi construído desde os últimos quarenta anos deriva da criação do conhecido Consenso de Washinton, (termo criado pelo economista inglês John Willianson) que sugeria, e mesmo obrigava, medidas que nos levaram, todos os latinos que acreditaram ou foram induzidos pela sua ingenuidade, ignorância política e econômica ou conveniência, à uma situação cujo preço de correção hoje é quase impagável. Afora o fato de ter ajudado a potencializar, e mesmo construir, uma classe dominante absolutamente corrupta; praticamente em todos os países, não somente na América Latina.

Mas, se observarmos o que ocorreu na China no mesmo período, i.e. os últimos quarenta anos, veremos o que fez diferir o desenvolvimento foi a não adoção das medidas preconizadas por aquela Consenso. A motivação desta “não adoção” é discutível ideológica e politicamente. Vejamos o quadro abaixo que representa o PIB neste período.

Gostaria de comentar as ditas medidas sugeridas pelo Consenso e as questões a estas inerentes:

. Disciplina Fiscal: Evitar grandes déficits fiscais. 

 . Provavelmente os EUA não cumpriram esta medida. Só serviu para outros.

. Redirecionamento dos gastos públicos: Priorizar gastos em áreas essenciais como educação primária, saúde primária e infraestrutura, em vez de subsídios indiscriminados. 

 - Nós brasileiros cumprimos esta medida, mormente no que concerne a educação?

. Reforma tributária: Ampliar a base tributária e adotar alíquotas marginais moderadas. 

 . A nossa demorou os quarenta naos e ainda parece tímida.

. Liberação das taxas de juro: Permitir que as taxas de juros sejam determinadas pelo mercado. 

 Só mesmo um ingênuo para aplicar esta medida...(desde que não seja um experto)

. Taxa de câmbio competitiva: Adotar uma taxa de câmbio competitiva e orientada pelo mercado para impulsionar exportações. 

. De produtos primários, deve ser.

. Liberação do comércio: Eliminar barreiras ao comércio, como restrições quantitativas à importação, substituindo tarifas por tarifas baixas e uniformes. 

-Parece que o Trump não concorda com esta medida. Nem mesmo um economista não entende o objetivo desta medida.

. Liberação do investimento estrangeiro direto: Remover barreiras para o investimento estrangeiro direto. 

-A China soube aplicar esta medida, mas acompanhada de outras bem mais sérias e inteligentes

. Privatização das empresas estatais: Transferir empresas estatais para o setor privado. 

- Aqui e alhures virou uma farra oportunista, até abastecimento de água e esgotamento sanitário foi privatizado. Mas as nações europeias já estão voltando atrás. Afinal, se não há possibilidade de livre concorrência qual a justificativa?

. Desregulamentação: Abolir regulamentações que impeçam a entrada no mercado ou restrinjam a concorrência, com exceção de regulamentações de segurança, ambientais e de proteção ao consumidor. 

- A medida anterior sugerida não a contradiz?

. Segurança jurídica sobre o direito de propriedade: Assegurar e proteger os direitos de propriedade. 

- A China entendeu bem o objetivo desta medida.

Hoje sentimos profundamente os efeitos das medidas adotadas e o mais intrinsecamente destrutivo foi a consequente desindustrialização. E como este efeito induziu: um Ensino privado decadente, o desemprego em massa, a precarização do trabalho  (ver a quantidade de jovens menores empregados pelo tráfico), a financeirização da economia e esta por sua vez oportunizando, através das altas taxas de juro, o aumento da corrupção.

Afora estas consequências descritas ainda temos que consertar os estragos na economia que a caterva extremista fez nos últimos anos no poder. E agora tenta desesperadamente retomá-lo. Oxalá não seja pelas urnas...já que as consideram inconfiáveis. Não há mais questões a debater com este extremo. O que lhes resta é a vulgarização da Segurança. Ou melhor, a letalização desta. O estrago foi grande mesmo.

Antes que a Terra nos dê um basta.

 Após rever posições de diversas origens sobre o triste episódio da “Invasão do alemão”. Tirando aquelas que politizaram, tal como o governador do Rio de Janeiro que ordenou e concebeu tal operação, só podemos entender que deveremos deixar tal assunto para aqueles que, profissionalmente têm esta responsabilidade; ...e que merecem confiança. A vida que segue…

O que queria mesmo é fazer justiça a Sra. Ursula Van de Leyne, (que tanto critiquei e critico) pela sua participação na COP30. Vemos que a posição europeia em relação a questão ecológica muito difere da posição americana. Fazer justiça significa se desculpar. Aliás temos ao longo da vida que agradecer e pedir desculpa sempre a todos, e a todas, que nos apoiaram e ajudaram e mesmo aos que nos criticaram ou atacaram. Só evoluímos assim. Evidentemente a Sra. Úrsula nem sabe que eu existo, mas eu sei, e deveria mesmo saber na minha idade, que para viver, e sobreviver, temos que cuidar da própria evolução.

Voltando a questão ecológica, resolvi transcrever os resultados das pesquisas feitas na internet na busca pela aplicação de tecnologia bioquímica aplicada ao tratamento dos resíduos plásticos. Junte-se a esta a lista do que anteriormente publiquei e mencionei na postagem anterior¹.

