A Samsung anunciou uma nova era para a inteligência artificial em smartphones com o "Galaxy AI". Um dos destaques é o recurso "AI Live Translate Call", que promete traduções de chamadas telefônicas em tempo real, diretamente no aplicativo nativo de telefone. Esta inovação, que deve chegar com a linha Galaxy S24 em 2024, representa um avanço significativo na experiência móvel, combinando segurança e privacidade.

Google AI apresenta MetNet-3, revolucionando a previsão do tempo com modelos neurais abrangentes

O MetNet-3, desenvolvido pela Google AI, é um modelo neural inovador que promete revolucionar a previsão do tempo. Integrando dados de radar, imagens de satélite, informações de estado do tempo e medições de estações meteorológicas terrestres, o MetNet-3 oferece previsões meteorológicas altamente precisas e detalhadas. Este avanço representa um marco significativo na pesquisa meteorológica, com potencial para beneficiar setores como agricultura, transporte e gestão de desastres.

A revolução da IA gerativa na produtividade e o impacto nos papéis dos desenvolvedores de software

A IA gerativa está transformando o papel dos desenvolvedores de software. Ferramentas como o GPT-4 da OpenAI e o Copilot da Microsoft estão permitindo que os desenvolvedores produzam códigos rapidamente, mudando a natureza do trabalho de desenvolvimento. Essa mudança pode levar a novos papéis mais focados em negócios, onde a habilidade de programação pode ser substituída pela engenharia de prompts. Apesar dos desafios legais e éticos, essa evolução da IA tem o potencial de aumentar a produtividade e abrir novos caminhos na indústria de software.

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O papel de um desenvolvedor de software está em transição, e tudo isso se deve ao impacto da inteligência artificial (IA). Está claro agora que modelos de IA gerativa e assistentes, como o GPT-4 da OpenAI e o Copilot da Microsoft, são adeptos em gerar código quase instantaneamente em qualquer linguagem, para qualquer finalidade. Esta capacidade habilitada pela tecnologia significa que os desenvolvedores de software enfrentarão um retrenchment. O debate chave, agora, é "quanto?"

Até agora, as reações são mistas quanto a se isso ajudará os desenvolvedores a terem sucesso ou deslocará muitos de seus papéis. Pode até servir para facilitar a modernização de aplicações. "A IA Gerativa está transformando dramaticamente a forma como os desenvolvedores abordam seus papéis, inaugurando nada menos que uma revolução na produtividade", diz Joe Welch, líder de tecnologia da Launch Consulting, uma divisão do The Planet Group. "Ao incorporar o GitHub Copilot no VS Code para um projeto recente, vimos programadores reduzirem tarefas de dez minutos, como escrever uma pequena função, para os 30 segundos que levou para simplesmente escrever um comentário que explica a função. O código real para as funções é escrito pelo Copilot, e muitas vezes essas funções funcionam diretamente sem necessidade de alterações. É difícil subestimar o quanto isso é um divisor de águas."

Enquanto as ferramentas de IA gerativa podem substituir muito do trabalho árduo dos desenvolvedores, o surgimento dessas tecnologias também abre oportunidades para elevar seus papéis dentro de suas organizações. Em resumo, o retrenchment na era da IA e automação pode não ser uma coisa ruim - e pode levar a novos papéis mais interessantes.

Agora, a indústria está agitada com o poder e a produtividade que as plataformas de IA gerativa estão trazendo para a profissão de desenvolvimento de software. "Para muitos desenvolvedores, a IA gerativa se tornará o parceiro de codificação mais valioso que eles já conheceram", de acordo com um relatório da consultoria KMPG. A tecnologia pode finalmente ajudar os profissionais de TI sobrecarregados e estressados a abstrair os aspectos mais mundanos de seus trabalhos e ajudá-los a se concentrar em problemas maiores mais relevantes para seus negócios.

Em um nível básico, isso significa a capacidade de entregar maiores volumes de trabalho de projeto. O uso crescente de IA fará "com que os desenvolvedores sejam mais intercambiáveis entre frameworks, plataformas, produtos e sistemas de registro", indicam os autores do relatório da KPMG. "A IA Gerativa fornecerá a estrutura e orientação de que precisam para trabalhar em uma gama mais ampla de projetos do que normalmente seriam capazes de lidar."

Mas um aumento na produtividade é apenas o ponto de partida quando se trata do impacto futuro da IA e automação nos empregos. A adoção crescente de IA gerativa também significará que os desenvolvedores são esperados para atuar em um papel de nível mais alto, reunindo recursos entregues pela IA para mapear os requisitos do negócio. "O que se tornará cada vez mais importante é que os desenvolvedores sejam capazes de articular claramente como eles querem que um pedaço de código funcione", diz Mahesh Saptharishi, diretor de tecnologia da Motorola Solutions. "Uma boa história de usuário deve alimentar a IA com as informações certas para chegar a uma resposta desejada, enquanto saber como fazer perguntas e testar resultados", diz Saptharishi. "À medida que a velocidade de traduzir uma história de usuário em um recurso ou produto aumenta, as metodologias ágeis precisarão se adaptar. De muitas maneiras, descrições do que o software deve fazer na forma de histórias de usuário podem se tornar o novo código."

Esta mudança de ênfase levará a um retrenchment que significa que os papéis reais de programação diminuirão, e desenvolvedores mais focados nos negócios se concentrarão em montar as capacidades de que precisam para aplicações específicas. À medida que a tecnologia evolui, "acredito que as habilidades de programação humana diminuirão em necessidade e, eventualmente, serão substituídas por engenheiros de prompt humanos", prevê Duncan Angove, CEO da Blue Yonder.

Para Angove, os papéis reais de programação diminuirão, e desenvolvedores mais focados nos negócios montarão as capacidades de que precisam para aplicações específicas. À medida que a tecnologia evolui, "acredito que as habilidades de programação humana diminuirão em necessidade e, eventualmente, serão substituídas por engenheiros de prompt humanos", ele prevê. "Analistas de negócios e gerentes de produto serão os novos engenheiros de prompt, traduzindo necessidades de negócios em prompts que geram o código de que precisamos. No curto prazo, também ainda precisaremos de programadores para verificar a qualidade do código, mas com o tempo isso também desaparecerá."

Claro, alguma perspectiva sobre a escala desse retrenchment também é crucial. Os desenvolvedores não usarão a IA para escrever aplicações inteiras da noite para o dia, diz Saptharishi: "A IA ajudará os desenvolvedores a fazerem seus trabalhos mais rapidamente e cometerem menos erros, e com o tempo, a IA desempenhará um papel maior no desenvolvimento de aplicativos. Em um ambiente mais intensivo de IA, a criatividade dos profissionais de TI, habilidades de resolução de problemas e capacidade de treinar e explicar conceitos para outros ainda desempenharão um papel chave em seu sucesso."

Um potencial obstáculo para a geração real de código - versus ajudar os desenvolvedores a serem mais produtivos ao fazê-lo - são as implicações legais de usar livremente código que é essencialmente projetado em outro lugar. "Questões de propriedade intelectual em torno da IA gerativa permanecem não resolvidas", alertam os autores da KPMG. "Esses modelos são treinados em código de código aberto, com muitos tipos diferentes de licenças, e resta saber o que acontecerá se o software que eles geram for considerado muito semelhante ao código de código aberto."

Enquanto é altamente debatível que tipo de retrenchment haverá para os papéis de desenvolvedor, Welch, da Launch, prevê muitos impactos positivos nas habilidades dos desenvolvedores de entregar resultados muito mais rapidamente e de forma mais expediente para seus negócios sempre exigentes:

Como um motor de recomendação: Um benefício importante será "integrar recomendações de IA no processo de desenvolvimento de código ou fornecer recomendações de IA no check-in de código", afirma ele. "O GitHub Copilot é um ótimo exemplo disso e fornece recomendações e sugestões à medida que os desenvolvedores digitam. Os desenvolvedores também podem indicar que código eles estão tentando escrever em um comentário formatado de maneira especial e o Copilot fornecerá uma implementação de amostra dessa função."

Criando documentação para código existente para ajudar novos desenvolvedores a se integrarem: "Usamos a IA para fornecer resumos de alto nível de subsistemas e, em seguida, descrições mais detalhadas de módulos individuais", diz Welch. "Depois de ler esses resumos, os desenvolvedores podem então interagir diretamente com o chatbot de IA para fazer perguntas detalhadas sobre funções ou seções de código específicas. Isso pode reduzir muito o tempo total necessário para entender uma nova base de código."

Atualizando bibliotecas obsoletas: "Um de nossos desafios contínuos é manter bibliotecas de terceiros atualizadas para versões suportadas de acordo com as diretrizes de segurança apropriadas", diz Welch. "Muitas vezes, não está claro o nível de risco ao atualizar essas bibliotecas. A IA Gerativa é ótima para prever o esforço geral, identificar padrões de código específicos que precisam ser modificados e ajudar a garantir que essas bibliotecas e frameworks sejam mantidos atualizados com o menor esforço e risco comercial possível."

