A Editora Abril introduziu a VC I.A., uma nova publicação brasileira dedicada integralmente às tendências e aplicações da inteligência artificial, visando tanto indivíduos quanto o ambiente corporativo.
A Editora Abril introduziu a VC I.A., uma nova publicação brasileira dedicada integralmente às tendências e aplicações da inteligência artificial, visando tanto indivíduos quanto o ambiente corporativo.
Com o intuito de tornar um assunto intrinsecamente complexo mais compreensível, confiável e prático, a VC I.A. foi criada. O projeto agrega jornalistas e especialistas para detalhar como essas tecnologias podem ser implementadas por pessoas e companhias, além de abordar tendências, discutir seus efeitos sociais e econômicos. A cobertura também acompanhará os avanços, pesquisas e movimentações deste setor em rápida evolução.
Alexandre Carvalho, editor-chefe da nova marca, ressalta que a atual fase representa uma mudança comparável às grandes revoluções tecnológicas históricas, mas que ocorre em tempo real e impacta quase todos os aspectos da existência. Ele afirmou que o propósito da publicação é auxiliar o leitor a discernir o essencial do excesso de informações e compreender como a inteligência artificial pode proporcionar benefícios tangíveis na esfera pessoal, profissional e empresarial.
Segundo Carvalho, o grande diferencial desta iniciativa reside na união entre o rigor jornalístico característico da Abril e a aplicação prática. O foco não é apenas relatar os acontecimentos do setor, mas sim demonstrar formas inteligentes e responsáveis de utilizar essas tecnologias, auxiliando as pessoas a obterem dados para tomarem decisões mais acertadas, adquirirem novas competências, elevarem sua produtividade e entenderem os desafios inerentes a esta transformação. A VC I.A. será distribuída em diversas plataformas da Abril, oferecendo conteúdo tanto para iniciantes no campo da IA quanto para profissionais e empresas que monitoram as mudanças tecnológicas atuais.
Cientistas do Indian Institute of Science Education and Research (IISER) em Bhopal descobriram um método mais preciso para mapear sistemas subterrâneos em uma das regiões de carvão mais importantes da Índia. Ao estudar microfissuras nas camadas de carvão na bacia de Jharia, os pesquisadores criaram uma nova base matemática que explica o movimento de metano e dióxido de carbono na crosta terrestre.
Esta descoberta fornece aos engenheiros um conjunto de ferramentas mais preciso para a extração de combustível que queima de forma limpa, bem como, não menos importante, para o armazenamento seguro de gases de efeito estufa sob a terra em combate às mudanças climáticas.
A bacia de carvão de Jharia, localizada no estado de Jharkhand, é conhecida por seu carvão coqueável de alta qualidade. Esta região também contém metano nas camadas de carvão (Coal-Bed Methane, CBM) — uma forma de gás natural aprisionada dentro do próprio carvão. À medida que o mundo transiciona para fontes de energia renováveis, o CBM atua como um combustível de transição crítico, pois queima mais limpo do que o carvão ou o petróleo.
Além disso, essas mesmas camadas de carvão podem funcionar como gigantescos sequestradores de carbono. Ao injetar dióxido de carbono em camadas de carvão não exploradas, o gás pode ser permanentemente armazenado, impedindo sua liberação na atmosfera e o aquecimento global.
Para implementar qualquer uma dessas tecnologias, os engenheiros precisam saber com precisão a velocidade com que os fluidos podem se mover através do carvão. Diferentemente de um tubo comum, o carvão representa um sistema de dupla porosidade. Isso significa que o gás é armazenado na matriz sólida do carvão, mas só pode se mover através de uma rede de minúsculas fissuras naturais chamadas fendas. Essas fendas servem como as artérias da camada de carvão.
Durante décadas, os cientistas usaram uma fórmula padrão, conhecida como lei cúbica, para prever esse fluxo. Essa lei pressupõe que o volume de fluido que passa por uma fenda é proporcional ao cubo de sua largura, ou abertura. No entanto, a equipe do IISER Bhopal descobriu que essa regra padrão não corresponde totalmente ao ambiente único e tensionado da bacia de Jharia.
Para confirmar suas conclusões, os pesquisadores coletaram amostras de diferentes condições da região, incluindo minas subterrâneas profundas e grandes pedreiras a céu aberto, refletindo diferentes profundidades e pressões geológicas. Usando microscopia e o método de varredura 1D, eles mediram milhares de minúsculas fissuras. Eles descobriram que na área de Jharia, o fluxo de gás é muito mais sensível à largura das fissuras do que se pensava anteriormente.
