Telescópio em construção detecta detalhes do fim da vida de estrela na Nebulosa Espiral

Pesquisadores realizaram um dos primeiros testes de estresse independentes para o GlobalBuildingAtlas (GBA) — um novo e vasto conjunto de dados digitais cujo objetivo é mapear cada edifício no planeta. O estudo, focado nas paisagens urbanas em rápido crescimento da Índia, revelou que, embora o GBA demonstre alta precisão na determinação da localização dos edifícios no solo, ele mede sistematicamente incorretamente sua altura, frequentemente diminuindo a altura real dos arranha-céus em mais de metade.

Esta conclusão é crítica para especialistas em planejamento urbano e climatologistas que dependem de modelos tridimensionais para prever parâmetros como consumo de energia ou fluxo de águas de inundação na cidade.

O trabalho foi realizado por uma equipe do Centro Nacional de Sensoriamento Remoto (NRSC) do ISRO. Os pesquisadores examinaram vários distritos urbanos, incluindo Mumbai, Bangalore e Hyderabad. Como a Índia está passando por uma urbanização sem precedentes, a existência de um mapa digital de suas cidades torna-se uma necessidade para uma gestão eficiente de recursos.

O GlobalBuildingAtlas foi recentemente lançado como um recurso de acesso aberto, contendo mais de 2,75 bilhões de pontos de edifícios em todo o mundo. É o primeiro recurso desse tipo a oferecer dados tridimensionais em tal escala, fornecendo não apenas os contornos dos edifícios, mas também alturas aproximadas e formas tridimensionais simplificadas. No entanto, como esses mapas são criados usando inteligência artificial e imagens de satélite, sua precisão pode variar muito dependendo das condições locais.

Para verificar o GBA, os pesquisadores usaram o satélite NASA ICESat-2 como padrão espacial. Este instrumento utiliza um altímetro a laser que envia trilhões de fótons para a superfície da Terra, medindo o tempo de seu retorno para determinar a altura com precisão de centímetros. A equipe comparou essas medições a laser com as estimativas de altura do GBA para 20 estruturas representativas, variando de armazéns industriais de baixa altura a torres residenciais altas.

Para avaliar a precisão horizontal, ou precisão do contorno, a equipe utilizou imagens de alta resolução do portal Bhuvan do ISRO, uma plataforma de visualização de dados de sensoriamento remoto. Essas imagens foram processadas por um modelo de IA, Segment Anything Model 2, para fornecer um padrão do que está no solo.

Os resultados do mapeamento horizontal foram impressionantes. Em comunidades residenciais planejadas de cinco grandes cidades indianas, o GlobalBuildingAtlas foi quase perfeito, atingindo um coeficiente de completude superior a 99%. Em cidades como Bangalore e Calcutá, o mapa digital correspondia ao edifício real. Isso indica que o GBA é uma ferramenta excepcionalmente confiável para entender a densidade do bairro ou a escala da expansão urbana.

No entanto, os resultados verticais contaram uma história diferente. Os pesquisadores descobriram um viés negativo sistemático, o que significa que o GBA quase sempre subestimava a altura dos edifícios. Os erros tornavam-se mais significativos à medida que a altura dos edifícios aumentava. Por exemplo, para um arranha-céu de 266 metros em Mumbai, o GBA estimou uma altura de apenas 113 metros, representando uma discrepância de mais de 150 metros. Para edifícios de média altura, os erros frequentemente excediam 40%.

O GBA utiliza fotogrametria monocular, ou seja, estima a altura a partir de fotografias bidimensionais, em vez de usar medições tridimensionais diretas. Embora a IA seja capaz de analisar sombras e perspectivas para estimar a altura, ela frequentemente se confunde devido a formas complexas de telhado, árvores próximas ou proximidade estreita de edifícios em cidades indianas densamente povoadas.

Conjuntos de dados globais anteriores, como os lançados pela Microsoft e pelo Google, concentraram-se principalmente nos contornos bidimensionais. O GBA representa uma tentativa ambiciosa de adicionar a terceira dimensão — a altura, o que é crucial para os objetivos modernos de desenvolvimento sustentável. No entanto, o estudo do ISRO destaca uma limitação séria. Os modelos de IA usados para criar o GBA foram amplamente treinados em dados da Europa e América do Norte. Como os estilos arquitetônicos, materiais de construção e densidade urbana no Sul Global, especialmente na Índia, diferem muito, a IA tem dificuldade em interpretar corretamente as cenas.