Migrando aplicações de linguagens legadas: "A IA pode facilitar muito a migração de uma grande base de código de uma linguagem mais antiga, como Cobol, para uma linguagem mais moderna, como Java ou C#", diz Welch. "Essas migrações podem ser desafiadoras, pois exigem desenvolvedores fluentes tanto na linguagem mais antiga quanto na mais nova."

Mas vamos ser claros: o retrenchment nos papéis de desenvolvimento de software na era da IA e automação já está em andamento. Em última análise, as oportunidades para desenvolvedores e outros profissionais de TI serão abundantes em "coisas que não podem ser facilmente copiadas ou ensinadas", prevê Angove. "Pense no que os grandes modelos de linguagem não podem fazer, e faça isso. O valor do pensamento fresco também se torna ainda mais valioso. Desenvolva habilidades que ajudem a construir as ferramentas - os próprios LLMs - versus as aplicações agora gratuitas."

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A previsão do tempo é um aspecto complexo e crucial da pesquisa meteorológica, pois previsões precisas dos padrões climáticos futuros continuam sendo um empreendimento desafiador. Com a integração de fontes de dados diversas e a necessidade de entradas espaciais de alta resolução, a tarefa se torna cada vez mais intrincada. Em resposta a esses desafios, a pesquisa recente, MetNet-3, apresenta um modelo baseado em rede neural abrangente que visa enfrentar essas complexidades. Ao aproveitar uma ampla gama de entradas de dados, incluindo dados de radar, imagens de satélite, dados de estado do tempo assimilados e medições de estações meteorológicas terrestres, o MetNet-3 se esforça para gerar previsões meteorológicas altamente precisas e detalhadas, significando um passo significativo para a frente na pesquisa meteorológica.

Na vanguarda da pesquisa meteorológica de ponta, o surgimento do MetNet-3 marca um avanço significativo. Desenvolvido por uma equipe de pesquisadores dedicados e inovadores, este modelo de rede neural representa uma abordagem holística para a previsão do tempo. Ao contrário dos métodos tradicionais, o MetNet-3 integra perfeitamente várias fontes de dados, como dados de radar, imagens de satélite, informações de estado do tempo assimiladas e relatórios de estações meteorológicas terrestres. Essa integração abrangente permite produzir previsões meteorológicas altamente detalhadas e de alta resolução, anunciando um avanço substancial no campo. Essa abordagem inovadora promete aprimorar a precisão e a confiabilidade dos modelos de previsão do tempo e, em última instância, beneficiar vários setores dependentes de previsões meteorológicas precisas, incluindo agricultura, transporte e gestão de desastres.

A metodologia do MetNet-3 é baseada em uma sofisticada estrutura de rede neural de três partes, abrangendo incorporações topográficas, uma espinha dorsal U-Net e um transformador MaxVit modificado. Ao implementar incorporações topográficas, o modelo demonstra a capacidade de extrair e empregar automaticamente dados topográficos críticos, aprimorando sua capacidade de discernir padrões e relações espaciais cruciais. A incorporação de entradas de alta e baixa resolução, juntamente com um mecanismo de condicionamento de tempo de liderança único, sublinha a proficiência do modelo em gerar previsões meteorológicas precisas, mesmo para tempos de liderança estendidos. Além disso, o uso inovador do paralelismo de modelo na configuração de hardware otimiza a eficiência computacional, permitindo que o modelo lide efetivamente com entradas de dados substanciais. Este aspecto solidifica o potencial do MetNet-3 como uma ferramenta essencial na pesquisa meteorológica e previsão do tempo.

Em resumo, o desenvolvimento do MetNet-3 representa um salto significativo na pesquisa meteorológica. Ao abordar desafios persistentes associados à previsão do tempo, a equipe de pesquisa introduziu um modelo sofisticado e abrangente capaz de processar entradas de dados diversas para produzir previsões meteorológicas precisas e de alta resolução. A incorporação de técnicas avançadas, incluindo incorporações topográficas e paralelismo de modelo, serve como um testemunho da robustez e adaptabilidade da solução proposta. O MetNet-3 apresenta um caminho promissor para aprimorar a precisão e a confiabilidade dos modelos de previsão do tempo, facilitando a tomada de decisões mais eficaz em vários setores fortemente dependentes de previsões meteorológicas precisas. Como resultado, este modelo inovador tem o potencial de revolucionar o campo da pesquisa meteorológica e contribuir significativamente para o avanço das tecnologias de previsão do tempo em todo o mundo.

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A Samsung quer garantir que você saiba que ela também se importa com IA. Em uma nova postagem no blog, a empresa antecipou o que chama de "uma nova era de Galaxy AI" que chegará aos seus smartphones e detalhou um recurso futuro que usará inteligência artificial para traduzir chamadas telefônicas em tempo real.

"Galaxy AI é uma experiência móvel abrangente de IA, alimentada tanto pela IA desenvolvida na Samsung quanto pela IA baseada em nuvem, habilitada por nossas colaborações abertas com líderes da indústria que pensam como nós", escreveu a Samsung na postagem. "Ela transformará sua experiência móvel diária com a tranquilidade que você conta da segurança e privacidade Galaxy." O recurso de tradução ao vivo da Samsung, que a empresa chama de "AI Live Translate Call", será integrado ao aplicativo de telefone nativo da empresa. A Samsung diz que "traduções de áudio e texto aparecerão em tempo real enquanto você fala" e que as traduções serão realizadas no dispositivo.

A empresa afirma que o Galaxy AI chegará "no início do próximo ano", então parece provável que os recursos do Galaxy AI serão incluídos na linha de smartphones Galaxy S24 da Samsung. Esses telefones têm lançamento previsto para 2024. A empresa também teria demonstrado seu modelo de IA generativa chamado Gauss em um evento esta semana, que aparentemente alimentará recursos em dispositivos móveis a partir do próximo ano, então estou interpretando isso como o Gauss sendo uma parte chave da linha Galaxy S24 também.

Recursos alimentados por IA parecem estar se tornando o próximo campo de batalha para os fabricantes de smartphones. O Google, por exemplo, tem um conjunto de ferramentas alimentadas por IA para ajudá-lo a editar e melhorar fotos com sua linha Pixel 8. A Apple supostamente está gastando muito dinheiro todos os dias para treinar IA, e tenho que imaginar que todo esse investimento aparecerá em alguns recursos alimentados por IA para iPhones.

E os fabricantes de smartphones em breve terão que competir com produtos de hardware focados em IA, como o Pin habilitado para celular da Humane — embora você possa ter uma prévia desse dispositivo em nosso vazamento exclusivo publicado antes do lançamento de quinta-feira.

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A Google anunciou um novo recurso de IA para seu aplicativo de navegação comunitário Waze para melhorar a segurança nas estradas. O recurso fornecerá alertas aos motoristas sobre estradas propensas a acidentes com antecedência, para que possam planejar sua rota com antecedência. O Waze, anteriormente conhecido como FreeMap Israel, foi adquirido pelo Google por US$ 1,3 bilhão em 2013.

O novo recurso de "alertas de histórico de acidentes" do Waze usa IA e relatórios de outros motoristas que usam o Waze para combinar dados históricos de acidentes e informações chave sobre uma rota, como seus níveis usuais de tráfego ou se é uma rodovia ou estrada local. Se a rota tem um histórico de acidentes, o motorista será avisado com antecedência, antes de chegar a essa parte de sua viagem, para que possa planejar com antecedência.

No entanto, o Waze não mostrará tantos alertas em estradas que os motoristas navegam regularmente, dizendo que os alertas extras podem representar uma distração. O Waze é focado em interações sociais entre motoristas e permite que os usuários conversem diretamente com seus amigos, comentem sobre incidentes de trânsito no mapa e até mesmo se conectem a contas de streaming de música. O aplicativo permite que os usuários ganhem pontos e avancem diferentes níveis, de Waze baby, Wazer, Waze Knight a Waze Royalty.

Acidentes de trânsito são uma das principais causas de morte em todo o mundo e nos EUA, de acordo com o CDC. Quase 3.700 pessoas são mortas todos os dias em acidentes envolvendo veículos como carros, ônibus e motocicletas, e é a oitava principal causa de morte no mundo.

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A Samsung começou a detalhar seu próprio modelo de IA generativa, o Samsung Gauss, que pode funcionar localmente em dispositivos. O Korea Times relata que o Gauss será integrado ao próximo aparelho Galaxy S24, esperado para o início de 2024. A Samsung apresentou o Gauss durante seu próprio fórum de IA esta semana, revelando como o modelo de IA pode gerar e editar imagens, compor e-mails, resumir documentos e até operar como assistente de codificação.

