O Distrito Federal lidera, com folga, os indicadores de acesso à internet, posse de dispositivos e consumo de mídia digital. Os dados são de uma nova pesquisa do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), divulgada no fim de julho. Segundo levantamento, 95,9% da população local, o equivalente a 2,7 milhões de pessoas, está conectada.
Técnologia
Vivo Mobile anunciou produção na Zona Franca de Manaus e é a terceira chinesa a chegar ao país em menos de um ano. Marca é do grupo chinês BBK Electronics, que também é dono da Oppo e da Realme.
A presença chinesa no mercado de celulares no Brasil cresceu na última terça-feira (7), com a chegada da Vivo Mobile (sem relação com a operadora) sob o nome de Jovi. Nos últimos 12 meses, ao menos três marcas de smartphones da China chegaram ao país.
Ações podem ser tomadas para eliminar os softwares maliciosos rapidamente
Sem você perceber, seu celular pode ser vítima de um aplicativo espião e ter as mensagens acessadas e informações importantes roubadas por meio de softwares maliciosos.
Algumas ações de segurança podem ser tomadas para que eles sejam deletados o mais rápido possível e seus dados sejam salvos. Sistema travando, aparelho superaquecendo ou a bateria acabando podem ser algumas delas. Veja cinco dicas para identificar aplicativos espiões. (mais…)
A empresa Blue Origin pretende levar a cantora Katy Perry e mais cinco mulheres para o espaço na manhã de segunda-feira (14), na primeira missão espacial com tripulação exclusivamente feminina da história.
O voo será a 31ª missão do foguete New Shepard da empresa de exploração espacial de Jeff Bezos, e deve durar cerca de 11 minutos. As seis mulheres cruzarão a Linha de Kármán — uma fronteira teórica localizada a 100 quilômetros de altitude acima do nível do mar, que costuma ser considerada o limite entre a atmosfera da Terra e o espaço sideral. (mais…)
Se for bem-sucedido, o pouso seria o mais ao norte já feito na Lua até agora, além de representar o primeiro de uma sonda japonesa
O Japão ainda não desistiu de tentar pousar sua primeira sonda na Lua. Após um fracasso em 2023, quando um módulo privado perdeu a comunicação com a Terra segundos antes de atingir o solo lunar, a empresa japonesa de exploração espacial ispace está se preparando para uma nova tentativa.
Houve o tempo em que se discutia se a TV extinguiria o rádio. Agora chegou o tempo em que debatemos se a IA vai extinguir empregos de jornalistas — ou, pior, os próprios jornalistas.
Entre a curiosidade intelectual e o instinto de sobrevivência, uma investigação do Grupo de Pesquisa Jornalismo e Tecnologia, ligado à Faculdade de Comunicação Social da Uerj e coordenado pelo professor e jornalista Fábio Vasconcellos, buscou respostas sobre os usos da tecnologia nas Redações brasileiras.
(Por transparência, devo dizer buscamos: além de editora-executiva do Aos Fatos, sou professora da Uerj e uma das pesquisadoras do grupo.)
A pesquisa é financiada pelo projeto Prodocência da Uerj. O grupo de trabalho conta com a participação dos estudantes Fernanda Ferreira Ventura, Igor Porto Castro, Pedro Paixão, Alicia Soares e Esther Ferreira.
De 5 de fevereiro a 30 de abril de 2023, o levantamento consultou 230 jornalistas brasileiros, por meio de um questionário respondido via formulário do Google.
A primeira pergunta indagou quais ferramentas tecnológicas esses profissionais usam no dia a dia. A partir das respostas, agrupamos as ferramentas em três grupos:
populares, de amplo conhecimento, como aplicativos de mensagem e redes sociais etc;
específicas, direcionadas à gestão da atividade jornalística, como monitoramento do tráfego de sites;
especializadas, que demandam maior conhecimento, como linguagem de programação, machine learning e análise de dados.
Os resultados mostram que as Redações fazem uso quase universal das ferramentas mais simples; os aplicativos de mensagem, por exemplo, alcançam 92% dos jornalistas.
Por outro lado, estão pouco disseminados instrumentais como machine learning, que está na rotina de apenas 7% dos entrevistados, e linguagem de programação, utilizada por apenas 13%.
Outra preocupação foi compreender os efeitos da tecnologia sobre a rotina dos jornalistas. As respostas confirmam o que a observação já indicava, uma percepção positiva, ainda que conflituosa, em relação às ferramentas tecnológicas.