Em vez de um expoente de três, proposto pela lei cúbica, eles estabeleceram que o fluxo realmente escala com a quinta potência. Especificamente, para diferentes tipos de fendas na região, o fluxo seguiu um expoente de 4,38 a 5,08.
Os pesquisadores acreditam que a dependência da quinta potência está relacionada à forma e ao modo de crescimento das fissuras. Em Jharia, milhões de anos de atividade tectônica, incluindo dobramentos e falhas da crosta terrestre, comprimiram e esticaram o carvão. Isso criou uma rede complexa onde a largura da fissura está intimamente ligada ao seu comprimento em uma dependência de escalonamento específica. Ao entender essa relação, os cientistas puderam reescrever as equações de fluxo de modo que não dependessem mais do comprimento da fissura.
Na geologia, medir o comprimento de uma fissura é uma tarefa extremamente difícil. Quando os engenheiros perfuram o solo para coletar amostras, eles obtêm apenas um pequeno cilindro de rocha, chamado testemunho. Esses testemunhos são frequentemente muito estreitos para mostrar o comprimento total da fissura, levando a uma amostragem insuficiente e dados imprecisos. Ao criar um modelo que requer apenas a medição da largura da fissura, visível mesmo em pequenas amostras, os pesquisadores simplificaram significativamente a capacidade dos engenheiros de campo de criar modelos dinâmicos de fluxo de fluidos sem a necessidade de obter dados inacessíveis.
Este estudo pode fortalecer a segurança energética da Índia, tornando a extração de gás natural doméstico mais previsível e eficiente. Ele também oferece um roteiro científico para o sequestro de carbono em larga escala. Sabendo exatamente como o pluma de dióxido de carbono migra através da camada de carvão, os cientistas podem garantir que o gás permaneça onde foi colocado, transformando antigas minas de carvão em depósitos permanentes de resíduos de carbono globais. À medida que a comunidade mundial avança em direção a zero emissões, tais conhecimentos científicos específicos da região são mecanismos vitais que farão funcionar o mecanismo da economia verde.
_A inteligência artificial (IA) está se tornando um recurso muito mais acessível, impulsionada pela redução de custos, modelos mais eficientes e maior disponibilidade de poder computacional. Embora essa tendência beneficie usuários e corporações, ela representa um desafio significativo para a sustentabilidade financeira de líderes do setor, como OpenAI e Anthropic.
Uma análise veiculada pelo The Wall Street Journal aponta que a IA está deixando de ser um bem escasso para se aproximar de uma commodity. Esse movimento pode diminuir a vantagem competitiva das empresas que atualmente lideram o desenvolvimento dos modelos mais sofisticados.
Um dos principais motivos dessa transformação é a drástica queda nos custos da IA capaz de executar a maioria das tarefas diárias. Isso é facilitado pelo surgimento de modelos mais leves, operáveis tanto na nuvem quanto diretamente em dispositivos, incluindo soluções de Google, Apple e empresas chinesas de IA.
Adicionalmente, a China reforçou sua estratégia. Em um discurso realizado em Xangai na quinta-feira (16), o presidente chinês Xi Jinping defendeu a manutenção da liberação de modelos de IA de 'pesos abertos' ('open-weights'), permitindo modificação e uso livre. Essa tática visa contrabalançar a hegemonia dos Estados Unidos no setor. Modelos chineses, como GLM 5.2 e Kimi K3, estão diminuindo a diferença em relação aos sistemas avançados desenvolvidos por empresas americanas.
A Meta também avançou consideravelmente no desenvolvimento de modelos focados em programação, demonstrando capacidade de competir diretamente com OpenAI e Anthropic no nicho lucrativo de geração de código. Espera-se que o atual gargalo de capacidade computacional seja mitigado com a ativação de novos data centers e o desenvolvimento de métodos mais eficientes para rodar modelos de IA. Em certas aplicações, a oferta de tokens, unidade básica de consumo, já acompanha a demanda.
Esses progressos são vistos como positivos para consumidores e empresas. Há cerca de um ano, Sam Altman, diretor-executivo da OpenAI, expressou o desejo de tornar a inteligência artificial tão barata que fosse difícil de mensurar. A IA tem potencial para elevar a produtividade em diversas profissões e reduzir a fricção digital, em vez de simplesmente substituir trabalhadores.
