Químicos japoneses realizaram um estudo detalhado sobre o mecanismo de difusão de hidrogênio em temperaturas abaixo de 70 kelvin no vanádio — um dos metais mais promissores para armazenamento de hidrogênio. Eles descobriram que o comportamento da difusão depende criticamente da estrutura cristalina do metal.
Na fase cúbica α, os átomos de hidrogênio são capazes de tunelar entre posições tetraédricas da rede, demonstrando um coeficiente de difusão de pelo menos 10–12 centímetros quadrados por segundo mesmo a 35 kelvin. No entanto, na fase β deformada uniaxial, o processo de tunelamento é suprimido, e a difusão ocorre através de saltos térmicos entre posições octaédricas com uma energia de ativação de 148 milieletrovólts.
O vanádio é valorizado por sua capacidade de absorver hidrogênio exotermicamente e armazená-lo em maior volume em comparação com outros análogos. Como o hidrogênio possui a menor massa entre os elementos, em baixas temperaturas, quando a barreira térmica para o átomo na rede é superada, seu movimento nos metais é determinado por fenômenos quânticos, como flutuações de ponto zero e tunelamento quântico.
O tunelamento é um fenômeno físico que permite que uma partícula atravesse uma barreira de potencial que seria classicamente considerada intransponível; a probabilidade desse salto aumenta com a diminuição da massa da partícula e a redução da altura da barreira. Teoricamente, esse fenômeno deve ser mais pronunciado em metais com rede cúbica de corpo centrado, onde a distância entre posições intersticiais vizinhas é menor do que na rede cúbica de face centrada. No entanto, há muito poucos dados experimentais sobre o mecanismo de tunelamento de hidrogênio em baixas temperaturas.
Takahiro Ozawa, do Instituto de Ciências Industriais da Universidade de Tóquio, juntamente com uma equipe de pesquisadores, iniciou o estudo do efeito da simetria cristalina no tunelamento de prótons no vanádio. Para isso, foi cultivado um filme epitaxial de vanádio com espessura de 40 nanômetros sobre um substrato de óxido de magnésio. Em seguida, íons de hidrogênio foram implantados neste filme a 35 kelvin com uma energia de 500 elétronvolts, criando uma distribuição não uniforme.
Em baixas concentrações, o hidrogênio penetra nas vacâncias da rede, mantendo a fase cúbica α. Mas em concentrações mais altas, na ordem de 0,3–0,6 átomos por átomo de vanádio, o metal se transforma na fase β tetragonal com distorção uniaxial da rede. Essa mudança ocorre porque os átomos de hidrogênio se posicionam ao longo do eixo Oz, empurrando os átomos de vanádio e esticando a estrutura. Como resultado, a célula elementar adquire 12 posições tetraédricas e 6 posições octaédricas não equivalentes.
Os autores utilizaram o método de reações nucleares, bombardeando a amostra com um feixe de íons ${}^{15} ext{N}$, para determinar o gradiente de concentração de hidrogênio através da radiação gama emitida. Foi estabelecido que a 35 kelvin, o hidrogênio se concentra em uma fina camada perto da superfície, enquanto a 70 e 200 kelvin ele se distribui uniformemente por toda a espessura do filme. Assim, a difusão na fase β é ativada aproximadamente a 70 kelvin, enquanto na fase α o hidrogênio permanece móvel a 35 kelvin e abaixo.
A análise da dinâmica temporal da resistência elétrica, onde a distribuição não uniforme de hidrogênio leva a uma resistência menor do que a uniforme, combinada com a modelagem por passeio aleatório, permitiu calcular o coeficiente de difusão na fase β como $148 ext{ ± } 20$ milieletrovólts. Além disso, sinais de tunelamento não foram detectados, pois o gráfico de Arrhenius usado para determinar o coeficiente de difusão não apresentava uma curvatura ascendente característica no final, o que indica uma difusão clássica e dependente da temperatura nesta fase.