Vamos aos números: o efeito mais citado da tecnologia foi “aumentou a produtividade” (76%). A seguir aparecem “aumentou minha ansiedade” (49%), “melhorou minha mobilidade” (48%) e “aumentou minhas horas trabalhadas” (43%).
Gráfico que mostra prevalência de respostas sobre como o uso das tecnologias altera a rotina de trabalho de jornalistas
Uma média ponderada das respostas permite afirmar que os jornalistas tendem a considerar que as tecnologias acarretam, de modo geral, mais impactos positivos que negativos. E que permitem aumentar a produção, a despeito de algum impacto negativo.
As respostas sobre uso de ferramentas tecnológicas, que apresentamos nesta semana na Rio Innovation Week, são apenas o começo. Uma nova etapa da pesquisa aprofundará as percepções dos jornalistas sobre a tecnologia. De todo modo, não surpreende que, na listagem de efeitos, aumento de produtividade venha seguido de aumento de ansiedade. Repetidos estudos têm mostrado, em várias profissões, o impacto da conectividade ininterrupta, sem possibilidade de “desligar”. Jornalistas vivenciam a mesma situação.
Outro ponto de atenção, e que abordaremos nos desdobramentos da pesquisa, será a utilização cada vez maior de IA. Há algum tempo as Redações brasileiras recorrem, em níveis variados, a ferramentas de automação. Mas boa parte disso passa longe do conhecimento do público.
Em momentos de cobertura intensiva, como as eleições municipais, é esperado que repórteres e editores busquem alternativas para agilizar o trabalho. Ferramentas de IA são cada vez mais comuns nesse processo.
Num ecossistema em permanente desalinho como é o do jornalismo, a transparência sobre tais processos torna-se exigência basilar. É indispensável dizer em que fase a inteligência artificial foi empregada e sob que condições, com atenção a vieses e informações sobre bases de dados utilizadas.
Nada disso, porém, é uma receita completa. Trata-se de um caminho em construção, um primeiro passo para assegurar resultados confiáveis e evitar as tais alucinações — as da IA, as nossas e as do público.
Por Fernanda da Escóssia
Conheça 5 fontes de energia limpa ainda pouco conhecidas, que podem mudar completamente o cenário da produção de energia
Nosso mundo precisa da energia que produzimos para funcionar. Com isso em mente, a produção de energia limpa nos permite gerar a energia de que necessitamos, sem as emissões de gases de efeito estufa e os impactos ambientais negativos da produção tradicional de energia.
Muitos governos possuem metas para reduzir o uso de energia não renovável, especialmente de combustíveis fósseis. O carvão e o petróleo são alguns dos maiores contribuintes para a mudança climática global, segundo dados da ONU, eles são responsáveis por mais de 75% das emissões globais dos indesejados gases de efeito estufa.
5 fontes de energia limpa que podem mudar o futuro
A energia limpa vem de fontes que geralmente podem ser reabastecidas em um curto período de tempo. Outro aspecto importante é que elas possuem um impacto ambiental negativo muito baixo. Por outro lado, a energia não renovável é criada por recursos que não podem ser reabastecidos, ou que levam milhões de anos para se regenerar.
Além de ser boa para o meio ambiente, a energia limpa e renovável também é a fonte de energia mais econômica em muitas situações. Além disso, fontes de energia renováveis estão disponíveis em todos os países, e seu potencial ainda não foi totalmente aproveitado.
5 fontes de energia limpa pouco conhecidas
Já sabemos que os painéis solares, as turbinas eólicas e a hidroeletricidade são algumas das tecnologias de energia alternativa que devem suprir nossas necessidades de energia no futuro. No entanto, esses são apenas alguns dos exemplos mais conhecidos de fontes de energia limpa – e existem muitos outros que estão sendo descobertos atualmente. Abaixo estão 5 fontes de energia limpa já aplicadas em diversos países, mas ainda em pequena escala.
Energia maremotriz
A energia das marés e das ondas, ou maremotriz, ainda está em fase de desenvolvimento. Essa fonte renovável usa o movimento das ondas do oceano, governado pela gravidade da lua, para gerar eletricidade.
Como o nome sugere, a eletricidade é produzida à medida que as ondas se movem pelo oceano, fazendo com que as turbinas colocadas na água girem. Ou seja, a energia depende de estruturas semelhantes a barragens ou dispositivos ancorados no fundo do oceano, na superfície da água ou logo abaixo dela. Entretanto, é importante mencionar que algumas abordagens de energia das marés podem prejudicar a vida selvagem, como as barragens de maré, que funcionam como represas.
