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Como os buracos negros supermassivos crescem? IA encontra novas pistas

Redação Informe 360

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Um dos maiores mistérios da astronomia é entender como os buracos negros supermassivos alcançam massas equivalentes a milhões ou até bilhões de vezes a do Sol. Agora, uma equipe de pesquisadores acredita ter encontrado novas pistas para responder a essa pergunta com a ajuda da inteligência artificial (IA).

Utilizando um modelo de aprendizado de máquina para analisar dados do Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), astrônomos identificaram sete candidatos promissores a quasares que também funcionam como lentes gravitacionais — um fenômeno raro previsto pela teoria da relatividade de Albert Einstein.

Segundo os pesquisadores, esses sistemas podem oferecer uma oportunidade única para observar buracos negros supermassivos em crescimento e entender melhor como eles evoluíram ao longo da história do Universo.

O estudo foi publicado em 22 de julho na revista científica The Astrophysical Journal.

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Quasares revelam a “infância” dos buracos negros

  • Os quasares são os núcleos extremamente brilhantes de algumas galáxias, alimentados por buracos negros supermassivos que estão consumindo grandes quantidades de gás e poeira;
  • Durante esse processo, uma enorme quantidade de energia é liberada, tornando os quasares tão luminosos que podem ofuscar completamente as galáxias onde estão localizados;
  • Para Everett McArthur, estudante de doutorado em astronomia da Universidade Estadual de Ohio e principal autor do estudo, esses objetos funcionam como registros dos primeiros estágios da evolução desses gigantes cósmicos;
  • “Os quasares são como fotos de bebê de um buraco negro supermassivo. Entender como passamos dos quasares para esses enormes buracos negros é realmente importante”, disse.

Alinhamento raro no Universo

Em alguns casos excepcionais, um quasar também atua como uma lente gravitacional. Isso acontece quando a intensa gravidade do objeto curva e amplia a luz emitida por uma galáxia ainda mais distante, funcionando como uma gigantesca lente natural.

Esses alinhamentos são extremamente raros, mas oferecem uma vantagem importante: permitem que os cientistas observem simultaneamente o quasar e a galáxia cuja luz está sendo ampliada, ajudando a reconstruir a evolução tanto do buraco negro quanto da própria galáxia.

Ilustração de um quasar
Ilustração de um quasar – Imagem: NASA, ESA, Joseph Olmsted (STScI)

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IA encontrou sete candidatos

Para localizar esses sistemas, os pesquisadores analisaram um catálogo com aproximadamente 800 mil quasares identificados pelo DESI.

Como existem poucos exemplos conhecidos de quasares que atuam como lentes gravitacionais, a equipe precisou criar simulações desses fenômenos para treinar o algoritmo de IA.

Depois do treinamento, o modelo reduziu o universo de pesquisa para cerca de 200 candidatos. Em seguida, os astrônomos analisaram manualmente cada caso até selecionar sete sistemas considerados promissores.

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Segundo os pesquisadores, a descoberta praticamente dobra o número de quasares desse tipo identificados em levantamentos astronômicos semelhantes.

Próximo passo é confirmar as descobertas

Os sete candidatos ainda precisam ser confirmados por meio de novas observações. Se forem validados, poderão fornecer uma nova ferramenta para investigar como buracos negros supermassivos cresceram e influenciaram a formação e a evolução das galáxias ao longo da história do Universo.

Além disso, o trabalho demonstra como a IA pode ajudar cientistas a encontrar fenômenos extremamente raros escondidos em enormes bancos de dados astronômicos, como os produzidos pelo DESI, responsável por mapear milhões de galáxias e quasares.

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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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Sam Altman vai falar sobre segurança da inteligência artificial em reunião do Conselho de Segurança da ONU

Redação Informe 360

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O CEO da OpenAI, Sam Altman, fará uma apresentação presencial ao Conselho de Segurança das Nações Unidas (ONU) na próxima semana, durante a reunião anual de líderes mundiais em Nova York (EUA) para a Assembleia Geral da ONU. A informação foi confirmada por um porta-voz da OpenAI à Reuters.