1. A Revolução das Enzimas: PETases : O foco está em enzimas que quebram o PET (polietileno   tereftalato), comum em garrafas e embalagens.

Descoberta e Engenharia de Enzimas Mais Eficientes:

FAST-PETase (2022): Pesquisadores da Universidade do Texas desenvolveram uma enzima PETase (chamada FAST-PETase) que é extremamente eficiente e funciona a temperaturas mais baixas (inferiores a 50°C). A grande notícia é que ela é capaz de despolimerizar o plástico em 24 horas, um tempo recorde. A aplicação urbana seria em reatores enzimáticos para decompor resíduos plásticos coletados seletivamente.

PETases Hibridadas: Pesquisadores combinam PETases com outras enzimas, como MHETases, para criar "superenzimas" que quebram o PET de forma mais completa e rápida. Isso aumenta a eficiência do processo, tornando-o mais viável economicamente.

Foco na Aplicação Prática e Economia Circular: A pesquisa agora não é só sobre quebrar o plástico, mas em reciclá-lo de forma infinita (upcycling). As enzimas desmontam o plástico em seus "tijolos" de construção (monômeros), que podem ser purificados e usados para produzir novo plástico de qualidade virgem. Isso fecha o ciclo e é superior à reciclagem mecânica tradicional, que degrada a qualidade do material. 

Empresas startups como a Carbios (França) estão na vanguarda Elas já inauguraram uma planta-piloto e têm parcerias com grandes corporações (como L'Oréal e Nestlé) para demonstrar a viabilidade do processo em escala industrial.

2. Expansão para Outros Tipos de Plástico

Enquanto as PETases roubam a cena, há avanços importantes com outros plásticos problemáticos:  

Poliuretanos (PU): Enzimas e microrganismos (como a bactória Pseudomonas sp.) estão sendo identificados e otimizados para degradar poliuretanos, usados em espumas, sapatos e isolantes. Este plástico é particularmente difícil de reciclar por outros métodos. 
Poliestireno (PS) e Poliolefinas (PE, PP): Estes são os maiores desafios, por serem muito estáveis. No entanto, há relatos de fungos e bactérias (ex.: Aspergillus tubingensis) e de enzimas específicas que começam a mostrar capacidade de degradar ou modificar essas moléculas, embora em ritmo mais lento.

3. Microrganismos "Come-plástico" e Consórcios Microbianos

Além de enzimas isoladas, pesquisas com microrganismos inteiros continuam avançando:

Biorreatores para Lixo Urbano: A ideia é desenvolver biorreatores específicos onde resíduos plásticos mistos, coletados de áreas urbanas, sejam "alimentados" com consórcios de bactérias e fungos selecionados. Esses microrganismos trabalham em sinergia para colonizar e degradar diferentes tipos de plástico simultaneamente.
Vermicompostagem Avançada: Estudos exploram o uso de minhocas em conjunto com microrganismos específicos que pré-digerem o plástico. O sistema de digestão das minhocas acelera a fragmentação e expõe o material a uma comunidade microbiana diversa que pode biodegradá-lo.

4. Aplicações Práticas em Ambientes Urbanos

    Como essas inovações podem ser aplicadas nas cidades?

Centros de Triagem e Reciclagem de Alta Tecnologia: Instalações de reciclagem municipais poderiam incorporar reatores enzimáticos para processar plásticos de difícil reciclagem (como embalagens multicamadas ou PET contaminado), transformando-os em matéria-prima valiosa, em vez de enviá-los para aterro ou incineração.

Biorremediação de Aterros Sanitários: Inocular aterros com consórcios microbianos especializados para acelerar a degradação de plásticos que já estão descartados, reduzindo seu tempo de permanência no ambiente de séculos para décadas.

Tratamento de Resíduos Orgânicos Contaminados: Compostagens urbanas frequentemente lidam com plásticos que contaminam o lixo orgânico. O uso de microrganismos que atacam ambos os materiais poderia melhorar a eficiência do processo e a qualidade do composto final.

5. Desafio e Perspectiva Futura

Escala e Custo: O maior desafio é tornar os processos bioquímicos rápidos e baratos o suficiente para competir com a produção de plástico novo. 

Mistura de Plásticos: Resíduos urbanos são uma mistura complexa. Separar e tratar cada tipo de plástico com uma enzima específica ainda é um entrave logístico e econômico. 

Condições Ambientais: A maioria das enzimas de alto desempenho requer condições controladas (temperatura, pH). Desenvolver variedades que funcionem em condições ambientes é um objetivo crucial que está sendo perseguido pelos nossos cientistas.

Neste momento que hospedamos a COP30 toda ênfase tem que ser dada ao tema: Ecologia não é mais luxo, requer a atenção de todos, antes que a Terra nos dê um basta.

1 2025 : “Lixo e Luxo” – 01/04, “Tem é que querer”- 02/04, “Quem sabe?” -04/04, “Degradação dos Plásticos” -14/04, “Shejin ou Sísifo”-18/04, “Já é uma questão de sobrevivência mesmo” – 23/04, “Tem macuco no embornal”- 30/04 e “Responsabilidade” de 14/10.