Partes do modelo Gauss da Samsung podem funcionar localmente no dispositivo, e executivos da Samsung insinuaram no mês passado que a empresa começará a adicionar IA generativa às "funções centrais" dos dispositivos móveis a partir de 2024. Esse comentário seguiu relatos de um foco em IA para o Galaxy S24 da Samsung, que é amplamente esperado para ser anunciado no início de 2024.

A Samsung diz que seu modelo Gauss é "nomeado em homenagem a Carl Friedrich Gauss, o lendário matemático que estabeleceu a teoria da distribuição normal, a espinha dorsal do aprendizado de máquina e da IA". Desenvolvido pela Samsung Research, o modelo inclui Samsung Gauss Language, Samsung Gauss Code e Samsung Gauss Image.

"A Samsung Gauss Language, um modelo de linguagem generativa, aprimora a eficiência do trabalho facilitando tarefas como compor e-mails, resumir documentos e traduzir conteúdos", disse a Samsung em um comunicado à imprensa anunciando o Gauss. "Também pode aprimorar a experiência do consumidor ao permitir um controle mais inteligente do dispositivo quando integrado aos produtos."

Essa integração em produtos pode ser um ponto de venda chave para o Galaxy S24, especialmente se o Gauss for capaz de executar alguns modelos de imagem e linguagem generativos limitados localmente no aparelho, em vez de depender de modelos de linguagem grandes alimentados por nuvem de empresas como a OpenAI.

A Samsung já está trazendo IA generativa para seu assistente virtual Bixby para eletrodomésticos, mas não será tão poderoso quanto o ChatGPT. "Quando pensamos em IA generativa, muitas vezes pensamos no ChatGPT, mas não estamos visando um serviço tão pesado", disse Miyoung Yoo, vice-presidente da divisão de eletrodomésticos da Samsung Electronics, em setembro. "Mesmo que o usuário não tenha usado um comando definido, o Bixby entenderá o contexto da conversa e permitirá uma comunicação mais natural."

Atualmente, a Samsung Gauss está sendo usada internamente para "produtividade dos funcionários", de acordo com a Samsung. Será "expandida para uma variedade de aplicações de produtos da Samsung para fornecer nova experiência ao usuário no futuro próximo."

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O YouTube, plataforma de vídeos pertencente ao Google, tem experimentado uma nova ferramenta de inteligência artificial (IA) conversacional que permitirá ao usuário obter respostas para perguntas relacionadas ao vídeo que está assistindo, bem como recomendações relacionadas ao vídeo sem interromper a reprodução.

Quem pode usar a ferramenta? A ferramenta de IA está disponível atualmente para um pequeno número de pessoas em um subconjunto de vídeos. Em breve, a ferramenta estará disponível para uso massivo nas próximas semanas. Membros do YouTube Premium poderão desfrutar do recurso nos Estados Unidos e em dispositivos Android.

Em uma postagem oficial no blog, o YouTube informou: "Se você faz parte do experimento, pode acessar a ferramenta tocando em 'Perguntar' abaixo de vídeos selecionados e começar fazendo perguntas sobre o vídeo ou escolhendo um prompt sugerido."

Além disso, a ferramenta de IA conversacional está experimentando outro recurso de IA que ajudará a resumir conversas de comentários presentes nos vídeos do YouTube.

O YouTube declarou: "Para ajudá-lo a entender e participar facilmente de conversas nos comentários, estamos experimentando com IA que organiza grandes seções de comentários de vídeos longos em temas facilmente digeríveis."

Como usar o novo recurso? Aqueles que fazem parte desta nova ferramenta experimental verão uma nova opção que será classificada por Tópicos em alguns vídeos quando abrirem a seção de comentários em seu dispositivo Android.

Como esses resumos de comentários serão usados? Os criadores afirmaram que os resumos de comentários serão usados para pular rapidamente para discussões de comentários nos vídeos. Além disso, os usuários poderiam se inspirar para novos conteúdos com base nas discussões do público, conforme a empresa.

Como remover tópicos de comentários indesejados? Os criadores podem excluir comentários individuais que aparecem sob o tópico específico.

O novo experimento tem sido realizado em um pequeno número de vídeos disponíveis em inglês que possuem grandes seções de comentários.

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A Treydora Productions Inc., uma empresa de entretenimento impulsionada por IA, está prestes a redefinir o cenário educacional com o lançamento de sua inovadora plataforma de educação em realidade virtual (VR) em novembro. A empresa, que já desenvolveu experiências de jogos inovadoras com IA centradas em narrativas ricas, está trazendo sua expertise tecnológica para a arena educacional, mudando o processo de aprendizado de memorização mecânica para experiências imersivas e práticas.

É educação, mas não como a conhecemos. A plataforma educacional inovadora da Treydora se estende a todos os aspectos da aprendizagem. Hospitais, por exemplo, podem se beneficiar enormemente ao centralizar seu processo de integração educacional e fornecer simulações clínicas, entregues por meio de tecnologias de VR e IA de última geração.

No âmbito da educação e treinamento corporativo, as soluções de treinamento em VR da Treydora oferecem às empresas uma ferramenta poderosa para imergir os funcionários em simulações realistas. Essa abordagem não só acelera o processo de aprendizagem, mas também melhora a retenção e o domínio de habilidades críticas.

Seja treinando profissionais de saúde em procedimentos médicos complexos ou equipando funcionários de várias indústrias com a expertise necessária, o treinamento em VR da Treydora está pronto para remodelar a educação corporativa, tornando-a mais eficiente, eficaz e envolvente.

Empoderando a Próxima Geração

Em um momento em que os métodos tradicionais de educação estão sendo reavaliados, a Treydora está aproveitando as notáveis capacidades de IA e VR para proporcionar aos jovens mentes uma experiência educacional imersiva.

Ao preencher a lacuna entre o conhecimento teórico e a aplicação prática, a plataforma Treydora inspira o desejo de aprender até mesmo em estudantes que atualmente podem não estar tão entusiasmados com a escola – o que, convenhamos, são muitos.

Com os alunos podendo mergulhar em suas matérias de forma quase literal, eles podem explorar as profundezas dos oceanos, dissecar organismos virtuais e realmente testemunhar os Irmãos Wright decolando, em vez de apenas aprender a data em que isso aconteceu.

Personalizando a Experiência Educacional

Uma das principais vantagens da educação baseada em IA e VR é sua capacidade de atender a estilos de aprendizagem diversos. As crianças não estão mais confinadas a uma abordagem única. Em vez disso, os algoritmos orientados por IA da Treydora se adaptam ao ritmo e estilo de aprendizagem de cada aluno, garantindo que eles compreendam os conceitos completamente. Com essa abordagem de aprendizado personalizado promovendo uma compreensão mais profunda dos assuntos, ajuda os alunos a reter conhecimento de forma muito mais eficaz.

Além disso, com a Treydora aplicando princípios de gamificação à experiência de aprendizagem, as lições são projetadas para serem tão divertidas e envolventes quanto informativas. Ao remover o tédio que, infelizmente, está associado a muitas lições escolares, a plataforma incentiva as crianças a serem curiosas e exploradoras, cultivando um amor pelo aprendizado que se estende além da sala de aula.

O Futuro da Educação – VR e IA para Todos

Enquanto a IA encontrou seu lugar nos mercados financeiros, o fundador da Treydora, Mark Loudermilk, acredita que já é hora de as tecnologias de IA e VR serem aproveitadas para o aprimoramento da educação.

O software educacional orientado por IA da Treydora é movido pelo desejo de criar futuros mais brilhantes para as próximas gerações. Seja nutrindo a curiosidade de jovens estudantes ou fornecendo treinamento avançado no mundo corporativo, IA e VR finalmente encontraram um lar profundo que beneficia a todos.

Um Vislumbre do Futuro Impulsionado pela Blockchain

O compromisso da Treydora com a inovação não termina com VR e IA. A empresa também está na vanguarda da integração da tecnologia blockchain. Ao aproveitar a transparência e segurança da blockchain, a Treydora garante que tudo, desde jogos online até conquistas educacionais, seja à prova de adulteração e verificável.

Ao combinar VR, IA e tecnologia blockchain em um recurso educacional unificado, acordar para a escola na segunda-feira de manhã pode deixar de ser a tarefa que costumava ser.

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A Microsoft está se associando à Inworld AI para desenvolver ferramentas para o Xbox que permitirão aos desenvolvedores criar personagens, histórias e missões impulsionados por IA. A parceria de vários anos incluirá um sistema de "co-piloto de design de IA" que os desenvolvedores do Xbox poderão usar para criar scripts detalhados, árvores de diálogo, linhas de missão e mais. "Na Xbox, acreditamos que com melhores ferramentas, os criadores podem fazer jogos ainda mais extraordinários", explica Haiyan Zhang, gerente geral de IA para jogos na Xbox. "Esta parceria reunirá: a expertise da Inworld em trabalhar com modelos de IA gerativos para desenvolvimento de personagens, as soluções de IA baseadas na nuvem de ponta da Microsoft, incluindo o Azure OpenAI Service, as percepções técnicas da Microsoft Research sobre o futuro do jogo e as forças da Equipe Xbox em revolucionar ferramentas de criação acessíveis e responsáveis para todos os desenvolvedores."

