O satélite NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar (NISAR), fruto da parceria entre NASA e Organização Indiana de Pesquisa Espacial (ISRO, na sigla em inglês), transmitiu as primeiras imagens de radar da Terra, marcando um passo importante antes do início das operações científicas completas previstas para este ano.
“Lançado sob o governo do presidente Trump em conjunto com a Índia, as primeiras imagens do NISAR são um testemunho do que pode ser alcançado quando nos unimos em torno de uma visão compartilhada de inovação e descoberta”, declarou Sean Duffy, administrador interino da NASA.
Ele acrescentou: “Isto é apenas o começo. A NASA continuará a construir sobre os avanços científicos do passado e do presente enquanto buscamos manter a dominância espacial da nossa nação por meio da ‘Ciência Padrão Ouro’”.
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Uma visão geral das rotas de voo do UAVSAR e os dados simulados do NISAR que podem ser acessados no banco de dados. Crédito: NASA
O que o satélite captou da Terra?
O satélite, lançado pela ISRO em 30 de julho, captou imagens que demonstram o nível de detalhe com que o NISAR pode escanear a Terra, fornecendo informações úteis para diversas áreas, como resposta a desastres, monitoramento de infraestrutura e gestão agrícola;
“Compreendendo como o nosso planeta funciona, podemos produzir modelos e análises de como outros planetas do Sistema Solar e além funcionam, enquanto nos preparamos para levar a humanidade de volta à Lua e, em seguida, a Marte”, afirmou Amit Kshatriya, administrador associado da NASA;
Para ele, o registro das primeiras imagens é “um exemplo notável de como a parceria e a colaboração entre duas nações, em lados opostos do mundo, podem alcançar grandes feitos em benefício de todos”;
Em 21 de agosto, o sistema de radar de abertura sintética em banda L (SAR, na sigla em inglês), fornecido pelo Laboratório de Propulsão a Jato (JPL, na sigla em inglês) da NASA, capturou a Ilha Mount Desert, na costa do Maine;
Nas imagens, áreas escuras representam água, áreas verdes indicam florestas e as regiões em magenta correspondem a superfícies duras ou regulares, como solo exposto e construções;
O radar em banda L consegue identificar objetos de até cinco metros, mostrando canais estreitos e ilhotas ao redor da região.
Dois dias depois, em 23 de agosto, o radar registrou parte do nordeste da Dakota do Norte, abrangendo os condados de Grand Forks e Walsh. A imagem revelou florestas e áreas úmidas ao longo do rio Forest, além de plantações de soja e milho. Campos escuros indicam terras em pousio, enquanto áreas claras correspondem a pastagens ou cultivos ativos. Padrões circulares nas imagens evidenciam o uso de irrigação por pivô central.
Essas primeiras observações destacam a capacidade do sistema em banda L de diferenciar tipos de cobertura do solo — vegetação rasteira, árvores e estruturas humanas —, recurso essencial para acompanhar mudanças em ecossistemas de florestas e áreas úmidas, bem como monitorar o crescimento de safras ao redor do planeta.
“Essas imagens iniciais são apenas uma prévia da ciência robusta que o NISAR irá produzir”, disse Nicky Fox, administradora associada da Diretoria de Missões Científicas da NASA. “São, também, um testemunho de anos de trabalho árduo de centenas de cientistas e engenheiros dos dois lados do mundo para construir um observatório com o sistema de radar mais avançado já lançado pela NASA e pela ISRO.”
Capturada em 21 de agosto, esta imagem do radar de banda L do NISAR mostra a Ilha Mount Desert, no Maine: Verde indica floresta; magenta representa superfícies duras ou regulares, como solo descoberto e edifícios; A área magenta na extremidade nordeste da ilha é a cidade de Bar Harbor (Imagem: NASA/JPL-Caltech)
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Detalhes do satélite
O sistema em banda L utiliza comprimento de onda de 25 centímetros, capaz de atravessar copas de florestas e medir a umidade do solo, além do movimento de superfícies de gelo e da crosta terrestre com precisão de frações de centímetro. Essa medição é fundamental para compreender deslocamentos antes, durante e depois de terremotos, erupções vulcânicas e deslizamentos.