Posteriormente, o grupo de cientistas realizou cálculos de estados quânticos do hidrogênio e explicou as diferenças observadas. Na fase cúbica α, todas as 12 posições tetraédricas são equivalentes, e a função de onda do estado fundamental está distribuída por todas elas, o que confirma a possibilidade de tunelamento. O elemento matricial de tunelamento calculado entre vizinhos próximos foi de $-0,61$ milieletrovólts, correspondendo a uma frequência de transição de cerca de $3 imes 10^{11}$ por segundo e um coeficiente de difusão de $5,5 imes 10^{-6}$ centímetros quadrados por segundo. O sinal negativo indica uma vantagem energética do tunelamento para os átomos de hidrogênio.
Na fase β deformada, a diminuição da simetria leva à localização da função de onda em torno das posições octaédricas Oz, desaparece o desdobramento dos níveis entre elas, e o caminho direto Oz–Oz tem uma barreira de 1,025 elétronvolt e é geometricamente $ ext{2} ext{ ext{√}}2$ vezes mais longo que o caminho T–T, tornando o tunelamento praticamente impossível. Embora rotas indiretas através de posições tetraédricas tenham barreiras de 0,228 e 0,376 elétronvolt, a incompatibilidade dos níveis de energia nos nós intermediários reduz ainda mais a probabilidade de transição de tunelamento.
Em conclusão, os autores conseguiram investigar detalhadamente como a mudança na estrutura cristalina do vanádio afeta a difusão dos átomos de hidrogênio neste metal, o que ajudará a compreender processos relacionados ao armazenamento de hidrogênio em materiais semelhantes no futuro.
A União Europeia iniciará a aplicação de uma nova regra para empresas que disponibilizam sistemas de inteligência artificial dentro do bloco a partir do próximo domingo, dia 02. Esta determinação exige que imagens, áudios e textos criados por IA e projetados para simular autenticidade sejam devidamente marcados com um rótulo digital.
Esta imposição faz parte das diretrizes estabelecidas na Lei de Inteligência Artificial da União Europeia e entra em vigor imediatamente para quaisquer novos sistemas lançados no mercado europeu. Contudo, plataformas e ferramentas que já existiam terão um prazo extra de quatro meses para se adequarem aos requisitos.
A exigência faz parte da implementação da Lei de Inteligência Artificial da União Europeia, que estipula que todo conteúdo gerado por inteligência artificial com o propósito de replicar situações ou materiais de aspecto real deve portar uma marcação digital. Essa identificação pode ser feita utilizando o padrão criado pela própria União Europeia ou sistemas equivalentes desenvolvidos por outras organizações.
As novas normas excluem conteúdos destinados ao uso particular, como comunicações privadas entre usuários. Além disso, trabalhos que são inequivocamente artísticos, incluindo sátiras e obras de ficção claramente reconhecíveis como tais, também estão isentos.
Empresas que introduzirem novos sistemas de IA no mercado europeu devem cumprir estas determinações a partir de 2 de agosto. Para aquelas ferramentas que já estavam disponíveis antes dessa data, a legislação concede um período adicional de quatro meses para a adaptação.
O eurodeputado Sergey Lagodinsky, que participou das negociações da Lei de Inteligência Artificial da União Europeia, comentou sobre a implementação da medida, afirmando que seu escopo ultrapassa a mera proteção ao consumidor. Ele explicou ao The Guardian que a iniciativa visa proteger a democracia, preservando a autenticidade dos fatos na internet.
O não cumprimento dessas exigências pode acarretar multas que chegam a corresponder a até 3% da receita bruta total das empresas responsáveis pelos sistemas.
Boniface de Champris, responsável pela área de políticas de inteligência artificial da Computer and Communications Industry Association, observou que muitos consumidores podem ficar surpresos ao descobrir onde essas marcações começarão a aparecer. Segundo ele, embora as redes sociais já usem mecanismos para sinalizar parte do conteúdo gerado por IA, a tendência é que esses rótulos também sejam visíveis em áreas como publicidade, cinema e mercado editorial, onde a tecnologia já é amplamente aplicada.