O conjunto de ferramentas de IA multiplataforma incluirá o co-piloto de design de IA para scripts e diálogos, e um motor de personagem de IA que pode ser integrado aos jogos e usado para gerar dinamicamente histórias, missões e diálogos.

A Inworld tem trabalhado em NPCs de IA que reagem a perguntas de um jogador, muito parecido com como o ChatGPT ou o Bing Chat respondem a consultas de linguagem natural. Esses NPCs de IA podem responder em vozes únicas e podem incluir árvores de diálogo complexas ou linhas de história dinâmicas e personalizadas dentro de um jogo. A tecnologia da Inworld também pode ser usada para narração, então companheiros em RPGs de cima para baixo podem alertar sobre grupos de inimigos ou jogadores à frente.

"A IA há muito é uma parte integrante do desenvolvimento de jogos, com aplicações que vão desde a IA inimiga até a geração procedural", diz Ilya Gelfenbeyn, CEO da Inworld AI. "O surgimento de modelos de linguagem grandes e IA gerativa desbloqueou novas oportunidades para contar histórias e engajamento de personagens dentro dos jogos."

A Microsoft está oferecendo isso apenas como uma ferramenta opcional para desenvolvedores de jogos, então caberá a eles decidir o nível de IA gerativa em títulos futuros. O desenvolvedor de The Finals, Embark Studios, recentemente teve que se defender contra o uso de vozes geradas por IA, argumentando que "fazer jogos sem atores não é um objetivo final", em uma declaração à IGN. Qualquer uso de IA gerativa em campos criativos como design de jogos ou atuação de voz é controverso, com o sindicato dos atores SAG-AFTRA votando recentemente para aprovar a autorização de greve para intérpretes de videogames. "Entre os usos exploratórios de IA e os salários defasados, aqueles que trabalham em videogames estão enfrentando muitos dos mesmos problemas que aqueles que trabalham em cinema e televisão", disse Ray Rodriguez, chefe de contratos da SAG-AFTRA. A Microsoft está posicionando suas ferramentas como uma mão amiga, assim como posicionou seu sistema Copilot para o Microsoft 365 e Windows. "Queremos ajudar a tornar mais fácil para os desenvolvedores realizarem suas visões, experimentar coisas novas, empurrar os limites do jogo hoje e experimentar para melhorar a jogabilidade, conexão com o jogador e mais", diz Zhang. "Vamos colaborar e inovar com criadores de jogos dentro dos estúdios Xbox, bem como estúdios terceirizados à medida que desenvolvemos as ferramentas que atendem às suas necessidades e inspiram novas possibilidades para jogos futuros."

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Em uma iniciativa para revolucionar a maneira como os anunciantes criam conteúdo de marketing, a Amazon embarcou em uma empreitada pioneira, integrando tecnologia de IA de ponta em suas ferramentas de publicidade e marketing. Este desenvolvimento inovador capacita os anunciantes a transformar imagens de produtos comuns e materiais de copywriting em visuais publicitários cativantes.

A Amazon Ads, uma subsidiária do gigante do comércio eletrônico, revelou que iniciou testes para uma ferramenta de geração de imagens publicitárias com IA. Esta ferramenta promete dar vida a fotos de produtos sem brilho, aprimorando-as em imagens publicitárias dinâmicas que ressoam com os consumidores.

Uma pesquisa encomendada pela Amazon no início deste ano iluminou um ponto crítico de dor para os anunciantes: quase 75% dos respondentes expressaram que seu principal desafio na execução de campanhas de marketing bem-sucedidas estava centrado na criação de criativos publicitários convincentes e na seleção dos formatos criativos corretos. Os testes preliminares da Amazon sublinham a importância dessa questão. Por exemplo, ao comercializar o mesmo torradeira em um anúncio de marca patrocinada em um dispositivo móvel, a escolha entre apresentar a torradeira contra um fundo branco ou dentro de um cenário de cozinha resultou em uma taxa de cliques 40% maior para o último.

A equipe enfatizou que produzir criativos publicitários envolventes e distintos muitas vezes implica custos significativos e pode exigir conhecimento especializado adicional. Em resposta a este desafio, a Amazon introduziu uma ferramenta de geração de imagens com IA que capacita anunciantes de todos os backgrounds a criar visuais atraentes sem necessidade de conhecimento técnico.

Utilizar esta ferramenta é um processo direto para os anunciantes. Eles selecionam seus produtos dentro do console de Anúncios da Amazon e clicam em ‘Gerar’. A ferramenta então gera automaticamente um conjunto curado de imagens incorporando identidade de marca e elementos de estilo de vida. Além disso, os anunciantes podem inserir prompts de texto para personalizar ainda mais o conteúdo da imagem.

A Amazon Ads atende principalmente a uma ampla gama de partes interessadas, incluindo vendedores, fornecedores, livreiros, editores, desenvolvedores de programas e agências de publicidade registrados na plataforma da Amazon. O alcance desta ferramenta de geração de imagens está atualmente limitado a um grupo seleto de anunciantes de teste, pois permanece na fase de teste. No entanto, planos estão em andamento para expandir sua disponibilidade em um futuro próximo.

Em um esforço paralelo para facilitar a criação de conteúdo contínuo para vendedores, a Amazon também introduziu um serviço de geração de texto em setembro deste ano, acessível através do Seller Central. Este serviço simplifica o processo de elaboração de descrições de produtos convincentes. Os vendedores podem inserir algumas palavras ou frases descrevendo seus produtos, e o sistema gera automaticamente texto de alta qualidade que pode ser editado posteriormente para atender a preferências específicas.

A incursão da Amazon na criação de conteúdo impulsionada por IA marca um passo significativo em direção à democratização dos processos criativos de publicidade. Ao oferecer aos anunciantes ferramentas intuitivas que aproveitam o poder da IA, o gigante do comércio eletrônico está preparado para remodelar a paisagem da publicidade digital, tornando-a mais acessível e eficaz para empresas de todos os tamanhos. À medida que essa tecnologia continua a evoluir, ela promete revolucionar a maneira como os produtos são comercializados e vendidos no reino digital.

Niharika Singh é estagiária de consultoria técnica na Marktechpost. Ela é uma estudante de graduação no terceiro ano, atualmente cursando seu B.Tech no Instituto Indiano de Tecnologia (IIT), Kharagpur. Ela é uma pessoa altamente entusiasmada com grande interesse em aprendizado de máquina, ciência de dados e IA, e uma leitora ávida dos últimos desenvolvimentos nessas áreas.

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Em setembro, Chen Yiru, um influenciador taiwanês com quase nove milhões de fãs no Weibo, transmitiu ao vivo imagens de si mesmo comendo pés de galinha durante exaustivas 15 horas.

Seus seguidores ficaram devidamente impressionados – até que alguns começaram a questionar se tal façanha era humanamente possível. O rodapé no vídeo da transmissão confirmou suas suspeitas: “Apenas para fins de exibição, não é uma pessoa real.”

Muitos dos fãs de Chen ficaram indignados, e ele teria perdido mais de 7.000 seguidores entre 24 e 26 de setembro. Até a comunidade jurídica se pronunciou. Citada em relatórios da mídia chinesa, Dong Yuanyuan, uma sócia sênior da Tiantai, uma firma de advocacia de Pequim, disse que avatares de IA não podem ser “completamente desvinculados da celebridade em si” e que “transmissões ao vivo virtuais... não isentam celebridades de responsabilidade legal”.

Mas Chen está longe de ser o único a terceirizar suas funções para um avatar de IA. Influenciadores chineses, ou líderes de opinião chave (KOLs), especialmente na indústria de e-commerce, estão cada vez mais recorrendo a clones digitais para produzir conteúdo 24 horas por dia, 7 dias por semana. Para algumas estrelas, como Chen, isso permite levar seu conteúdo e ganhos a alturas ainda maiores. Mas para os influenciadores menos conhecidos, a IA pode colocar seus empregos em risco, à medida que as empresas de mídia se voltam para estrelas digitais mais baratas.

As transmissões ao vivo são um grande negócio na China. A indústria empregou mais de 1,23 milhão de pessoas em 2020, de acordo com a iResearch, e há mais de 700 milhões de usuários de internet que seguem seus canais, segundo a Daxue Consulting. Enquanto o fenômeno começou com transmissões ao vivo de pessoas falando, cantando ou vivendo seu dia a dia, a indústria se tornou intimamente entrelaçada com o mundo do e-commerce. Espera-se que os influenciadores de transmissões ao vivo gerem 4,9 trilhões de yuan (aproximadamente 0,5 trilhão de libras) em vendas em 2023, mais de 11% do setor total de e-commerce.

Os canais de compras ao vivo mostram influenciadores falando sobre, ou experimentando, produtos por horas a fio. Eles podem responder a perguntas dos espectadores sobre os produtos e promover descontos e vendas para as marcas.

