Neurobiólogos da Bélgica e da Alemanha criaram com sucesso modelos animados realistas de macacos. Esses avatares atraíram a atenção intensa dos macacos vivos, assim como os primatas reais mostrados em vídeo.
Neurobiólogos da Bélgica e da Alemanha criaram com sucesso modelos animados realistas de macacos. Esses avatares atraíram a atenção intensa dos macacos vivos, assim como os primatas reais mostrados em vídeo.
Durante o trabalho, os pesquisadores evitaram o uso de marcadores físicos ou o rotulamento manual de cada quadro. Em vez disso, eles utilizaram dados coletados por oito câmeras. A rotulagem foi realizada apenas em quadros individuais, após o que uma rede neural foi treinada para prever a localização dos pontos-chave no corpo do avatar, permitindo reconstruir sua trajetória de movimento.
O estudo foi publicado na revista científica PLoS Biology.
Foi estabelecido que, à medida que o realismo do avatar diminuía, a atenção dos macacos a ele também diminuía. Esta observação indica a manifestação do chamado efeito do 'vale da estranheza'. Anteriormente, cientistas já haviam criado avatares animados de rostos para estudar a percepção em primatas, o que lhes permitiu superar esse efeito: os macacos dedicavam quase tanta atenção aos avatares faciais realistas quanto aos seus congêneres vivos, enquanto os avatares sem pelos eram ignorados.
O estudo da percepção de corpos em movimento em primatas é complicado por vários fatores. A tecnologia de captura de movimento usando marcadores físicos não é aplicável, pois os macacos tendem a descartá-los durante o grooming. Além disso, o rotulamento manual quadro a quadro exigiria uma quantidade colossal de tempo, implicando a colocação de dezenas de marcas em centenas de quadros para criar mesmo uma animação curta.
Martin Giese, líder do grupo do Hospital Universitário de Tübingen e da Universidade Católica de Leuven, conseguiu contornar esses obstáculos desenvolvendo um avatar animado de macaco-prego-de-rhesus (Macaca mulatta). Para isso, foi instalada um sistema de oito câmeras ao redor da gaiola dos macacos, onde foram gravados 2,5 horas de material de vídeo. Deste material, foram selecionados clipes curtos demonstrando a caminhada ou a rotação do indivíduo, bem como um segmento de dois minutos com o grooming de dois macacos. Cada câmera operava com uma taxa de 80 quadros por segundo.
Em vez de um rotulamento manual completo, um humano marcou a posição de 42 articulações em média a cada dois quadros por segundo a partir de duas câmeras. Em seguida, o programa projetou esses pontos marcados nos quadros capturados pelas seis câmeras restantes. O algoritmo Anipose utilizou triangulação espaço-temporal para converter as coordenadas bidimensionais obtidas em tridimensionais. A rede neural era responsável por prever a posição nos quadros que não foram rotulados manualmente. Para garantir o realismo da animação, o algoritmo assegurava a constância das distâncias entre as articulações e a suavidade dos movimentos, prevenindo mudanças bruscas nas coordenadas entre os quadros. Esses dados tridimensionais foram aplicados ao modelo 3D pronto, resultando na criação de um avatar animado realista.
A correspondência das trajetórias de movimento do avatar com o macaco-prego real do vídeo apresentou um erro dentro de 18 a 29 milímetros. Em seguida, os cientistas mostraram a oito machos de macaco-prego-de-rhesus vídeos contendo tanto macacos reais quanto seus avatares. Para avaliar a reação especificamente ao corpo, e não ao rosto, os rostos nos vídeos e avatares foram intencionalmente desfocados. Os macacos fixaram o olhar no silhueta do macaco real e do avatar um número igual de vezes, desde que o avatar possuísse realismo, incluindo pelo e texturas. No entanto, a modelo de arame do macaco recebeu menos atenção. Contudo, o avatar cinza, desprovido de cor, pelo e texturas, recebeu atenção dos macacos duas vezes menos. Os autores concluíram que tal avatar causa desconforto nos macacos devido ao efeito do 'vale da estranheza'.