As imagens preliminares exemplificam o que a missão poderá produzir quando a fase científica começar em novembro. O satélite foi colocado em sua órbita operacional de 747 quilômetros em meados de setembro.
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A missão também conta com um radar em banda S, fornecido pelo Centro de Aplicações Espaciais da ISRO, que utiliza ondas de dez centímetros, mais sensíveis à vegetação rasteira, sendo eficaz no monitoramento de determinados cultivos e ecossistemas de pastagem.
O NISAR é o primeiro satélite a carregar os dois tipos de radar, capazes de monitorar superfícies terrestres e de gelo duas vezes a cada 12 dias. Para isso, utiliza uma antena refletora em formato de tambor de 12 metros de diâmetro, a maior já enviada pela NASA ao Espaço.
O projeto é resultado de anos de colaboração técnica e programática entre os EUA e a Índia. O Centro de Aplicações Espaciais da ISRO forneceu o radar em banda S, enquanto o Centro Espacial U R Rao desenvolveu a plataforma do satélite.
O veículo lançador foi disponibilizado pelo Centro Espacial Vikram Sarabhai e o lançamento ocorreu no Centro Espacial Satish Dhawan. Operações-chave, como a abertura do braço e da antena refletora, estão sendo monitoradas pela rede global de estações terrestres da ISRO.
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Em 23 de agosto, o NISAR fotografou terras adjacentes ao Rio Forest, no nordeste da Dakota do Norte; Áreas úmidas e florestas de cores claras margeiam as margens do rio, enquanto áreas circulares e retangulares ao longo da imagem aparecem em tons que indicam que a terra pode ser pastagem ou área de cultivo com milho ou soja (Imagem: NASA/JPL-Caltech)
No lado estadunidense, o JPL, administrado pelo Caltech em Pasadena (EUA), lidera a parte dos EUA no projeto, fornecendo também subsistemas de comunicação, gravação de dados e transmissão científica. O Centro de Voos Espaciais Goddard da NASA, em Maryland (EUA), gerencia a Near Space Network, responsável por receber os dados do radar em banda L.
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A Meta voltou atrás e liberou que chatbots de IA de terceiros operem dentro do WhatsApp no Brasil. O caso vem após um inquérito administrativo aberto pelo Conselho Administrativo de Defesa Econômica (Cade) no início da semana para apurar suspeitas de abuso de posição dominante da big tech.
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O Google anunciou na quarta-feira (14) o lançamento de um novo recurso em fase beta no aplicativo Gemini que permite ao assistente de IA personalizar respostas a partir da integração com diferentes serviços da empresa. A proposta é que o sistema consiga analisar informações de apps como Gmail, Google Fotos, busca do Google e histórico do YouTube para oferecer respostas mais contextualizadas, sem que o usuário precise indicar manualmente onde a IA deve buscar os dados.
Segundo a empresa, o Gemini já era capaz de acessar informações desses serviços, mas agora passa a raciocinar de forma integrada entre diferentes fontes, conectando, por exemplo, um e-mail a um vídeo assistido anteriormente. A ideia é que o assistente compreenda o contexto de forma mais ampla e entregue resultados considerados mais relevantes para cada situação.
Gemini agora pode cruzar informações de aplicativos do Google (Imagem: Koshiro K / Shutterstock.com)
O que é o recurso Personal Intelligence
A novidade foi batizada de Personal Intelligence e vem desativada por padrão. O usuário decide se quer ou não conectar suas contas do Google ao Gemini e pode escolher quando essa integração será usada. O Google destaca que nem todos se sentem confortáveis em permitir que uma IA analise fotos pessoais ou o histórico de vídeos, e que a adesão é totalmente opcional.
De acordo com a empresa, mesmo após a ativação, o Gemini só recorre ao Personal Intelligence quando entende que isso pode ajudar na resposta. O objetivo é evitar o uso indiscriminado de dados pessoais em interações que não exigem esse nível de contexto.