O Conselho de Segurança, formado por 15 membros, se reunirá na quarta-feira (23) para discutir inteligência artificial (IA) e segurança internacional. A sessão ocorre poucas semanas depois de líderes do setor de IA defenderem uma desaceleração coordenada no desenvolvimento de tecnologias cada vez mais avançadas.

Esses líderes alertaram que a IA poderá, em breve, ser capaz de melhorar a si própria e eventualmente escapar do controle humano.

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imagem associando o logo da onu a elementos de internet e inteligência artificial
Conselho de Segurança da ONU, formado por 15 membros, se reunirá na quarta-feira (23) para discutir inteligência artificial (IA) e segurança internacional – Imagem: mr_tigga/Shutterstock

O que Altman deve dizer na ONU

  • Segundo o porta-voz da OpenAI, a apresentação de Altman deve abordar a necessidade de coordenação internacional e de padrões de segurança compartilhados. O executivo também deverá falar sobre as medidas adotadas pela empresa para garantir que pessoas em todo o mundo se beneficiem da IA;
  • Diplomatas também esperam uma presença de alto nível da Anthropic na reunião, embora a participação da empresa ainda não esteja confirmada. A companhia não respondeu imediatamente a um pedido de comentário da Reuters;
  • A reunião foi convocada pela França, que ocupa a presidência do Conselho de Segurança durante setembro. A sessão será presidida pelo ministro francês da Europa e das Relações Exteriores, Jean-Noël Barrot.

Em uma nota conceitual distribuída pela França aos integrantes do Conselho e vista pela Reuters, o país afirmou que, diante do risco de uso malicioso da tecnologia, é urgente promover o desenvolvimento seguro e responsável da IA em benefício de toda a comunidade internacional.

O Conselho de Segurança da ONU, responsável pela manutenção da paz e da segurança internacionais, discutiu os riscos da IA pela primeira vez em 2023. Na ocasião, a China afirmou que a tecnologia não deveria se transformar em um “cavalo fora de controle”, enquanto os Estados Unidos alertaram para possíveis usos da IA para censurar ou reprimir pessoas.

Altman já alertava sobre os riscos da IA antes do atual boom do setor. Em ensaio publicado em 2015, intitulado “Machine Intelligence, part 1”, ele afirmou que o desenvolvimento de uma IA sobre-humana seria “provavelmente a maior ameaça à continuidade da existência da humanidade”.

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Ex-pesquisadores da Google DeepMind criam startup de inteligência artificial avaliada em R$ 19,1 bilhões

Redação Informe 360

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Uma startup britânica criada há apenas um mês por ex-pesquisadores da Google DeepMind está perto de concluir uma rodada de financiamento que pode movimentar até US$ 700 milhões (R$ 3,6 bilhões) e avaliar a empresa em US$ 3,7 bilhões (R$ 19,1 bilhões), já considerando o capital captado.

A empresa, chamada Emulate, está em negociações avançadas com potenciais investidores, segundo pessoas familiarizadas com o acordo. A britânica Index Ventures e a estadunidense Lightspeed Venture Partners, do Vale do Silício, devem liderar conjuntamente a rodada.

Constituída em agosto, a Emulate foi fundada por um grupo de ex-pesquisadores da DeepMind, entre eles Jack Parker-Holder, Matthew McGill e Philip Ball. Os três participaram anteriormente do desenvolvimento dos modelos de mundo Genie, da empresa.

A startup opera atualmente em “modo furtivo”, sem presença pública.