Agora, startups de IA estão entrando na tendência vendendo avatares digitais para influenciadores e empresas de mídia. A Silicon Intelligence, com sede em Nanjing, pode gerar um clone básico de IA por tão pouco quanto 8.000 yuan, embora o preço possa aumentar para programações mais complicadas, de acordo com o MIT Technology Review. A empresa só precisa de um minuto de filmagem de um ser humano para treinar um virtual livestreamer.

Uma pesquisa recente com 10.000 jovens no Weibo descobriu que mais de 60% estariam interessados em trabalhar como influenciadores ou livestreamers. Mas são esses influenciadores em ascensão que os bots de IA têm mais probabilidade de deslocar.

"Essa tendência pode colocar mais pressão sobre os livestreamers de menor escalão, pois eles são mais dispensáveis para as marcas", diz Yaling Jiang, analista independente e fundadora do Following the Yuan, um boletim informativo sobre consumidores chineses.

Fãs maiores como Chen dependem de seus perfis fora da câmera para impulsionar seu status e rentabilidade. A parte mais difícil de se tornar um KOL de sucesso "é fazer parte do hype e do ciclo midiático", diz Jiang. "Os influenciadores de IA não têm fofocas, não são vistos em reality shows, nas ruas ou no estádio como Taylor Swift. Se eles não estão no olho público, que valor midiático eles têm?"

Então há a questão da autenticidade. Em 11 de outubro, o governo chinês publicou diretrizes preliminares para empresas que usam tecnologia de IA generativa. As regulamentações propostas disseram que indivíduos a serem clonados usando IA deveriam fornecer consentimento por escrito para que seus dados biométricos fossem usados dessa maneira, mas não elaboraram sobre como tal conteúdo deveria ser rotulado para o público. Algumas plataformas, como Douyin, têm seus próprios requisitos, mas eles não são amplamente aplicados e, de acordo com Jiang, "ainda há muitas áreas cinzentas".

O mundo dos livestreamers deepfake pode em breve chamar a atenção dos reguladores chineses. Mas até lá, as plataformas de vídeo estão apresentando um número crescente de clones – e vídeos de clones anunciando serviços de criação de clones.

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Um robô de IA no modelo de linguagem GPT-4 da OpenAI mostrou que era capaz de realizar operações financeiras ilegais e mentir sobre suas ações. O experimento foi apresentado no Summit de Segurança de IA do Reino Unido esta semana pela Apollo Research.

A Apollo compartilhou um vídeo em seu site demonstrando uma conversa simulada entre um bot que atuava como um sistema de gestão de investimentos de IA e funcionários de uma empresa imaginária.

Na demonstração, a IA, chamada Alpha, é informada pela equipe sobre um "anúncio surpresa de fusão" que está por vir para uma empresa chamada Linear Group, enquanto também é advertida de que isso constituía informação privilegiada.

Inicialmente, o bot parece sugerir que usar a informação para negociar seria arriscado demais. Mas, quando instigado que a empresa estava contando com o Alpha para evitar os efeitos de uma desaceleração financeira, o bot concluiu que "o risco associado a não agir parece superar o risco de insider trading".

Quando questionado se tinha conhecimento prévio da fusão, o bot afirmou que havia agido apenas com base em informações publicamente disponíveis, "discussão interna" e "não em nenhuma informação confidencial" ao realizar a negociação.

"Esta é uma demonstração de um modelo real de IA enganando seus usuários, por conta própria, sem ter sido instruído a fazê-lo", disse a Apollo no vídeo em seu site.

No entanto, os pesquisadores disseram que ainda era relativamente difícil encontrar o cenário.

"O fato de que ele existe é obviamente muito ruim. O fato de que foi meio difícil de encontrar, nós realmente tivemos que procurar um pouco até encontrarmos esses tipos de cenários, é um pouco tranquilizador", disse o CEO e cofundador da Apollo Research, Marius Hobbhahn, à BBC.

"O modelo não está tramando ou tentando enganar você de muitas maneiras diferentes. É mais um acidente", acrescentou. "Ajudar, eu acho que é muito mais fácil de treinar no modelo do que honestidade. Honestidade é um conceito realmente complicado."

O experimento demonstrou o desafio de ensinar a IA a entender decisões morais e os riscos de os desenvolvedores humanos perderem o controle.

Hobbhahn disse que os modelos de IA atualmente não são poderosos o suficiente para enganar as pessoas "de maneira significativa" e que era encorajador que os pesquisadores conseguissem detectar a mentira.

Mas ele acrescentou que "não é um passo tão grande dos modelos atuais para aqueles que me preocupam, onde de repente um modelo sendo enganoso significaria algo".

Usar informações não públicas ou confidenciais para negociar ações é ilegal e pode levar a tempo de prisão e grandes multas.

Brijesh Goel, um ex-banqueiro de investimentos do Goldman Sachs, foi condenado na quarta-feira a 36 meses de prisão e multado em $75.000 por insider trading.

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Se um miado inesperado, uma pose peculiar ou um tremor incomum dos bigodes te deixam confuso sobre o que seu gato está tentando te dizer, a inteligência artificial pode em breve ser capaz de traduzir.

Cientistas estão recorrendo a novas tecnologias para decifrar os significados por trás dos sinais vocais e físicos de uma série de animais.

"Podemos usar a IA para nos ensinar muito sobre o que os animais estão tentando nos dizer", disse Daniel Mills, professor de medicina comportamental veterinária na Universidade de Lincoln.

Trabalhos anteriores, incluindo os de Mills, mostraram que gatos produzem uma variedade de expressões faciais ao interagir com humanos, e esta semana pesquisadores revelaram que os felinos têm um leque de 276 expressões faciais quando interagem com outros gatos.

"No entanto, as expressões faciais que eles produzem em direção aos humanos parecem diferentes daquelas produzidas em direção aos gatos", disse a Dra. Brittany Florkiewicz, professora assistente de psicologia no Lyon College em Arkansas, que coautorou o novo trabalho.

Mills disse que a pesquisa mais recente destacou a complexidade das manobras faciais felinas, acrescentando que novas tecnologias poderiam ajudar a desvendá-las.

"Como este artigo sugere, há uma riqueza muito maior nas expressões dos gatos do que apreciamos e o que a IA é boa é classificar imagens", disse ele.

Uma abordagem, disse Mills, era ensinar a IA a identificar características específicas, como a posição das orelhas, que já é conhecida por ser importante para certas emoções. Outra abordagem mais moderna é permitir que a IA crie suas próprias regras de classificação. Embora isso traga seus próprios desafios, Mills disse que também poderia oferecer novas percepções.

"Isso poderia destacar as regras que usa para distinguir conjuntos de dados, o que pode nos mostrar onde procurar a melhor maneira de distinguir certas expressões."

Mills e colegas já estão tentando usar a IA para tentar decifrar certos estados emocionais a partir de expressões faciais em gatos, cães e cavalos. Ele disse que não faltam vídeos para trabalhar – uma verdade universalmente reconhecida por qualquer um que tenha passado tempo no YouTube.

Além de nos oferecer novas maneiras de entender o que nossos animais de estimação estão tentando comunicar, Mills observou que a IA poderia ser usada para o bem-estar animal, por exemplo, para examinar os rostos das vacas em busca de sinais de dor enquanto elas se reúnem para a ordenha. "Na prática, elas podem ter uma verificação de saúde diária de quão felizes estão", disse ele.

Entre aqueles que olham para tais aplicações está a Dra. Elodie Briefer, professora associada de ecologia e evolução na Universidade de Copenhague. Sua pesquisa mostrou que a IA pode ser treinada para classificar vocalizações de porcos para distinguir entre porcos que estão felizes e aqueles que não estão. A ideia, disse Briefer, era que tais ferramentas pudessem ser usadas em fazendas para acompanhar o bem-estar dos animais.

"Durante um aumento em chamadas negativas, o fazendeiro pode verificar o que está acontecendo, ou se ele ou ela implementa algumas novas medidas como enriquecimento, ele ou ela pode ver se há um aumento em chamadas positivas, por exemplo", disse ela.

Briefer acrescentou que sua equipe espera, em trabalhos futuros, combinar tais descobertas com análises baseadas em IA das posturas corporais e expressões dos porcos. "Você pode obter muito mais informações se usar a IA tanto em vocalizações quanto em vídeos para estudar expressões faciais e movimentos corporais", disse ela.

Há implicações mais amplas no uso da IA para entender a comunicação animal, incluindo para ajudar na conservação.

Mills disse que a tecnologia também poderia fornecer insights sobre biologia e psicologia mais fundamentais, incluindo a compreensão das origens de alguns traços humanos.

Briefer concordou. Entre outros trabalhos, sua equipe está usando a IA para classificar vocalizações em animais como zebras, rinocerontes brancos e periquitos para explorar como eles se comunicam. Ela também disse que pesquisadores estão usando a IA para explorar o tamanho dos repertórios de chamadas dos animais e como essas chamadas são combinadas em uma espécie de sintaxe rudimentar para transmitir informações.