O texto também ressalta que grandes plataformas digitais já possuem políticas focadas na identificação de conteúdo gerado por IA, embora essa prática nem sempre seja totalmente eficaz. Entre os exemplos citados, o TikTok exige que criadores marquem materiais feitos por IA, mas ainda registra casos onde esse conteúdo passa despercebido, como vídeos curtos com supostos médicos dando conselhos de saúde questionáveis.
Adicionalmente, corporações como Google e Meta já empregam tecnologias próprias para auxiliar na identificação de materiais sintéticos. O Google comunicou que sua ferramenta SynthID já foi usada para assinalar mais de 100 bilhões de imagens e um volume de áudio equivalente a aproximadamente 60 mil anos de reprodução. A Meta também mantém políticas específicas para identificar imagens fotorrealistas criadas por inteligência artificial.
A Apple registrou uma acentuada desvalorização de suas ações após divulgar projeções financeiras para os próximos meses que ficaram aquém do esperado. De acordo com a Reuters, a corporação está enfrentando obstáculos para assegurar componentes essenciais em meio à intensa competição global por semicondutores destinados à expansão da inteligência artificial.
Este declínio representa um risco de fazer com que a empresa perca seu status de companhia mais valiosa do planeta, devolvendo essa posição à Nvidia, fabricante de chips focados primariamente em sistemas de IA.
As ações da Apple despencaram quase 10% logo após a publicação dos resultados e das novas estimativas financeiras. Caso essa tendência se mantenha, a empresa pode perder aproximadamente US$ 500 bilhões (o equivalente a cerca de R$ 2,5 trilhões) em valor de mercado. Essa queda configura o pior desempenho diário da companhia desde março de 2020, período em que os mercados mundiais foram impactados pela pandemia.
O cerne do problema reside na cadeia de suprimentos. A ânsia das empresas de tecnologia em construir vastas infraestruturas de inteligência artificial intensificou a disputa por processadores avançados e memórias, afetando também produtores de celulares e computadores.
Tim Cook, CEO da Apple, descreveu a conjuntura como algo “muito significativo”, indicando que a empresa possui poucas alternativas para gerenciar as restrições da cadeia de suprimentos. Esta declaração foi proferida durante sua última apresentação de resultados antes da transição de cargo para John Ternus.
A busca incessante por chips para sustentar os novos sistemas de IA impôs uma pressão imprevista sobre segmentos tradicionais da tecnologia. Até mesmo gigantes do setor começaram a ter dificuldades para aumentar seus estoques e acompanhar a demanda por peças.
Os efeitos desse panorama incluem: maior concorrência por chips sofisticados; elevação nos custos dos componentes; problemas para cumprir pedidos de iPhones e Macs; e pressão exercida sobre o mercado de smartphones e computadores. Se a própria Apple sinaliza que esgotou toda a maleabilidade da cadeia de suprimentos, a situação é considerada grave para todos os envolvidos, conforme aponta Ben Bajarin, CEO da consultoria Creative Strategies, à Reuters.
A apreensão do mercado não se limitou apenas aos componentes. O desempenho da divisão de serviços da Apple, que engloba negócios como Apple Music, App Store e Apple TV, também atraiu atenção. A companhia previu um crescimento de receita entre 9% e 11% no trimestre corrente, um percentual inferior à expectativa de cerca de 12% estabelecida pelos analistas.
Os investidores também monitoram a possibilidade de reajustes nos preços dos futuros iPhones. Não obstante, alguns especialistas opinam que a Apple já realizou ajustes anteriores sem que isso gerasse grandes alterações na procura pelos dispositivos.
O desafio atual consiste em harmonizar a elevada demanda por seus produtos com uma cadeia de suprimentos que está sob estresse devido à mesma tecnologia que promete revolucionar o futuro do setor: a inteligência artificial.