Conversão de energia térmica oceânica
A superfície do oceano é normalmente um pouco mais quente do que suas profundezas, e essa diferença de temperatura também pode ser aproveitada. O gradiente térmico permite a geração de eletricidade usando um sistema de tubulações para bombear a água da superfície e a água fria do mar até a superfície em um trocador de calor.
Deste modo, a água quente ferve algum fluido, como a amônia, que se expande, aciona uma turbina e é condensada de volta pela água fria. A principal vantagem dessa tecnologia é seu potencial de geração contínua, enquanto muitas energias renováveis são intermitentes. Infelizmente, sua desvantagem é a baixa eficiência.
Energia geotérmica
A energia geotérmica é o calor produzido nas profundezas do núcleo do nosso planeta. Quanto mais fundo cavamos na Terra, mais quente ela fica e, assim, quando perfuramos o suficiente, podemos acessar temperaturas quentes o bastante para gerar vapor e girar uma turbina, que pode ser usada para gerar eletricidade
Como a maior parte da energia geotérmica da Terra não borbulha como magma, água ou vapor, ela geralmente permanece no manto. Ainda assim, segundo a National Geographic, esse calor geotérmico pode ser acessado por perfuração e aprimorado com água injetada para criar vapor.
Energia de gradiente salino
Também conhecida como energia osmótica ou energia azul, a energia de gradiente salino aproveita o processo natural de osmose para produzir eletricidade. O conceito de energia osmótica faz com que a água doce e a água salgada passem por uma membrana semipermeável que permite a passagem das moléculas de água, mas bloqueia o movimento dos íons.
Então, a água doce passa através da membrana para a água salgada, movendo-se para baixo no gradiente de concentração. Isso faz com que a pressão aumente no lado da membrana que contém a água salgada. Essa pressão pode então acionar um dispositivo mecânico que gera eletricidade.
Energia das correntes marítimas
Assim como a energia maremotriz, essa fonte aproveita a energia cinética das correntes marítimas para gerar eletricidade. Como as flutuações na velocidade da corrente são pequenas, e a localização do fluxo tem mudanças mínimas de direção, as correntes marinhas são consistentes e previsíveis, tornando essa uma fonte de energia potencialmente confiável e contínua.
Assim, a partir da implantação de dispositivos de extração de energia, como turbinas, a energia cinética das correntes marinhas pode ser convertida da mesma forma que uma turbina eólica extrai energia do vento.
Por Ana Bondance, editado por Bruno Ignacio de Lima
Mudança nas métricas é motivada pelo desejo da plataforma em facilitar a compreensão do usuário sobre o desempenho do seu conteúdo
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A inteligência artificial (IA) tem avançado a passos largos e se tornado uma parte cada vez mais integral de nossas vidas. Com aplicações que vão desde assistentes pessoais em nossos smartphones até veículos autônomos, a IA está revolucionando diversos setores.
Este artigo visa explorar as tecnologias mais recentes em inteligência artificial, oferecendo uma visão abrangente e atualizada das inovações que estão moldando o futuro.
O aprendizado de máquina (Machine Learning – ML) é uma subárea da IA que tem visto enormes avanços recentemente. Uma das tecnologias mais promissoras neste campo é o aprendizado profundo (Deep Learning), que utiliza redes neurais artificiais complexas para modelar e entender padrões ocultos em grandes conjuntos de dados. Várias plataformas e bibliotecas, como TensorFlow, PyTorch e Keras, facilitam a implementação dessas técnicas, permitindo que empresas e pesquisadores desenvolvam modelos cada vez mais sofisticados.
Redes Neurais Adversárias Generativas (GANs)
As Redes Neurais Adversárias Generativas, ou GANs, são outra inovação significativa no campo da IA. Introduzidas por Ian Goodfellow em 2014, as GANs consistem em duas redes neurais: uma geradora e uma discriminadora. A rede geradora cria dados falsos enquanto a discriminadora tenta distinguir entre dados reais e falsos. Esse processo iterativo resulta em uma geradora que pode produzir dados extremamente realistas, que têm aplicações em geração de imagens, vídeos, e até mesmo voz sintética. As GANs têm sido usadas em áreas como arte digital, design de jogos e criação de conteúdo digital.