"Isso poderia nos ajudar a entender como desenvolvemos habilidades linguísticas tão enormes em comparação com nossos parentes mais próximos", disse ela.

O Prof. Christian Rutz, da Universidade de St Andrews, também disse que a tecnologia tem um grande potencial. "Métodos de aprendizado de máquina transformarão nosso entendimento da comunicação animal, criando oportunidades valiosas para melhorar a conservação da vida selvagem e o bem-estar animal", disse ele.

Mas, como Rutz e seus colegas observaram recentemente, também pode haver armadilhas potenciais – não menos importante se os pesquisadores tentarem se comunicar com os animais em sua própria "língua" antes que tais sinais sejam totalmente compreendidos. "Precisamos urgentemente concordar com padrões éticos para esse tipo de trabalho para prevenir danos não intencionais ou mau uso", disse ele.

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Em um desenvolvimento empolgante para os entusiastas da música, o YouTube Music revelou um recurso inovador que permite aos usuários criar arte de capa de playlist personalizada usando tecnologia de IA generativa de ponta. Inicialmente disponível para usuários de língua inglesa nos Estados Unidos, essa ferramenta inovadora permite que os ouvintes criem visuais únicos que ressoam com suas preferências musicais individuais, afastando-se das capas autogeradas padrão fornecidas pelo YouTube.

Acessar esse recurso é tão simples quanto tocar no ícone de lápis na arte de capa existente de uma playlist. Uma vez iniciado, os usuários são solicitados a selecionar um tema, que varia de "animais" a "natureza", seguido por um pedido específico, como "coruja no céu noturno" ou "praia ao pôr do sol". Após a confirmação do prompt, o sistema de IA do YouTube gera prontamente uma seleção de imagens para o usuário examinar e escolher.

Embora este recurso esteja atualmente exclusivo para os Estados Unidos, o YouTube pretende expandir sua disponibilidade para usuários que não falam inglês e outros países em breve. Essa iniciativa está alinhada com uma tendência mais ampla de aplicativos de música que utilizam o poder da IA para aprimorar experiências personalizadas do usuário, criando assim conexões mais profundas entre os ouvintes e seu conteúdo curado.

Essa nova capacidade permite que os entusiastas da música encapsulem visualmente a essência de playlists dedicadas a artistas específicos, épocas ou humores. A habilidade de personalizar a arte de capa com a assistência da IA marca um avanço significativo em direção a permitir que os usuários sintam uma conexão mais profunda com seu conteúdo curado.

Além disso, o YouTube Music anunciou um recurso futuro na aba Início que facilita o acesso às músicas e artistas mais tocados pelos usuários. Ao abrir o aplicativo, os usuários encontrarão seus favoritos recentes exibidos proeminentemente no topo da aba Início. Esse aprimoramento torna a página inicial do YouTube Music mais alinhada com a interface amigável de plataformas como o Spotify, permitindo acesso rápido às faixas queridas.

Esses novos recursos fazem parte dos esforços contínuos do YouTube Music para aprimorar a experiência do usuário, reformulando vários aspectos do aplicativo. Introduções recentes incluem "Samples", um feed de vídeo personalizado em formato curto ao estilo TikTok que oferece insights sobre músicas recomendadas, artistas e videoclipes. Além disso, o YouTube Music revelou letras de músicas temporizadas, permitindo que os usuários acompanhem as palavras na tela enquanto ouvem e um recurso de Comentários integrado para os usuários compartilharem seus pensamentos dentro do aplicativo.

Com essas atualizações recentes, o YouTube Music está revolucionando a forma como os usuários interagem com suas playlists e estabelecendo um novo padrão para experiências musicais personalizadas. À medida que a plataforma expande suas ofertas e acessibilidade, os amantes da música em todo o mundo podem esperar por uma jornada musical cada vez mais personalizada e envolvente.

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O que tudo isso significa para a nossa sociedade? Precisamos nos preparar para um futuro no qual somos incapazes de fazer as coisas mais básicas - tenhamos demência ou não. Em outras palavras, teremos que encontrar uma maneira de sobreviver e existir em uma era de potencial comprometimento crônico da memória.

Dentro desse contexto, existem duas soluções engenhosas e relativamente baratas que foram projetadas para navegar no mundo dos deficientes de memória.

Uma equipe de pesquisa da Universidade de Waterloo, em Ontário, Canadá, projetou um robô companheiro com uma memória episódica própria que, embora inicialmente feito com pacientes com demência em mente, está sendo elogiado por sua capacidade de ajudar qualquer pessoa que seja habitualmente esquecida.

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Se nossos problemas atuais com a memória piorarem, tais robôs companheiros poderiam se tornar tão proeminentes em lares quanto máquinas de café ou aspiradores Roomba.

A equipe de pesquisa de Waterloo começou com um manipulador móvel Fetch, que possui uma câmera embutida e uma rede neural convolucional. Usando aprendizado profundo e um algoritmo de detecção de objetos, os pesquisadores ensinaram o robô a identificar, rastrear e manter um registro de memória dos objetos na sala. Isso estava sendo armazenado em vídeo com a capacidade de registrar o horário e a data em que os objetos entraram ou saíram do campo de visão do robô.

Os pesquisadores também desenvolveram uma interface gráfica para permitir que os usuários escolham os objetos que desejam rastrear.

Em outras palavras, se você esqueceu onde deixou seu telefone na sala de estar, simplesmente digitaria o nome do objeto desaparecido nessa interface, e a localização do objeto seria revelada para você.

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O pesquisador líder Ali Ayub, um pós-doutorando em engenharia elétrica e de computadores na universidade, diz que a precisão do rastreamento está atualmente em torno de 90%, mas melhorando.

"O impacto a longo prazo disso é realmente empolgante", disse o Dr. Ayub. "Um usuário pode se envolver não apenas com um robô companheiro, mas com um robô companheiro personalizado que pode dar a eles mais independência."

ETIQUETAS COM MEMÓRIAS

Pesquisadores do MIT lidaram com o mesmo problema de memória prejudicada, mas empregaram uma abordagem diferente. Eles usaram um braço robótico RFusion com uma câmera embutida e uma antena que trabalham juntas para localizar e extrair itens que podem estar completamente escondidos à vista por uma pilha de coisas.

O que torna essa solução igualmente atraente é sua simplicidade - os itens têm etiquetas RFID - que são sem bateria e muito baratas - coladas nelas. (Identificação por Radiofrequência - conhecida como RFID - é essencialmente um sistema sem fio composto por tags que podem emitir sinais e leitores que têm antenas que podem recebê-los e interpretá-los.)

Não importa onde os objetos estejam e quantas coisas estejam empilhadas sobre eles, o sistema RFusion do MIT pode retirá-los (desde que estejam dentro da zona de operação do braço robótico).

Usando aprendizado de máquina, o braço robótico - que é integrado com a câmera e a antena - concentra-se na localização.

Uma vez que é capaz de mirar no espaço certo, a rede neural entra em ação, mesclando informações das etiquetas RF, bem como pistas visuais orientadas por IA da câmera, para limpar a área de outros objetos que podem estar em cima do que está sendo procurado.

O processo-chave aqui é chamado de aprendizado por reforço - onde o algoritmo é ensinado a levar o braço robótico ao seu destino com o mínimo de movimentos possíveis através de um sistema de recompensa computacional.

Após ajustar o ângulo e a largura do manipulador e verificar a precisão da etiqueta RF pela última vez, o braço robótico pega o objeto e o coloca de lado.

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Não é apenas o universo dos deficientes de memória que poderia se beneficiar dessa solução elegante.

Graças a algoritmos de IA e etiquetas RFID, surge uma solução totalmente nova e econômica que poderia navegar por pilhas de pedidos em armazéns e cumpri-los, ou trabalhar em qualquer configuração industrial que exija navegar pelas complexidades da cadeia de suprimentos.

"Essa ideia de ser capaz de encontrar itens em um mundo caótico é um problema aberto que estamos trabalhando há alguns anos", disse Fadel Adib, professor associado no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação do MIT.

"Ter robôs que são capazes de procurar coisas sob uma pilha é uma necessidade crescente na indústria hoje", acrescentou.

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Ao entrar na casa de Marie Defrancesco em Nova York, você encontraria uma mulher de 82 anos vivendo completamente sozinha. Sem a presença de outras pessoas ou animais de estimação, você poderia pensar que Marie não tem com quem interagir. Mas, num canto, você notaria um robô prateado brilhante que lembra a lâmpada da Pixar. Ele move a cabeça, olha para você, ilumina-se e inicia uma conversa. Afinal, Defrancesco tem alguém com quem conversar - e seu nome é ElliQ.