A criação do primeiro avatar animado do corpo de macaco permitiu aos autores demonstrar que os mecanismos de processamento de diferentes sinais sociais — sejam faciais ou corporais — em macacos-pregos-de-rhesus provavelmente funcionam sob princípios semelhantes, visto que o efeito do 'vale da estranheza' é observado em ambos os casos. Futuramente, tal avatar controlado pode se tornar uma ferramenta para estudar a reação de primatas aos corpos em movimento de seus congêneres. No entanto, os pesquisadores observaram que rastrear os movimentos de dois macacos simultaneamente usando oito câmeras foi menos preciso devido às frequentes sobreposições de pontos.
A SpaceX não conseguiu enviar o foguete Starship ao espaço pela décima terceira vez nesta quinta-feira (16). Minutos após o incidente, Elon Musk, proprietário da SpaceX, comunicou via X que a interrupção do lançamento ocorreu porque alguns dos motores não foram acionados automaticamente.
Musk informou que dois motores Raptors seriam substituídos e indicou que a probabilidade mais alta para o próximo lançamento seria no começo da semana seguinte. Posteriormente, na sexta-feira (17), a SpaceX confirmou oficialmente em seu website que realizará uma nova tentativa na segunda-feira (20). A janela de decolagem está programada para começar às 19h45, horário de Brasília, e terá duração de uma hora e trinta minutos.
Este novo voo de teste do Starship manterá objetivos similares à missão anterior, que marcou a estreia das versões V3 dos veículos Starship e Super Heavy. Contudo, desta vez, a missão incluirá o transporte, pela primeira vez, de satélites Starlink V3 de nova geração. O propósito primordial do propulsor Super Heavy é concluir com êxito todas as fases iniciais do voo, abrangendo o lançamento, a ascensão, a separação dos estágios, a queima de retorno (boostback burn) e a queima de pouso em uma área offshore localizada no Golfo do México.
Para garantir esse sucesso, a empresa implementou várias modificações tanto no hardware quanto no software, visando corrigir os problemas detectados durante o teste anterior.
A SpaceX relatou que, durante a separação dos estágios no voo 12, pequenas discrepâncias no acionamento dos motores da Starship causaram um desalinhamento de aproximadamente 90 graus na manobra de giro do Super Heavy. Para prevenir a recorrência disso, a sequência de ignição dos motores foi ajustada para ser mais resiliente a variações de tempo, permitindo que a rotação ocorra na direção desejada com maior segurança. Essa alteração visa também aprimorar o desempenho geral do sistema.
Adicionalmente, no voo 12, após a separação e a manobra de giro, o Super Heavy iniciou a queima de retorno, mas cinco de seus 33 motores falharam durante a tentativa de reacendimento, forçando o encerramento prematuro da manobra. Para o voo renovado, o propulsor recebeu modificações de hardware focadas em elevar a confiabilidade do reacendimento dos motores, além de atualizações nos sistemas de alerta e aborto para melhor refletir as condições de um voo com múltiplos motores operando simultaneamente.
Quanto ao estágio superior do Starship, ele possui três metas principais: colocar em órbita suborbital 20 satélites Starlink V3, realizar o reacendimento de um único motor Raptor no espaço e executar novamente uma entrada atmosférica controlada, seguida de descida e amerissagem no Oceano Índico.
A SpaceX também realizou diversas mudanças no sistema de propulsão da Starship para resolver a falha de motor ocorrida no voo anterior. Cerca de 40 segundos após a separação dos estágios na missão passada, a nave perdeu um de seus três motores Raptor otimizados para o vácuo. Mesmo com essa falha, o veículo demonstrou sua capacidade de prosseguir com a missão com um motor inoperante e alcançou a trajetória suborbital prevista. A companhia assegura que foram feitas inúmeras adaptações operacionais e de hardware para sanar as causas interligadas desse problema, com melhorias adicionais na confiabilidade previstas para futuras iterações do motor Raptor.
Pela primeira vez, a Starship transportará satélites Starlink V3, projetados para expandir substancialmente a capacidade da rede e incrementar a velocidade disponível aos usuários. Neste teste inicial, a nave deve liberar 20 satélites. Após a separação, estes iniciarão a abertura de seus painéis solares e antenas, buscando estabelecer comunicação com a constelação Starlink através de lasers de alta capacidade. Os satélites permanecerão na mesma trajetória suborbital da Starship e deverão ser destruídos durante a reentrada atmosférica, aproximadamente vinte minutos após serem liberados.