Today, we’re introducing Personal Intelligence.
With your permission, Gemini can now securely connect information from Google apps like @Gmail, @GooglePhotos, Search and @YouTube history with a single tap to make Gemini uniquely helpful & personalized to *you* ✨
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This feature… pic.twitter.com/79zKJGA5ft
— Google (@Google) January 14, 2026
Como o Gemini usa os dados do usuário
Em um post no blog oficial, Josh Woodward, vice-presidente do aplicativo Gemini, do Google Labs e do AI Studio, explicou que o recurso se baseia em duas capacidades principais. A primeira é o raciocínio entre fontes complexas, enquanto a segunda envolve a recuperação de detalhes específicos de conteúdos como e-mails ou imagens para responder a uma pergunta.
Segundo Woodward, essas duas abordagens costumam ser combinadas, permitindo que o Gemini trabalhe simultaneamente com texto, fotos e vídeos para gerar respostas personalizadas. Ele afirma que esse cruzamento de informações é o que diferencia a experiência em relação a outros assistentes de IA.
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Gemini consegue trabalhar de forma simultânea em texto, fotos e vídeos para gerar respostas mais personalizadas (Imagem: Photo Agency / Shutterstock.com)
Exemplos práticos do uso da funcionalidade
O executivo compartilhou situações do dia a dia em que o recurso foi útil. Em uma delas, ao esquecer o tamanho do pneu do carro enquanto estava em uma loja, o Gemini não apenas identificou a informação, como sugeriu pneus para todas as estações após analisar fotos de viagens em família armazenadas no Google Fotos.
Em outro caso, ao não lembrar o número da placa do veículo, o assistente conseguiu recuperar o dado a partir de uma imagem salva na biblioteca de fotos. Woodward também citou recomendações personalizadas de livros, séries, roupas e viagens, geradas com base em interesses e hábitos anteriores.
Planejamento de viagens e recomendações personalizadas
Segundo Woodward, o Gemini tem se mostrado eficiente no planejamento de viagens. Em um exemplo recente, o assistente analisou interesses familiares e registros de viagens anteriores presentes no Gmail e no Google Fotos para sugerir um roteiro diferente do convencional.
Em vez de pontos turísticos populares, o sistema indicou uma viagem noturna de trem e até jogos de tabuleiro específicos para serem usados durante o trajeto. O Google afirma que esse tipo de sugestão só é possível graças à leitura contextual de múltiplas fontes conectadas à conta do usuário.
Limites e cuidados com dados sensíveis
O Google afirma que o recurso conta com proteções para temas sensíveis. O Gemini evita fazer suposições proativas envolvendo dados como informações de saúde. No entanto, a empresa reconhece que o assistente pode abordar esses assuntos caso o próprio usuário faça uma solicitação direta.
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Outro ponto destacado é que o Gemini não treina diretamente com o conteúdo do Gmail ou do Google Fotos. O treinamento ocorre a partir dos prompts feitos no Gemini e das respostas geradas pelo modelo. As fotos, e-mails e outros dados pessoais são apenas referenciados no momento da resposta, sem serem incorporados ao treinamento do sistema, segundo o Google.
Gigante das buscas afirma que o recurso conta com proteção para temas sensíveis (Imagem: DC Studio / Shutterstock.com)
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Disponibilidade e próximos passos
O Personal Intelligence está sendo liberado inicialmente para assinantes dos planos Google AI Pro e AI Ultra, nos Estados Unidos. A empresa informou que pretende expandir o recurso para outros países e, posteriormente, também para a versão gratuita do Gemini.
Como parte do lançamento, o Google divulgou exemplos de comandos que podem ser usados com a nova funcionalidade. Entre eles estão pedidos para planejar o fim de semana em uma cidade com base nos interesses do usuário, recomendações de documentários a partir de curiosidades recentes e sugestões de canais do YouTube alinhados ao estilo de culinária identificado em recibos e históricos de visualização.
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Tecnologia1 semana atrás