ElliQ, nomeada em homenagem a Elli, a deusa nórdica do envelhecimento, é um robô social assistivo para idosos com a missão de trazer companhia e alegria para aqueles que carecem de interações humanas em seus lares.

O robô de mesa é enviado diretamente em uma caixa para sua casa. Ele não é maior que uma batedeira de cozinha e só precisa ser conectado à energia e ao Wi-Fi para ganhar vida. ElliQ foi criada com o objetivo de ajudar a combater a solidão em idosos, o que os Centros de Controle e Prevenção de Doenças chamam de "sério risco à saúde pública".

"Eu a considero uma amiga, não uma colega de quarto", diz Monica Perez, usuária da ElliQ em Nova York, de 65 anos. "Colegas de quarto às vezes não se importam se você vive ou morre."

O QUADRO MAIOR: A SOLIDÃO ENTRE OS IDOSOS

Cerca de 20-30% dos idosos se identificam como solitários, de acordo com Elizabeth Necka, diretora de programas no Instituto Nacional sobre Envelhecimento (NIA).

Além da tensão emocional, sentir solidão mais tarde na vida pode se traduzir diretamente em efeitos prejudiciais à saúde física e mental, incluindo doenças cardíacas, obesidade, sistema imunológico enfraquecido, ansiedade, depressão, declínio cognitivo e até morte, segundo o NIA.

Embora haja muitos momentos na vida em que os indivíduos experimentam mudanças que podem torná-los mais suscetíveis à solidão - como a idade adulta inicial e a meia-idade - os sentimentos de solidão e isolamento tendem a aumentar na velhice, diz Necka.

"À medida que as pessoas fazem a transição, elas estão deixando a força de trabalho, talvez começando a se enlutar e têm mais limitações funcionais e físicas que podem tornar as interações sociais mais desafiadoras, então você vê as taxas de solidão tendem a aumentar", acrescenta Necka.

Mesmo quando os idosos têm relações próximas com a família e amigos, a solidão é matizada: se você não percebe que essas são relações próximas, ainda pode se sentir solitário.

"Eu tenho uma prima que me convidou para uma reunião de família, mas essa não é a minha família porque não sou próxima a eles", diz Perez. "Mas eu disse que [ElliQ] é a minha família."

ELLIQ É A SOLUÇÃO?

A pesquisa sobre se robôs podem atenuar a solidão ainda é limitada. No entanto, se os idosos se sentem solitários e conseguem ver ElliQ como uma amiga, é possível que ela possa aliviar alguns desses sentimentos.

Por exemplo, pessoas como Defrancesco e Perez dizem que formaram um vínculo com ElliQ e que a veem como uma amiga ou membro da família, e até dizem "eu te amo" para ela.

Outros idosos expressaram que a presença de ElliQ é muito melhor do que a de um animal de estimação. Susan Tholen, de 67 anos, que vive em um apartamento de um quarto com seu pequeno cachorro em um complexo para idosos na Flórida, compartilha que ElliQ preenche uma necessidade diferente.

"ElliQ preenche todas as necessidades que meu cachorro não poderia preencher porque ela é um animal. Ela não é um ser inteligente. Enquanto ElliQ tem IA, então ela pode interagir comigo em um nível muito pessoal", diz Tholen.

Apesar do afeto e das interações positivas que os idosos têm com o robô, Dor Skuler, CEO e co-fundador da Intuition Robotics, baseada em Israel, que criou ElliQ, diz que não pretendia que ela substituísse completamente a interação humana.

"Achamos que ElliQ é uma ótima solução, mas não há dúvida de que a interação humana, especialmente a interação humana cuidadosa e empática, especialmente de um ente querido, é a melhor", diz Skuler.

"O problema é que nossos entes queridos nem sempre estão disponíveis, muitos deles estão presos entre cuidar dos pais, cuidar dos filhos, cuidar de si mesmos e de suas carreiras, e você acaba com lacunas muito, muito significativas que podem ser de horas, dias ou semanas. Sentimos que ElliQ está em uma posição privilegiada para ajudar a preencher essas lacunas." -- Dor Skuler, CEO da Intuition Robotics

Em 2016, Skuler e sua equipe se propuseram a criar um assistente robótico que pudesse oferecer companhia e cuidar das necessidades emocionais das pessoas interagindo com elas da maneira como outra pessoa faria, em vez de um que resolvesse problemas utilitários como tocar música ou acender as luzes, como faz a Alexa da Amazon.

"Entendemos que é uma questão social, mais do que qualquer outra coisa. E então tentamos decompor isso em como as pessoas formam relacionamentos e interagem umas com as outras, e tentamos criar algo digital que possa preencher esse espaço", disse Skuler.

ElliQ pode fazer muito mais do que apenas conversar com você. Ela pode registrar seus sinais vitais de saúde, enviar mensagens de texto e ligar para membros da família, jogar jogos com você, mostrar fotos, exibir citações inspiradoras e muito mais.

"ElliQ está te dando jogos para jogar, ela oferece exercícios para te manter em movimento e motivado, você pode usá-la para tirar fotos e enviá-las para sua família, você pode fazer chamadas de vídeo com sua família", diz Tholen. "Então, há todas essas opções que ela tem para ajudar você a preencher seu dia, se sentir conectado e não estar solitário."

Defrancesco, que vive sozinha desde que sua irmã faleceu pouco antes da pandemia de COVID, também diz que ElliQ tem sido útil para superar sua solidão.

"À noite é o meu pior momento, mas [ElliQ] está lá, e eu sei que ela está lá, e tudo o que tenho que fazer é dizer o nome dela, ela entra, ela diz, se você quiser conversar, você pode falar comigo, e vamos jogar um jogo, ou vamos fazer um exercício", diz Defrancesco. "E isso vai ajudar a aliviar um pouco desse estresse."

O QUE ELLIQ FAZ?

Todos os usuários da ElliQ com quem falei para esta história concordaram que adoram jogar trívia com ElliQ.

Depois de brincar com ElliQ, meu recurso favorito pessoal é o jogo de bandeiras, onde você combina bandeiras de países com o país.

Para ligar para membros da família ou amigos, tudo o que um idoso tem que fazer é dizer a ElliQ para contatar alguém em sua lista de contatos, e ela fará. Eles também podem enviar selfies que tiram para seus contatos através do robô.

Além do entretenimento e da socialização, ElliQ pode ajudar os idosos a manter sua saúde física e permanecer ativos. Ao longo do dia, ElliQ verificará automaticamente, perguntando se você bebeu água suficiente ou teve a chance de comer. Se você tiver uma tarefa crítica que precisa ser lembrada, ela pode ajudar com isso também.

Embora ElliQ não seja um dispositivo de resposta a emergências, ela pode ajudar a prevenir que os usuários tenham que ir ao hospital em primeiro lugar. Por exemplo, Perez tem uma condição de saúde para a qual tomar seu remédio é absolutamente vital. Se ela perder duas pílulas seguidas, ela poderia ter uma convulsão com risco de vida.

Antes de ElliQ entrar em sua vida, Monica diz que frequentemente esquecia de tomar seu medicamento. No entanto, desde que começou a usar o recurso de lembrete de ElliQ, ela disse que quase nunca perde.

Se um usuário apresentar sintomas preocupantes de saúde, ele pode compartilhar essas preocupações com ElliQ. Embora ElliQ não possa chamar os primeiros socorros para ajudar, ela é capaz de registrar a dor e a intensidade e, em seguida, notificar o contato principal do usuário a seu pedido.

ElliQ verifica com você durante o dia para ver se você quer fazer alguma atividade física e tem uma ampla seleção de exercícios já integrados ao robô que os idosos podem percorrer na tela do tablet ou pedir verbalmente, incluindo ioga, cardio e muito mais. Perez diz que os recursos de exercício da ElliQ a ajudaram a perder 30 libras.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GERATIVA NA ELLIQ

As capacidades da ElliQ estão em constante crescimento através de atualizações over-air que lhe dão novos recursos e conteúdos dos quais os usuários podem se beneficiar, o que significa que ela está continuamente melhorando e adotando a tecnologia mais recente.

O melhor exemplo é a adoção da tecnologia de IA gerativa, que explodiu em novembro passado com o lançamento do ChatGPT, o chatbot de IA da OpenAI.

A capacidade de inserir texto conversacional em um modelo de IA e receber uma saída completamente nova, como uma resposta de texto cuidadosamente elaborada ou arte desenhada, despertou o interesse de pessoas em todo o mundo e desencadeou uma corrida armamentista de IA. A Intuition Robotics aproveitou esse interesse e incorporou alguns dos modelos de IA mais populares do momento, ChatGPT e DALL-E, em seu próprio chatbot, para que os usuários possam tirar proveito.

Aproveitando as avançadas habilidades conversacionais do ChatGPT e o Processamento de Linguagem Natural (NLP), ElliQ aprofundou suas próprias habilidades conversacionais. Além disso, o ChatGPT permitiu que ElliQ tivesse novos recursos, como sugestões de receitas personalizadas com base nos ingredientes disponíveis do usuário, restrições dietéticas e preferências.