Além disso, o GBA usa uma representação tridimensional simplificada, conhecida como Nível de Detalhe 1, que trata cada edifício como um bloco plano, ignorando pináculos complexos, telhados inclinados e helipontos que caracterizam muitas atrações indianas. O estudo conclui que, embora o GlobalBuildingAtlas seja uma fonte valiosa para entender a localização horizontal de nossas cidades, ele deve ser usado com extrema cautela quando a precisão vertical é necessária. Este trabalho serve como um aviso vital para a sociedade, pois ao projetar cidades inteligentes, planejar a resposta a desastres naturais ou calcular a energia solar gerada no telhado, é necessário garantir que os dados reflitam a realidade. Ao identificar esses erros de altura, a equipe do ISRO forneceu um roteiro para futuras melhorias, sugerindo que a integração de mais dados a laser de satélites como o ICESat-2 pode, eventualmente, levar a um mundo digital tão alto e complexo quanto o nosso próprio.

A Apple pode modificar seu cronograma habitual de lançamento de smartphones. Informações vindas da fornecedora Pegatron sugerem que os modelos iPhone 18 Pro serão disponibilizados no segundo semestre de 2026, enquanto a versão padrão seria lançada apenas no primeiro trimestre de 2027.

Essa alteração de calendário também afetaria outros dispositivos previstos para a próxima geração. O iPhone 18e e um novo modelo denominado iPhone Air são considerados candidatos a serem lançados posteriormente, assim como um possível iPhone dobrável da linha Ultra, esperado entre os produtos premium deste outono.

A razão principal para essa mudança estaria ligada à limitação na oferta de componentes, especificamente memória e chips. Com a disponibilidade de peças mais restrita, tanto fabricantes quanto clientes como a Apple estariam reestruturando os picos de produção, priorizando os aparelhos mais caros, que geram maiores margens de lucro.

A ideia de um lançamento dividido não é nova. No ano anterior, o analista Ming-Chi Kuo e o portal The Information já haviam mencionado que a Apple avaliava concentrar os lançamentos de seus equipamentos mais avançados para o outono de 2026.

Mais recentemente, outro fornecedor da companhia indicou que um de seus clientes estava adiando o lançamento de um smartphone para o início de 2027. Este novo relato, divulgado pelo Economic Daily News e noticiado pelo MacRumors, adiciona um detalhe importante: declarações feitas por executivos da Pegatron durante uma apresentação sobre os resultados da empresa.

Conforme o relatório sobre a reunião, a fabricante confirmou que os dispositivos da série iPhone 18 Pro devem ser lançados no segundo semestre deste ano. Por outro lado, o iPhone 18 convencional teria seu lançamento remarcado para os primeiros meses de 2027.

Esta divisão no calendário é consistente com rumores anteriores sobre o iPhone 18e e o iPhone Air. Tais aparelhos também estão previstos para fazer parte do lote que chegaria após os modelos profissionais.

A estratégia estaria diretamente relacionada às dificuldades encontradas no suprimento de componentes. Segundo o relato dos executivos da Pegatron, a carência de memória e chips estaria alterando o comportamento das corporações nos períodos de alta demanda.

Neste contexto, empresas como a Apple estariam otimizando a distribuição dos componentes disponíveis entre os diversos produtos. A prioridade seria dada aos smartphones de valor mais alto, pois estes possuem margens superiores e, consequentemente, representam um uso mais eficiente de um estoque limitado de peças.

Caso este cronograma seja confirmado, a Apple deixaria de concentrar toda a próxima geração do iPhone em um único período anual. Os modelos mais sofisticados seriam apresentados inicialmente, enquanto os aparelhos de posicionamento mais acessível seriam reservados para uma segunda fase, em 2027.

Entre os lançamentos premium esperados para o segundo semestre, há também o suposto iPhone dobrável Ultra. A inclusão deste dispositivo junto à linha Pro reforçaria a possibilidade de a empresa dedicar sua principal vitrine de 2026 a produtos de maior valor agregado.

O Google implementou uma extensa reestruturação em sua área de inteligência artificial, realocando partes das equipes do Google DeepMind para a estrutura corporativa e concentrando as decisões estratégicas sob a liderança de Koray Kavukcuoglu. Essas informações foram divulgadas pela Reuters nesta quarta-feira, dia 12.

Essa alteração ocorre em um momento de intensa competição, onde o Google busca recuperar posições perdidas frente a concorrentes como Anthropic e OpenAI. Além disso, o movimento diminui a autonomia histórica do laboratório, estabelecido após sua aquisição em 2014, alinhando o desenvolvimento do Gemini mais estreitamente com os objetivos comerciais da empresa.

Em paralelo, Sergey Brin retomou sua influência nos esforços de treinamento dos modelos, defendendo uma aceleração maior para atingir a vanguarda tecnológica. Contudo, o Google enfrenta desafios, incluindo atrasos no lançamento da próxima versão principal do Gemini e restrições na capacidade computacional disponível.

