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O que é a computação afetiva?

Redação Informe 360

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A computação afetiva é o campo da tecnologia que busca criar máquinas capazes de reconhecer, interpretar e responder às emoções humanas. O objetivo é tornar as interações entre pessoas e sistemas mais empáticas, naturais e personalizadas.

Para isso, essa área combina ciência da computação, psicologia e ciências cognitivas. Ela utiliza dados captados por sensores, como câmeras e microfones com isso identifica estados emocionais por meio de expressões faciais, tom de voz e linguagem corporal.

Trata-se de uma das vertentes mais promissoras da inteligência artificial (IA). Neste artigo, vamos explorar como essa tecnologia funciona e quais são suas principais aplicações. Acompanhe.

O que é computação afetiva?

Um homem segura na mão uma holografia de um cérebro com um chip de inteligência artificial
(Imagem: Shutter2U/iStock)

A computação afetiva é o campo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de reconhecer, interpretar e simular emoções humanas. Essa área une tecnologia, psicologia e neurociência, aproximando as interações entre pessoas e máquinas.

O conceito foi desenvolvido na década de 1990 pela professora Rosalind Picard, do MIT (Massachusetts Institute of Technology), considerada a criadora do termo “Affective Computing”. Ela lidera o Grupo de Computação Afetiva do MIT Media Lab, pioneiro em pesquisas que envolvem robôs sociais, análise emocional e apoio a pessoas com dificuldades de comunicação.

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Picard também fundou as startups Affectiva, focada em análise de expressões faciais e voz, e Empatica, voltada a sensores vestíveis para monitoramento emocional e neurológico.

Atualmente, a computação afetiva tem aplicações em educação, saúde digital, robótica e análise comportamental, ganhando impulso com os avanços da inteligência artificial. No Brasil, instituições como USP e Unicamp se destacam em pesquisas na área.

Como a computação afetiva funciona

O funcionamento da computação afetiva envolve o uso de algoritmos de aprendizado de máquina capazes de identificar padrões emocionais em dados multimodais (imagem, som e texto). As principais técnicas aplicadas incluem:

inteligência artificial
(Imagem: WANAN YOSSINGKUM/iStock)
  • Aprendizagem supervisionada: modelos são treinados com dados rotulados (por exemplo, rostos tristes e vozes alegres) para reconhecer emoções específicas em novos contextos.
  • Aprendizagem não supervisionada: o sistema descobre, por conta própria, padrões e agrupamentos emocionais sem rótulos prévios, permitindo maior adaptabilidade a diferentes culturas e contextos.
  • Aprendizagem por reforço: a IA aprende a reagir de acordo com o retorno do usuário, aperfeiçoando suas respostas emocionais conforme o comportamento observado.
  • Aprendizagem profunda: as redes neurais profundas (deep learning) processam imagens, voz e texto em grande escala, aprimorando a precisão no reconhecimento de sentimentos.
  • Aprendizagem por transferência: modelos pré-treinados em um contexto (por exemplo, emoções em vídeos) são ajustados para outros ambientes (como interações por voz).

Essas abordagens combinadas tornam os sistemas mais sensíveis e adaptáveis ao comportamento humano.

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Aplicações práticas da computação afetiva

curso de inteligência artificial
Cursos de inteligência artificial, dados, tecnologia e mais (Créditos: anyaberkut / iStock)

A computação afetiva já está presente em diversas áreas do cotidiano, influenciando a forma como interagimos com máquinas e sistemas inteligentes. Um bom exemplo é o atendimento ao cliente, em que softwares analisam o tom de voz e as expressões faciais para medir a satisfação do consumidor, permitindo respostas mais empáticas e personalizadas.

Na área da saúde e bem-estar, sistemas monitoram sinais fisiológicos e emocionais para auxiliar em tratamentos de depressão, ansiedade e outros distúrbios mentais, oferecendo alertas precoces e suporte remoto aos pacientes.

Outra vertente em que a computação afetiva tem papel importante é a educação. As plataformas que utilizam essa tecnologia adaptam o ritmo e a metodologia de ensino conforme o estado emocional do aluno, tornando o aprendizado mais eficaz e reduzindo a frustração.

No entretenimento e nos jogos, sensores já são empregados para reagir às emoções do jogador, criando experiências mais imersivas e emocionalmente envolventes. Até mesmo no setor financeiro, assistentes virtuais com comportamento mais “humano” são capazes de detectar frustrações e ajustar o tom da comunicação, melhorando a experiência do cliente e evitando interações inadequadas.

Os principais desafios

Pessoa teclando em um notebook
(Imagem:tadamichi/Shutterstock)

Apesar do enorme potencial, a computação afetiva ainda enfrenta desafios técnicos, éticos e culturais. Um dos principais é a precisão limitada no reconhecimento emocional, já que expressões e reações variam de acordo com cada indivíduo e contexto.

Outra questão importante é a privacidade e o consentimento, pois dados emocionais são extremamente sensíveis e exigem camadas robustas de proteção e segurança para evitar o uso indevido dessas informações.