Seis dos satélites foram equipados com câmeras capazes de inspecionar o escudo térmico da Starship durante o voo e transmitir essas imagens para as equipes terrestres. O intuito é continuar avaliando métodos de análise das condições do escudo térmico para futuras missões onde a Starship retornará ao local de lançamento. Como parte deste experimento, várias placas do revestimento térmico da nave foram pintadas de branco para simular peças faltantes e servirem como alvos para as câmeras.
Além das inspeções realizadas pelos satélites, a missão testará uma série de avanços e experimentos ligados ao escudo térmico da Starship, dando continuidade ao desenvolvimento de um veículo totalmente reutilizável e com rápida prontidão para novos voos. Entre os ensaios previstos está a instalação de múltiplas placas térmicas na superfície metálica dos flaps traseiros da nave, bem como o emprego de placas modificadas e novos mecanismos de fixação na área do escudo térmico que cobre a cauda. O objetivo é coletar dados em voo sobre distintos métodos de fixação. A Starship também empregará placas munidas de sensores de carga para mensurar os esforços suportados pelo escudo térmico durante a subida. Nesta missão, a nave enfrentará uma pressão dinâmica superior à de voos anteriores, o que intensificará o estresse nas fixações das placas em prol de uma capacidade de transporte de carga superior para a órbita.
A Geely revelou o Thunder, um novo conjunto de propulsão elétrica que integra múltiplos sistemas em uma única estrutura, visando revolucionar os veículos elétricos (EVs).
Em vez de dispersar vários módulos pelo automóvel, a empresa optou por concentrar quase todo o sistema de propulsão em uma única carcaça. Este conjunto reúne 12 componentes de hardware, incluindo o motor elétrico, o controlador do motor, o conversor DC-DC, o carregador de bordo, a unidade de controle do veículo, o controlador de pré-carga ativa, os sistemas de gerenciamento de baterias de baixa e alta tensão, além do gateway do domínio de potência.
Segundo a fabricante, o Thunder atinge uma eficiência notável de 93,8%, um índice considerado recorde entre sistemas de produção. Além disso, o conjunto incorpora quatro funcionalidades de software baseadas em inteligência artificial.
A decisão de integrar todos esses elementos resultou em uma simplificação significativa do conjunto. A Geely informou que mais de 180 componentes foram dispensados, o que contribuiu diretamente para a diminuição do peso e da quantidade de cabos utilizados no veículo.
Os dados técnicos apresentados incluem uma eficiência de 93,8%; a eliminação de mais de 180 componentes; um peso total de apenas 75 kg; e uma redução de 30% na fiação de alta tensão e de 15% na de baixa tensão. A carcaça, feita de magnésio, possui apenas 325 milímetros de altura e tem capacidade de liberar até 28 litros adicionais no porta-malas, atingindo uma densidade de potência de 11,8 quilowatts por quilograma.
O sedã Galaxy TT será o primeiro modelo a apresentar essa nova arquitetura elétrica. Ele estará disponível em versões de 328 cavalos e 570 cavalos, sendo a versão mais potente equipada com dois motores e tração integral. A plataforma utiliza uma arquitetura de 800 volts e suporta baterias de 52,4 kWh, 63,8 kWh ou 75,2 kWh. A autonomia máxima declarada pela fabricante é de até 725 quilômetros no ciclo CLTC.
Além de marcar a estreia em um novo carro, o Thunder define a direção estratégica da Geely para seus futuros veículos elétricos, apostando em um sistema mais compacto, leve e altamente integrado.
A OpenAI introduziu uma nova metodologia para mensurar o retorno que a inteligência artificial gera dentro das empresas. Esta proposta visa substituir os indicadores convencionais de adoção, como o número de usuários ou licenças compradas, por uma análise focada no trabalho que foi efetivamente finalizado.
A companhia argumenta que o desempenho da IA deve ser avaliado pela proporção entre o valor gerado e o custo necessário para obter resultados considerados confiáveis. O escopo desta avaliação não se restringe apenas ao custo de processamento dos modelos, mas abrange todo o esforço empregado até que uma tarefa seja concluída com sucesso.
Segundo a OpenAI, o avanço tecnológico da IA depende de quatro pilares fundamentais: a volume de trabalho útil executado, o custo associado a cada resultado obtido, a habilidade de produzir respostas fidedignas e a potencialidade de aumentar esses ganhos à medida que o uso se intensifica.
A discussão sobre o retorno dos investimentos em IA ganha uma nova dimensão com a sugestão de uma métrica denominada 'inteligência útil por dólar'. Este conceito tem como objetivo determinar se os recursos investidos em IA estão, de fato, proporcionando benefícios tangíveis a profissionais e corporações.