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Ex-pesquisadores apostam em modelos de mundo

  • Os fundadores da Emulate trabalharam no desenvolvimento do Genie, modelo capaz de gerar vídeos realistas e ambientes 3D interativos a partir de um comando curto;
  • O lançamento do Genie, em janeiro, provocou forte impacto na indústria de videogames e eliminou bilhões de dólares do valor de mercado de empresas como Take-Two, Roblox e Unity;
  • Os chamados modelos de mundo são treinados para compreender e reproduzir espaços físicos. O campo é considerado uma nova fronteira da pesquisa em inteligência artificial (IA) e ainda é menos concorrido do que o segmento de grandes modelos de linguagem que alimentam sistemas, como ChatGPT, Gemini e Claude;
  • A aposta nesse tipo de tecnologia coloca a Emulate em mercado que desperta interesse de investidores, justamente por representar uma área diferente daquela dominada pelos grandes modelos de linguagem.

Ex-pesquisadores da DeepMind atraem bilhões

A possível rodada da Emulate ocorre poucas semanas depois de o cofundador da DeepMind, Sir Demis Hassabis, anunciar que deixaria o cargo de presidente-executivo do laboratório de IA para assumir a presidência do conselho.

Hassabis foi considerado fundamental para o desenvolvimento da capacidade de pesquisa em inteligência artificial do Google em Londres. A empresa adquiriu a DeepMind em 2014.

A movimentação também faz parte de uma tendência maior. Empresas criadas por ex-pesquisadores de grandes companhias de IA, conhecidas como neo-labs, conseguiram atrair bilhões de dólares em investimentos ao longo deste ano.

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google deepmind
Possível rodada da Emulate ocorre poucas semanas depois de o cofundador da DeepMind, Sir Demis Hassabis, anunciar que deixaria o cargo de presidente-executivo do laboratório de IA para assumir a presidência do conselho – Imagem: Primakov/Shutterstock

Essas empresas em estágio inicial conseguem alcançar avaliações elevadas, principalmente com base na reputação de seus fundadores, muitas vezes antes mesmo de desenvolverem seus primeiros produtos. O movimento ocorre enquanto investidores procuram exposição a startups de IA consideradas promissoras.

Vários desses grupos foram criados por ex-pesquisadores do Google. No mês passado, o cientista-chefe da companhia, Jeff Dean, anunciou sua saída para fundar sua própria startup de IA nos Estados Unidos, a Discovery Loop.

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A Emulate é o terceiro neo-lab britânico criado neste ano a partir dos escritórios londrinos da DeepMind a captar centenas de milhões de dólares.

O movimento mostra como profissionais de destaque em pesquisa de IA continuam atraindo o interesse de investidores de capital de risco, que buscam financiar empresas capazes de se tornar grandes nomes do setor.

Outras startups já levantaram bilhões

A movimentação envolvendo ex-integrantes da DeepMind não se limita à Emulate. O ex-pesquisador da empresa David Silver levantou cerca de US$ 1 bilhão (R$ 5,15 bilhões) para sua startup Ineffable Intelligence. A operação avaliou a empresa em US$ 5 bilhões (R$ 25,7 bilhões).

Já uma equipe formada por ex-engenheiros da DeepMind e da OpenAI captou mais de US$ 600 milhões (R$ 3,09 bilhões) em rodada que avaliou a empresa Recursive Superintelligence em US$ 4 bilhões (R$ 20,6 bilhões).

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No caso da Emulate, a possível rodada de até US$ 700 milhões colocaria a empresa entre as startups de IA mais valiosas criadas recentemente por ex-integrantes de grandes laboratórios.

Computação e talentos são os maiores custos

Para esses grupos, dois dos maiores desafios financeiros são justamente os recursos necessários para competir no desenvolvimento de IA.

O primeiro é financiar o poder computacional necessário para desenvolver modelos de IA. O segundo é contratar pesquisadores de destaque em mercado altamente competitivo.

O site Sifted informou anteriormente que Parker-Holder e sua equipe estavam buscando levantar um volume significativo de capital.

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