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Além disso, há diferenças culturais na forma de expressar sentimentos, o que pode gerar interpretações incorretas pelos sistemas. Outro ponto crítico é o viés nos dados de treinamento, que pode resultar em decisões injustas ou discriminatórias.

Esses desafios mostram que, embora a computação afetiva avance rapidamente, ainda é essencial equilibrar inovação tecnológica com responsabilidade ética e social.

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Tecnologia

Temporada de derretimento do gelo do Ártico para de aumentar após décadas de avanço, mostra estudo da NASA

Redação Informe 360

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O período de derretimento do gelo marinho no Ártico, que vinha se prolongando por décadas, aparentemente se estabilizou desde 2010. A conclusão vem de estudo liderado pela NASA e publicado na revista Communications Earth & Environment, que analisou observações de satélite realizadas entre 1979 e 2023.

De acordo com a pesquisa, a temporada de derretimento do gelo no Ártico atualmente dura cerca de 40 dias a mais do que em 1979. A maior parte desse aumento ocorreu antes de 2010. Desde então, a duração média da temporada permaneceu relativamente estável, embora haja grandes oscilações de um ano para outro.

Os pesquisadores acompanharam quando o gelo marinho começa a derreter na primavera e quando volta a congelar no outono. A análise mostrou que a mudança na duração da temporada ocorreu principalmente porque o congelamento passou a acontecer mais tarde no ano, e não porque o derretimento começou mais cedo na primavera.

“Anteriormente, havia mais desse gelo plurianual que não derretia durante o verão. Agora que o gelo é mais fino e há menos dele, há muito mais variabilidade”, explicou ao Phys.org Linette Boisvert, coautora do estudo e cientista de gelo do Centro de Voos Espaciais Goddard, da NASA.

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O que mudou no Ártico

  • Para entender a estabilização observada a partir de 2010, a equipe analisou o balanço energético do Ártico — a diferença entre o calor recebido do Sol, da atmosfera e do oceano e a radiação infravermelha emitida de volta para o espaço;
  • Durante o período de perda acelerada de gelo nos anos 2000, a redução da cobertura de gelo deixou expostas áreas maiores de água escura do oceano. Essas superfícies absorvem mais luz solar, aumentando a quantidade de energia retida e atrasando o congelamento;
  • Atualmente, boa parte do gelo do Ártico é mais jovem e fino do que o gelo plurianual que antes ocupava uma área maior do oceano. Isso faz com que a cobertura seja mais vulnerável às variações na nebulosidade, nas tempestades e nos ventos;
  • A partir de 2010, mudanças nos padrões de nuvens reduziram a quantidade de luz solar que chega a algumas regiões do Oceano Ártico. Como consequência, a temporada de derretimento passou a apresentar maior variação entre diferentes anos, mas permaneceu relativamente estável quando analisada em períodos mais longos;
  • “Muito mais do que antes, a duração da temporada de derretimento depende dos efeitos atmosféricos. Eles parecem estar desempenhando um papel maior porque o gelo, de modo geral, está mais fino e vulnerável desde o início”, disse Boisvert.
Geleira Cinza, Torres del Paine, Patagônia, Chile
Atualmente, boa parte do gelo do Ártico é mais jovem e fino do que o gelo plurianual que antes ocupava uma área maior do oceano – Imagem: SL_Photography/iStock

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Estabilização pode ser temporária

Os resultados não significam que as mudanças no clima da Terra tenham deixado de afetar o Ártico. A região continua aquecendo quase quatro vezes mais rápido que a média global, e o gelo marinho restante é consideravelmente mais fino do que era décadas atrás.

O estudo indica, portanto, que o Ártico pode ter entrado em nova fase, na qual os padrões climáticos de cada ano exercem influência maior sobre a duração da temporada de derretimento.

Os pesquisadores alertam, porém, que a aparente estabilização pode ser temporária. Ainda existe gelo espesso durante todo o ano ao norte da Groenlândia e no Arquipélago Ártico Canadense. Caso esse gelo continue a ficar mais fino, uma nova fase de perda acelerada de gelo marinho poderá ocorrer e prolongar novamente a temporada de derretimento.

Por enquanto, os pesquisadores destacam a importância da continuidade das observações por satélite do gelo marinho do Ártico e do balanço energético que controla seu crescimento e derretimento. Ainda não está claro se a estabilização recente representa mudança duradoura na temporada de derretimento ou apenas uma pausa antes de um novo período de transformação acelerada.

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Samsung começa a trocar OneDrive pelo Google Fotos e muda como celulares Galaxy sincronizam fotos e vídeos

Redação Informe 360

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A Galeria, app da Samsung, começou a receber nova integração com o Google Fotos, que substitui o sistema de backup pelo Microsoft OneDrive. A novidade começou a ser liberada para alguns usuários após atualizações dos aplicativos envolvidos e traz algumas restrições importantes.

A Samsung havia confirmado no início da semana que substituiria a integração de backup com o OneDrive pela sincronização com o Google Fotos. Na ocasião, porém, o recurso ainda não estava disponível. Agora, a novidade começou a ser distribuída.