A OpenAI ressalta que focar somente em aspectos técnicos, como o custo por token processado, não reflete o impacto econômico total da tecnologia. Um modelo mais acessível pode demandar mais tentativas, revisões humanas e tempo para atingir um desfecho satisfatório, ao passo que uma solução mais sofisticada pode completar a mesma atividade em uma única execução.
A empresa sustenta que o indicador mais pertinente é o custo total incorrido para finalizar uma tarefa com qualidade adequada. Este cálculo deve incorporar diversos elementos, tais como o processamento computacional, a contribuição dos colaboradores, as correções necessárias e o retrabalho até que o resultado esteja apto para uso.
O processo inicial de avaliação envolveria a identificação de uma atividade específica dentro de uma organização e a definição clara do que constitui sua conclusão bem-sucedida. Por exemplo, em equipes de suporte, a métrica poderia estar vinculada à resolução de questões de clientes; em engenharia, poderia corresponder a modificações de código validadas em testes; e em setores jurídicos, poderia envolver a revisão contratual feita corretamente dentro do prazo estipulado.
A OpenAI ilustra com o caso de uma equipe financeira encarregada de preparar uma reunião de análise de projeções. Neste cenário, a IA pode auxiliar na localização de dados atualizados, na organização de informações, na comparação de mudanças, na revisão de planilhas e na preparação de materiais, liberando os especialistas para dedicarem mais foco à interpretação dos achados e às decisões estratégicas.
Adicionalmente, a empresa aponta que diferentes modelos atendem a demandas variadas. Ela afirma que uma arquitetura com múltiplas opções possibilita a seleção de soluções mais ágeis para tarefas simples ou o emprego de modelos mais avançados quando atividades complexas requerem maior poder de raciocínio.
A OpenAI também mencionou o lançamento do GPT-5.6, que foi apresentado com três modalidades de uso: Sol, caracterizado como modelo de maior capacidade; Terra, focado no equilíbrio entre desempenho e custo; e Luna, direcionado à velocidade e economia. De acordo com a companhia, a escolha do modelo deve ser guiada pela eficiência no cumprimento da tarefa, e não meramente pelo valor unitário de cada processamento.
A confiabilidade surge como outro aspecto crucial nesta avaliação. A OpenAI indica que a implementação da IA tende a progredir em estágios: inicialmente como ferramenta de criação de conteúdo, depois como recurso para análise de dados e, subsequentemente, como um sistema capaz de executar fases de processos sob supervisão humana.
Para monitorar essa progressão, a empresa sugere acompanhar três indicadores possíveis: entregas prontas para uso, respostas que necessitam de ajustes e situações onde intervenção humana é necessária para finalizar a atividade.
Sistemas mais confiáveis contribuem para a redução do tempo dedicado a verificações, correções e repetição de tarefas. Contudo, a expansão do uso da IA exige a prévia delimitação de fronteiras, especificando quais dados são acessíveis, quais sistemas podem ser alterados e em que momentos a chancela humana deve ser obtida.
A OpenAI enfatiza que as ferramentas destinadas ao ambiente corporativo precisam integrar competência técnica com robustos mecanismos de segurança, privacidade, aderência regulatória e gestão. Essa estrutura permitiria expandir o acesso da inteligência artificial a processos vitais sem comprometer o controle das organizações.
A última dimensão analisada pela empresa é a capacidade de gerar maior valor conforme o uso aumenta. Para isso, as empresas devem acompanhar a quantidade de tarefas concluídas com qualidade, os custos envolvidos e o preço médio de cada resultado ao longo do tempo.
Na ótica da OpenAI, os avanços em infraestrutura, modelos mais eficientes, sistemas de processamento aprimorados e melhorias nos produtos podem elevar o retorno obtido por cada unidade de investimento. A companhia estabelece este ciclo como uma sequência contínua: infraestrutura mais eficiente impulsiona pesquisas, pesquisas geram modelos superiores, modelos aperfeiçoam produtos e produtos promovem maior adoção.
Por fim, a OpenAI conclui que a inteligência artificial deve ser examinada pela sua aptidão em ampliar trabalhos significativos, apoiar tomadas de decisão e liberar profissionais para atividades que dependem de julgamento, criatividade e experiência humana.
