A erupção do vulcão Sierra Negra, no Equador, aconteceu em 2018, mas só agora a pesquisa foi publicada. O algoritmo previu a instabilidade da câmara de magma com apenas um dia de diferença. A ideia agora é incorporar aprendizado de máquina no modelo de previsão para possibilitar pesquisas similares em computadores comuns.
A abordagem algorítmica obteve uma precisão de 87,6% e sensibilidade de 90,5% na detecção do protozoário causador da doença – tradicionalmente, a infecção é diagnosticada apenas através da análise de amostras de sangue por microscopistas treinados. O algoritmo é de código aberto para contribuição da comunidade científica e adaptação para outras doenças.
O algoritmo, treinado por pessoas reais ao avaliar milhares de fotos, pode reproduzir quais seriam as primeiras impressões e estereótipos que outras pessoas projetariam em determinado indivíduo – quem usava óculos tendia a ser avaliado como mais inteligente, por exemplo. De acordo com os pesquisadores, é preciso cautela com o desenvolvimento da tecnologia já que ela pode ser usada na manipulação de imagens – em um dos cenários avaliados, fotos de candidatos políticos poderiam ser alteradas para parecerem mais confiáveis ou deixar oponentes parecerem suspeitos. O algoritmo foi originalmente desenvolvido para auxiliar na geração de imagens de rosto para uso em experimentos de percepção e cognição social.
A técnica é chamada de NLOS (Imagem Sem Linha de Visão em inglês) e utiliza um algoritmo para medir as reflexões de pulsos laser para determinar as características de objetos que se encontram dentro de um ambiente fechado. As imagens recuperadas não são de alta qualidade, mas permitem inferir a configuração e forma de objetos.
Mais um desafio de inteligência. Será que você consegue resolver sozinho! Não trapaceie!
Este problema pode ser resolvido por uma criançaem até 10 minutos, por um programadorem até 1 hora e por pessoas de cursos superiores em … bem… tente descobrir!