Inteligência artificial explicável
Uma das preocupações principais com a inteligência artificial é a falta de transparência nos modelos complexos, frequentemente chamados de “caixas-pretas”. A IA explicável (Explainable AI – XAI) visa resolver este problema, proporcionando interpretações e explicações compreensíveis sobre como as decisões dos modelos de IA são tomadas. Ferramentas e técnicas como Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) e Shapley Additive exPlanations (SHAP) estão sendo cada vez mais incorporadas em sistemas de IA para garantir que os decisores humanos possam entender e confiar nas previsões e decisões das máquinas.
Processamento de Linguagem Natural
O Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing – NLP) é uma área da IA que lida com a interação entre computadores e linguagens humanas. Recentemente, vimos avanços notáveis com modelos de linguagem pré-treinados como o GPT-3, desenvolvido pela OpenAI. Esses modelos são capazes de gerar texto coerente e relevante, traduzir idiomas, e até escrever código de programação. As aplicações de NLP vão desde chatbots e assistentes virtuais até análise de sentimentos e resumos automáticos de texto. A capacidade de compreender e gerar linguagem humana está transformando a forma como interagimos com a tecnologia.
Veículos Autônomos
Os veículos autônomos são uma das fronteiras mais visíveis da inteligência artificial. Empresas como Tesla, Waymo e Uber estão liderando o desenvolvimento de carros autônomos, utilizando uma combinação de sensores, aprendizado de máquina e software de IA para navegar com segurança em ambientes complexos. Além de carros, a tecnologia de veículos autônomos está sendo aplicada em drones, caminhões e até mesmo navios. A promessa é diminuir acidentes de trânsito, reduzir congestionamentos e transformar a logística de transporte em todo o mundo.
Robótica Inteligente
A robótica, impulsionada pela IA, está trazendo avanços incríveis na automação e na realização de tarefas complexas. Robôs modernos estão sendo equipados com habilidades avançadas de percepção, movimento e tomada de decisão. Exemplos incluem robôs cirúrgicos que assistem em operações delicadas, robôs de atendimento ao cliente em hotéis e lojas, e robôs industriais que trabalham em fábricas inteligentes. Empresas como Boston Dynamics estão desenvolvendo robôs com capacidade para realizar tarefas humanas complexas, que poderão ser utilizadas em ambientes perigosos ou inacessíveis para humanos.
IA em Saúde
A inteligência artificial está tendo um impacto profundo na área da saúde. Tecnologias de IA estão sendo usadas para análise de imagens médicas, como radiografias e ressonâncias magnéticas, com uma precisão que muitas vezes supera a dos médicos humanos. Além disso, algoritmos de IA estão ajudando na descoberta de novos medicamentos, na personalização de tratamentos e no monitoramento de pacientes em tempo real. Startups e empresas de biotecnologia estão explorando essas tecnologias para melhorar a eficácia dos tratamentos e aumentar a eficiência do sistema de saúde.
IA em Finanças
O setor financeiro também está se beneficiando dos avanços em inteligência artificial. Ferramentas de IA estão sendo usadas para detecção de fraudes, análise de risco de crédito e negociação automatizada de ações. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar enormes conjuntos de dados financeiros para identificar padrões ocultos e prever tendências de mercado. Além disso, chatbots financeiros estão ajudando os clientes a gerenciar suas contas e fornecer recomendações personalizadas de investimentos.
IA em Segurança Cibernética
Com o aumento das ameaças cibernéticas, a segurança cibernética se tornou uma área crítica onde a IA está desempenhando um papel vital. Algoritmos de aprendizado de máquina estão sendo usados para detectar atividades suspeitas e prever ataques antes que eles ocorram. Sistemas de IA são capazes de monitorar redes em tempo real e responder automaticamente a incidentes de segurança, minimizando o impacto de brechas de dados e ataques cibernéticos. Empresas de segurança estão utilizando essas tecnologias para proteger informações sensíveis e garantir a integridade dos sistemas digitais.
IA em Entretenimento
O setor de entretenimento está passando por uma transformação graças à inteligência artificial. Ferramentas de IA estão sendo usadas para criar efeitos visuais impressionantes em filmes, gerar música e até mesmo escrever roteiros. Plataformas de streaming, como Netflix e Spotify, utilizam algoritmos de recomendação baseados em IA para personalizar o conteúdo para os usuários. Além disso, videogames estão incorporando IA para criar personagens não jogáveis mais inteligentes e interativos, proporcionando uma experiência de jogo mais imersiva e realista.