A atualização do aplicativo Galeria está chegando a alguns usuários após atualizações dos aplicativos Gallery Sync e Samsung Cloud. Segundo o 9to5Google, a versão 15.9.01.7 da Galeria parece ser a responsável por ativar a sincronização, embora outros aplicativos também participem do funcionamento do recurso.

Como funciona a sincronização

  • O Google publicou uma página de suporte com mais detalhes sobre o funcionamento da integração entre a Galeria e o Google Fotos;
  • Para utilizar o recurso, é necessário ter um dispositivo Samsung com Android 13 ou versão mais recente. Contas do Google Workspace não são compatíveis;
  • Também existem limitações sobre o conteúdo sincronizado e sobre alguns recursos do Google Fotos;
  • Fotos e vídeos sincronizados a partir da Galeria não funcionarão com Memórias e destaques, álbuns ao vivo ou a ferramenta de pesquisa do Google Photos.
Logo da Samsung em um prédio
Sul-coreana já havia informado que faria a substituição – Imagem: Sybillla/Shutterstock

Além disso, a Galeria não exibirá todo o conteúdo armazenado no Google Fotos. O aplicativo mostrará apenas os arquivos que foram sincronizados a partir da Galeria por meio de um dispositivo Samsung. Ou seja, conteúdos que já tenham sido armazenados diretamente no Google Fotos, sem terem passado pela sincronização de um aparelho Samsung, não aparecerão na Galeria.

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Como ativar

Caso o aparelho tenha recebido todas as atualizações necessárias, a opção para ativar a sincronização pode ser encontrada na Samsung Gallery em:

Menu > Configurações > Sincronização > Sincronizar fotos e vídeos

A partir daí, o usuário poderá habilitar a integração com o Google Fotos.

A mudança também marca o fim da integração da Galeria com o OneDrive. Para quem ainda utiliza o serviço da Microsoft, a sincronização continuará funcionando até 30 de setembro.

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OpenAI prevê “queimar” US$ 280 bilhões até 2030 para financiar expansão da infraestrutura de IA

Redação Informe 360

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A OpenAI projeta um fluxo de caixa livre negativo de US$ 278 bilhões (mais de R$ 1,4 trilhão) entre 2026 e 2030, segundo apresentação recente da empresa vista pelo Financial Times. O valor evidencia a dimensão dos recursos necessários para financiar a expansão da infraestrutura de computação usada pela companhia.

A empresa espera que suas receitas avancem de US$ 36 bilhões em 2026 para US$ 350 bilhões em 2030, mas ainda assim prevê que as despesas ficarão muito acima da geração de receita no período. Ao todo, a OpenAI estima registrar US$ 840 bilhões em receitas até o fim de 2030.

Gastos com computação devem concentrar maior parte dos recursos

De acordo com o FT, a OpenAI prevê gastar cerca de US$ 856 bilhões em poder computacional e infraestrutura até o fim de 2030. Esse deve ser, de longe, o maior grupo de despesas da empresa durante o período.

Os investimentos estão relacionados à ampliação do acesso à capacidade computacional necessária para treinar e operar modelos de inteligência artificial. A companhia também reduziu preços enquanto busca conquistar negócios da rival norte-americana Anthropic e enfrentar modelos de pesos abertos mais baratos desenvolvidos na China.

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A necessidade de financiamento ganhou importância depois que a OpenAI levantou US$ 122 bilhões em março. Segundo a apresentação citada pelo FT, esse montante pode ser consumido até 2028 caso as projeções de gastos sejam mantidas.

Nova rodada de investimentos pode superar US$ 1,2 trilhão em avaliação

A OpenAI entrou recentemente em negociações para uma nova rodada de financiamento. Investidores procuraram a empresa para discutir aportes considerando uma avaliação de US$ 1,2 trilhão, enquanto a companhia busca uma avaliação ainda maior, segundo uma pessoa próxima à OpenAI ouvida pelo FT.

A capacidade da empresa de obter novos recursos também está ligada a acordos financeiros e contratos de infraestrutura firmados para garantir acesso à capacidade computacional. Empresas como Nvidia, Oracle e a unidade de data centers da SoftBank dependem desses contratos para parte de suas receitas futuras.

Apesar das projeções de forte consumo de caixa, há sinais de crescimento da receita. Novos lançamentos de modelos contribuíram para um aumento de aproximadamente 20% na receita anualizada da OpenAI em julho.

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A projeção atual também representa uma melhora em relação à estimativa apresentada em maio, quando a empresa previa fluxo de caixa livre negativo de US$ 305 bilhões.

IPO foi adiado

A OpenAI havia planejado uma oferta pública inicial de ações para este outono e protocolou confidencialmente os documentos junto à Securities and Exchange Commission em junho. Desde então, porém, o processo foi adiado.

A empresa citou a crescente preocupação pública com os riscos associados ao rápido desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial como motivo para o adiamento. Alguns investidores também apontaram preocupações sobre a recepção nos mercados públicos de uma companhia que registra perdas elevadas.

A Anthropic, por sua vez, deve realizar uma oferta pública inicial neste outono, em uma operação que pode ser a maior desse tipo já registrada. A OpenAI não comentou as informações ao FT.

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