Contudo, o cenário gera incertezas sobre o futuro financeiro de OpenAI e Anthropic, ambas candidatas a ofertas públicas de ações. Como dependem de manter uma superioridade tecnológica frente a gigantes consolidadas, elas podem sofrer se a IA for tratada como uma tecnologia de uso geral, comparável à eletricidade ou ao automóvel.
Dados da Sensor Tower, citados na análise, indicam que, em março, o ChatGPT passou a representar menos de 50% da participação global entre usuários consumidores, considerando acessos via web e dispositivos móveis. Essa diminuição foi atribuída principalmente à competição exercida pelo Google Gemini e pelo Claude, da Anthropic.
No âmbito corporativo, modelos chineses também começaram a competir com os principais sistemas americanos, apresentando desempenho similar em algumas métricas, mas com custos substancialmente menores. O ranking da OpenRouter mostra que os cinco modelos mais usados por empresas são atualmente chineses, e aproximadamente 45% dos tokens monitorados pela plataforma são consumidos por esses modelos.
A análise também ressalta o lançamento de um modelo de pesos abertos pela Thinking Machines Lab, empresa liderada por Mira Murati, ex-diretora de tecnologia da OpenAI. Este sistema visa equilibrar desempenho e custo operacional, resumindo a mudança com a analogia: 'Quem precisa de uma Ferrari de IA para ir ao trabalho quando um Honda Civic de IA está logo ali?'
Diante da crescente concorrência, OpenAI e Anthropic têm aumentado seus investimentos em engenheiros e acesso a data centers, mesmo que isso afete a rentabilidade. Ambas as companhias estão comprometendo centenas de bilhões de dólares para preservar a liderança tecnológica. Paralelamente, clientes empresariais estão avaliando com mais rigor o investimento necessário em IA e quais modelos premium justificam seus custos.
Outro fator acelerador da transformação da IA em commodity é a ampla divulgação do saber sobre como construir modelos avançados. Apesar de as empresas continuarem protegendo seus segredos industriais — como o processo movido pela Apple contra a OpenAI por suposto roubo de propriedade intelectual —, pesquisadores publicam continuamente estudos científicos detalhando novos avanços. Laboratórios chineses e empresas, como a Thinking Machines Lab, também disponibilizam regularmente modelos de código aberto com documentação completa de sua criação.
O texto aborda também a técnica conhecida como 'distilação', que envolve treinar um modelo usando outro como referência. OpenAI e Anthropic acusam empresas chinesas de usar este método para criar sistemas concorrentes baseados em informações privadas. No entanto, a própria indústria utiliza a técnica legitimamente; grandes modelos são frequentemente empregados para gerar versões menores e mais ágeis.
O novo modelo que suportará a Siri atualizada da Apple, por exemplo, foi destilado a partir de modelos do Google, conforme um acordo entre as partes. Em um ensaio recente, Satya Nadella, CEO da Microsoft, classificou como 'irônico' que empresas que treinam modelos com dados da internet e informações de clientes tentem barrar o uso da distilação por terceiros. Ele argumentou: 'Se o aprendizado flui apenas em uma direção, o valor econômico converge para os proprietários da infraestrutura de aprendizado, e não para os criadores do próprio conhecimento.'
Anteriormente, a principal vantagem competitiva de OpenAI e Anthropic residia em oferecer modelos notavelmente superiores aos concorrentes. Com a popularização de sistemas considerados 'suficientemente bons' — e, em alguns casos, altamente avançados — disponíveis tanto para usuários de iPhone quanto para grandes corporações, essas empresas precisam encontrar novos diferenciais.
Enquanto o Google conta com seu motor de busca, a Meta possui sua base de redes sociais, e Microsoft e Amazon dominam a infraestrutura empresarial, e a Apple controla um vasto ecossistema de dispositivos.
Eric Zhao, professor da Universidade de Oxford e coautor de um estudo mencionado, sugere que o acesso à energia elétrica pode se tornar a principal vantagem competitiva futura das empresas de IA. À medida que a oferta de eletricidade se restringe e comunidades se opõem à construção de novos data centers, a eficiência energética será crucial. Ele afirmou que 'os laboratórios de fronteira precisarão competir por inteligência por watt.'