A transformação ganhou visibilidade pública em 5 de agosto, data em que o Google comunicou modificações na gestão do Google DeepMind. Demis Hassabis deixou a liderança executiva do laboratório e assumiu a presidência, enquanto seu sucessor, Koray Kavukcuoglu, passou a ocupar a posição central na direção da unidade.

Esta nova configuração oficializou uma transição de poder que já estava em curso. Kavukcuoglu acumulava, desde 2025, a função de principal arquiteto de inteligência artificial do Google, um cargo criado especificamente para expandir a presença do Gemini nos produtos da companhia. Fontes próximas à operação informaram à Reuters que sua influência sobre o direcionamento do modelo cresceu significativamente desde então.

A posição de Kavukcuoglu também o aproximou das divisões responsáveis pela geração de receita com IA. Mesmo antes de se mudar de Londres para Mountain View, ele era visto como o principal elo entre o DeepMind e o Google Cloud, setor considerado vital para os negócios de IA do Google.

O novo arranjo impactou outros nomes proeminentes. Jeff Dean e Oriol Vinyals, que faziam parte da equipe técnica original do Gemini, deixaram a empresa para ingressar em uma nova startup. A partida desses executivos gerou questionamentos sobre o futuro de grupos que possuíam maior liberdade para realizar pesquisas fora do treinamento direto do modelo.

Durante uma reunião geral realizada em 6 de agosto, os colaboradores foram notificados de que certas equipes não técnicas seriam removidas da estrutura do DeepMind, passando a reportar-se diretamente à organização corporativa do Google. Essa medida reforçou entre os membros do laboratório a sensação de que sua independência estava diminuindo.

A administração tentou acalmar essas apreensões, assegurando que as atividades diárias do laboratório permaneceriam essencialmente inalteradas. Hassabis continuaria focado em questões de longo prazo relativas à ciência e aos impactos sociais da inteligência artificial, enquanto Kavukcuoglu manteria o controle sobre o Gemini.

Entretanto, essa mudança ocorre em um contexto de pressão crescente por resultados. Segundo relatos colhidos pela Reuters, testes internos forçaram o Google a postergar em dois meses a chegada da nova versão principal do Gemini, devido a resultados inferiores aos alcançados por competidores em áreas como programação.

O histórico recente contribuiu para essa pressão. O Gemini chegou a liderar brevemente entre os modelos concorrentes após uma atualização lançada em novembro de 2025, mas subsequentemente perdeu espaço diante dos avanços de empresas rivais.

Fontes ligadas ao desenvolvimento atribuíram parte dessa dificuldade a problemas estruturais. A limitação na disponibilidade de capacidade computacional e divergências entre os líderes de projeto dificultaram a concentração de recursos em áreas cruciais, como programação. A burocracia interna também foi apontada como fator que contribuiu para um ritmo de lançamentos inferior ao dos concorrentes mais ágeis.

Neste cenário, Brin voltou a intervir informalmente junto às equipes responsáveis pelo treinamento dos modelos. Conforme relatado por alguém familiarizado com sua participação, o cofundador dedicou meses a pressionar os funcionários por uma aproximação mais rápida com os sistemas considerados de ponta.

A influência de Brin também se estendeu à alocação de recursos. Entre os tópicos que receberam sua atenção estava o conceito de autoaperfeiçoamento recursivo, ligado à possibilidade de sistemas de IA melhorarem suas próprias capacidades sem necessidade de intervenção humana.

Embora não detenha mais cargo executivo, Brin mantém influência devido à sua condição de cofundador. A Reuters mencionou que ele também adotou uma postura de mobilização interna após o lançamento do ChatGPT, em 2022, quando o progresso da OpenAI gerou uma forte reação interna no Google.

Por sua vez, Hassabis havia reduzido seu envolvimento direto na gestão do Gemini após auxiliar no lançamento do modelo em 2023. Fontes citadas pela Reuters indicaram que as responsabilidades de desenvolvimento foram progressivamente transferidas para seus subordinados.

A concentração de autoridade em Kavukcuoglu também pode influenciar a dinâmica entre o DeepMind e o Google Cloud. Um relato obtido pela Reuters sugere que executivos da divisão de computação em nuvem esperam que a mudança minimize conflitos relacionados à distribuição dos chips de inteligência artificial, conhecidos como TPUs.

Dessa forma, o novo desenho posiciona a estratégia de modelos, a integração do Gemini aos produtos e as exigências comerciais em uma estrutura mais próxima à sede do Google. Um porta-voz da companhia confirmou à Reuters que Kavukcuoglu terá a palavra final em decisões importantes que envolvem o DeepMind.