IA em Educação
A educação é outra área onde a inteligência artificial está fazendo significativos progressos. Ferramentas de aprendizado adaptativo utilizam IA para personalizar o ensino de acordo com as necessidades individuais de cada aluno. Assistentes de ensino virtuais estão ajudando os alunos com dúvidas específicas, e algoritmos de análise de dados estão sendo usados para identificar padrões de desempenho acadêmico e recomendar intervenções apropriadas. Essas tecnologias estão tornando a educação mais acessível e eficaz, permitindo um ensino mais personalizado e centrado no aluno.
Desafios e Considerações Éticas
Apesar dos avanços impressionantes, a inteligência artificial enfrenta vários desafios e considerações éticas. Questões como viés algorítmico, privacidade de dados e impacto no emprego são preocupações significativas que precisam ser abordadas. Além disso, o uso ético e responsável da IA é crucial para garantir que os benefícios sejam distribuídos de forma justa e que os riscos sejam minimizados. Organizações de todo o mundo estão trabalhando para desenvolver diretrizes e regulamentações que garantam o desenvolvimento e a implementação responsável da IA.
As tecnologias mais recentes em inteligência artificial estão transformando diversos setores e trazendo inovações que estão mudando a maneira como vivemos e trabalhamos. Desde o aprendizado de máquina e aprendizado profundo até a IA explicável e veículos autônomos, as possibilidades são vastas e promissoras. No entanto, é essencial abordar os desafios e considerações éticas associados a essas tecnologias para garantir um futuro onde a IA possa beneficiar a todos de maneira justa e equitativa. À medida que continuamos a explorar e desenvolver essas tecnologias, o potencial para inovação e transformação continua a ser ilimitado.
Leia também: Como a inteligência artificial acelera descobertas científicas
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Fonte: Infoflas
Tecnologia bidirecional da GM fez com que carro elétrico desse conta da demanda de uma casa inteira por dias
Já é possível carregar um carro elétrico na tomada de casa, mas e se um carro elétrico pudesse alimentar toda a energia de uma casa? Em teoria, você não precisaria mais se preocupar com falta de energia e poderia até economizar no final do mês.
A GM Energy, uma subsidiária da General Motors, vai tornar isso realidade — e já fez uma demonstração.
Carro elétrico abasteceu uma casa
A GM Energy fez uma demonstração de como isso poderia acontecer na prática. A bateria de uma Chevrolet Silverado RST 2024 se conectou à rede elétrica de uma mansão de 900 metros quadrados em Beverly Hill, na Califórnia.
Segundo o Ars Technica, que esteve no evento, eram 51 luzes acesas, sem contar uma variedade de eletrodomésticos da GM conectados na tomada.
Mas como isso acontece?
O começo de tudo é o GM Energy Powershift, um carregador de 80 A que abastece a picape a 19,2 kW. A tecnologia bidirecional também permite fazer o caminho inverso e enviar a energia da bateria carregada para a casa;
Uma vez que o processo contrário começa a acontecer, a corrente elétrica vai para um Home Hub, uma espécie de central de energia da casa, e distribui para os dispositivos;
A GM Energy fez uma demonstração em que a energia da casa para de funcionar e a bateria “Dark Start” do veículo assume o controle;
Segundo o site, demorou 36 segundos desde até a inicialização do sistema;
Todo esse processo pode ser acompanhado pelo aplicativo MyChevy.
Quem pode ter o sistema
Atualmente, o sistema funciona apenas com a Chevrolet Silverado EV RST nos estados da Califórnia, Flórida, Michigan, Nova York e Texas, nos Estados Unidos.
A GM, no entanto, deixou claro que planeja incluir essa tecnologia nos modelos Sierra Denali, Cadillac Lyriq, Chevrolet Blazer e Equinox em breve. Até 2026, a intenção é que todos os carros elétricos da montadora sejam equipados com a tecnologia bidirecional.
A empresa também revelou que estenderá a possibilidade para todos os estados americanos ainda este ano, mas não há informações sobre disponibilidade em outros países.
Quanto tempo dura a bateria conectada na casa?
Um engenheiro da GM Energy, Brent Deep, revelou que a bateria da picape Silverado RST pode abastecer uma casa com quatro moradores, dois aparelhos de ar condicionado, banheira de hidromassagem, máquina de lavar roupa, forno e fogão elétrico e outros eletrodomésticos (sem contar as luzes acesas) por quatro dias.
Vale lembrar que a economia depende do tipo de consumo energético de cada residência (que vai ditar quantas vezes o carro precisaria ser recarregado para dar conta).