A OpenAI está expandindo suas fontes de receita, contando com mais de três milhões de clientes corporativos e desenvolvendo hardware próprio para criar um vínculo direto com os consumidores. Por sua vez, a Anthropic alcançou seu primeiro trimestre lucrativo recentemente e protocolou um pedido para abertura de capital no outono do hemisfério norte (setembro-dezembro). Se a oferta pública ocorrer, a empresa poderá captar fundos para adquirir novos clientes, desenvolver outras fontes de renda ou aumentar o aluguel de data centers.
A análise conclui que o mercado de IA pode ser robusto o suficiente para sustentar múltiplas empresas vitoriosas, inclusive permitindo que OpenAI ou Anthropic se tornem gigantes tecnológicos. Entretanto, o texto cita uma avaliação do Banco de Compensações Internacionais (BIS), segundo a qual o volume de investimentos em IA já ultrapassa qualquer ciclo de expansão econômica pacífica, incluindo a construção ferroviária e a bolha das empresas de internet do final dos anos 90.
Neste contexto, crescem os críticos que duvidam se as empresas conseguirão justificar os investimentos atuais e os futuros. Sem uma vantagem competitiva duradoura, as companhias que lideram o boom da IA podem enfrentar uma retração considerável no futuro.
Pesquisadores anunciaram a primeira confirmação de uma atmosfera em um planeta rochoso situado na zona habitável de uma estrela diferente. Este avanço representa um marco significativo na busca por mundos com potencial para abrigar vida.
Por décadas, cientistas têm dedicado esforços à identificação de planetas com condições favoráveis ao surgimento da vida, procurando corpos celestes com características análogas às da Terra. Embora já tenham sido mapeadas zonas habitáveis em diversos sistemas estelares e catalogados mais de seis mil exoplanetas, nenhum até então reunia o conjunto completo de requisitos terrestres.
Para que a vida conhecida possa prosperar, um planeta deve possuir estrutura rochosa, apresentar água líquida em sua superfície — o que implica uma temperatura moderada — e, crucialmente, ser capaz de reter uma atmosfera. Essa camada gasosa é vital, pois regula o clima, protege a superfície contra a radiação e sustenta as condições necessárias à existência biológica.
A situação mudou com a detecção de um planeta rochoso com atmosfera em uma zona habitável de outra estrela. Este feito foi realizado por pesquisadores da Universidade Harvard e divulgado no periódico científico Science em 16 de julho. É importante notar que, embora não tenha sido encontrada vida no planeta, os elementos essenciais para seu surgimento foram identificados.
O objeto estudado é o exoplaneta LHS 1140 b, que foi descoberto em 2017. Ele orbita uma anã vermelha, localizada a aproximadamente 48 anos-luz da Terra, dentro de sua zona habitável. As estrelas anãs vermelhas são notórias por emitirem intensa radiação e erupções destrutivas, mas a estrela específica deste sistema demonstrou ser menos ativa, permitindo que o planeta conservasse sua camada gasosa.
A detecção atmosférica foi possibilitada pelo uso de um modelo teórico criado por Collin Cherubim, o autor principal do estudo. Este modelo projetou a composição da atmosfera do planeta, sugerindo que o LHS 1140 b possuía uma atmosfera superior rica em hélio, que estaria escapando gradualmente para o espaço. Para validar essa previsão, a equipe empregou o espectrógrafo WINERED, instrumento que confirmou a presença desse hélio escapando ao redor do planeta, provando assim a retenção atmosférica.
David Charbonneau, líder do Departamento de Astronomia da Universidade Harvard, comentou que Collin previu a atmosfera de hélio após analisar planetas conhecidos, organizou o tempo de observação com telescópios, coletou os dados e que a detecção foi considerada estatisticamente robusta.
De acordo com o estudo, essa atmosfera pode estar presente há mais de três bilhões de anos. Contudo, existem distinções importantes entre o LHS 1140 b e a Terra; o exoplaneta é maior, mais massivo e mais frio. Adicionalmente, ele completa uma órbita em apenas 25 dias e apresenta rotação sincronizada, mantendo sempre um lado voltado para sua estrela.
Os pesquisadores planejam agora investigar detalhadamente a composição dessa atmosfera e procurar outros sinais de habitabilidade, como a possível existência de água líquida na superfície. O modelo desenvolvido pela equipe também será aplicado ao estudo de outros exoplanetas.