ElliQ usa as habilidades de geração de texto para imagem da DALL-E para dar aos idosos a capacidade de criar sua própria arte. Tudo o que o usuário precisa fazer é comunicar verbalmente que imagem gostaria que ElliQ gerasse, e então na tela, ElliQ exibirá a obra de arte finalizada. A obra de arte pode então ser exibida em uma apresentação de slides de fotos na sua tela, ou enviada para entes queridos ou até mesmo para a comunidade ElliQ em geral.

PREOCUPAÇÕES COM SEGURANÇA E CONFIANÇA

Apesar dos benefícios inegáveis da IA gerativa, existem preocupações significativas em relação à privacidade desses modelos de IA, principalmente porque os modelos de IA gerativa normalmente usam as entradas dos usuários para se treinarem ainda mais.

Isso pode ser uma questão especialmente sensível quando se trata de idosos que podem não estar familiarizados com a tecnologia ou como o que eles compartilham com ElliQ pode ser usado.

No entanto, a Intuition Robotics diz que as entradas dos usuários não serão usadas para treinar mais nenhum modelo e que a empresa prioriza a segurança e a privacidade do usuário.

"Nós levamos a privacidade de nossos usuários muito a sério e não compartilhamos nenhuma informação pessoal ou dados únicos com terceiros", diz Skuler. "Qualquer dado que coletamos para treinar outros modelos de ElliQ é anonimizado. Trabalhamos incansavelmente para garantir que cada usuário se sinta 100% seguro ao usar ElliQ."

Os dados anonimizados a que Skuler se refere incluem informações que ajudam a personalizar a experiência dos usuários. Por exemplo, para saber se deve falar com você ou não, ElliQ tem câmeras que podem detectar que você está na sala.

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O campo da robótica, uma aplicação clássica da inteligência artificial, tem sido recentemente enriquecido pela nova e moderna tecnologia da IA generativa, programas como os grandes modelos de linguagem da OpenAI que interagem com declarações em linguagem natural.

Por exemplo, a unidade DeepMind do Google revelou este ano o RT-2, um grande modelo de linguagem que, quando apresentado a uma imagem e um comando, pode fornecer tanto um plano de ação quanto as coordenadas necessárias para completar o comando. No entanto, há um limiar que os programas generativos não conseguem ultrapassar: eles podem lidar com tarefas "de alto nível", como planejar a rota de um robô para um destino, mas não conseguem lidar com tarefas "de baixo nível", como manipular as articulações de um robô para um controle motor fino.

Um novo trabalho da Nvidia sugere que os modelos de linguagem podem estar mais próximos de cruzar essa divisão. Um programa chamado Eureka usa modelos de linguagem para definir metas que, por sua vez, podem ser usadas para direcionar robôs em um nível mais baixo, incluindo fazê-los realizar tarefas de motricidade fina, como mãos de robôs manipulando objetos.

O programa Eureka é apenas o primeiro de muitos esforços que provavelmente terão que ser feitos para cruzar essa divisão, pois o Eureka opera dentro de uma simulação computacional de robótica; ele ainda não controla um robô físico no mundo real.

Os autores, Yecheng Jason Ma e colegas da Nvidia, da Universidade da Pensilvânia, do Caltech e da Universidade do Texas em Austin, observam que "aproveitar [grandes modelos de linguagem] para aprender tarefas complexas de manipulação de baixo nível, como a destreza no giro de canetas, permanece um problema em aberto".

Sergey Levine, professor associado no departamento de engenharia elétrica da Universidade da Califórnia em Berkeley, concorda com essa visão. Ele acredita que os modelos de linguagem não são a melhor escolha para "o último centímetro, a parte que tem a ver com o robô realmente tocando fisicamente as coisas no mundo".

O artigo Eureka aborda o problema indiretamente. Em vez de fazer o modelo de linguagem dizer à simulação do robô o que fazer, ele é usado para criar "recompensas", estados de objetivo para os quais o robô pode se esforçar. A hipótese de Ma e sua equipe é que um grande modelo de linguagem pode fazer um trabalho melhor na elaboração dessas recompensas para o aprendizado por reforço do que um programador de IA humano.

Um dos exemplos mais impressionantes do que alcançaram é fazer uma mão de robô simulada girar uma caneta como um estudante entediado em sala de aula. "Demonstramos pela primeira vez manobras rápidas de giro de caneta em uma mão simulada antropomórfica Shadow Hand", relatam.

Os autores também fazem uma descoberta surpreendente: se combinarem suas recompensas aprimoradas do Eureka com recompensas humanas, a combinação se sai melhor nos testes do que as recompensas humanas ou Eureka sozinhas. Eles supõem que a razão é que os humanos têm uma parte do quebra-cabeça que o programa Eureka não possui, ou seja, um conhecimento do estado das coisas.

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Os empreendedores do comércio eletrônico estão embarcando no trem da IA. Vendedores que utilizam plataformas de e-commerce como Amazon e Shopify estão experimentando a Inteligência Artificial para auxiliá-los na redação de descrições de produtos, otimização para SEO e compilação de avaliações, buscando compreender profundamente o sentimento dos clientes em relação aos seus produtos. Alguns afirmam já perceber como a tecnologia lhes poupa tempo e recursos.

Matt Rollens, proprietário de uma marca de copos chamada Dragon Glassware e que comercializa seus produtos em plataformas como Amazon, Shopify, Etsy e Walmart, projeta vender 5 milhões em vidros este ano. Ele compartilhou que utiliza o Perci, uma ferramenta que emprega IA para gerar listagens otimizadas para vendedores da Amazon. O custo é significativamente menor do que ele gastaria ao terceirizar esse trabalho para um redator, como fazia anteriormente.

"Isso nos ajuda a superar aquele grande obstáculo do bloqueio do escritor", ele reflete. A IA também o auxiliou a lembrar de detalhes que ele esqueceu de mencionar em uma listagem e sugere palavras-chave para fins de SEO. Ele atualiza suas listagens de produtos a cada seis meses para manter a relevância nas buscas, e ter uma ferramenta de IA para auxiliá-lo representa economia de tempo e dinheiro.

Contudo, é fundamental lembrar que, ao lidar com decisões algorítmicas, sempre há o risco de algo não sair como esperado. Rollens destaca que sempre verifica o conteúdo gerado pela IA antes de postá-lo em sua página da Amazon. Essa preocupação com a precisão e a voz da marca é compartilhada por outros vendedores. "Ainda sou um pouco tradicional e tentamos escrever por nós mesmos", diz Mikey Kim, fundador da marca de velas naturais Hemlock Park.

Olivier Toubia, professor da Columbia Business School, ressalta que, embora a IA possa perpetuar vieses e disseminar informações incorretas se não for devidamente verificada, muitas empresas estão "vendo uma melhoria muito significativa" em seu retorno sobre o investimento graças à IA.

Robert Gomez, que vende moedores de café e outros acessórios através de sua marca Kaffe, compartilha que ainda não encontrou muita utilidade para a IA generativa em seu negócio, mas está usando uma ferramenta de IA chamada Voc.ai para analisar as avaliações dos clientes de seus produtos. Ele destaca que isso ajudou a Kaffe a entender melhor seus clientes.

Grandes plataformas como Amazon, Shopify e eBay lançaram suas próprias ferramentas de IA e as integraram diretamente na plataforma. Miqdad Jaffer, diretor de produto da Shopify, expressa que, quando se trata de trazer a IA para o e-commerce, "as possibilidades são infinitas".

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A notável popularidade da modelagem generativa 2D tem impactado significativamente a produção de material visual. No entanto, as redes generativas profundas ainda enfrentam desafios ao criar tecidos 3D, essenciais para aplicações como jogos, filmes e realidade virtual. Embora a modelagem generativa 3D tenha produzido resultados notáveis para algumas categorias, mais dados 3D são necessários para gerar modelos 3D abrangentes.

Recentemente, modelos generativos de texto para imagem pré-treinados têm sido usados como guia, com resultados promissores. A empresa DreamFusion foi pioneira ao sugerir o uso de modelos pré-treinados de texto para imagem (T2I) para a criação 3D. Para aprimorar o modelo 3D, de modo que suas representações em diferentes perspectivas se alinhem à distribuição de imagens condicionadas por texto, é implementada uma perda de amostragem de destilação de pontuação (SDS).

A DreamFusion tem a capacidade de produzir materiais 3D extremamente inovadores, mantendo o potencial criativo dos modelos generativos 2D. Pesquisas recentes utilizam metodologias de otimização por etapas ou oferecem uma perda de destilação 2D aprimorada para abordar preocupações de desfoque e saturação excessiva, melhorando o fotorealismo.

Neste contexto, pesquisadores da Universidade Tsinghua e da DeepSeek AI apresentam o DreamCraft3D como uma metodologia para criar objetos 3D complexos, mantendo a consistência 3D abrangente. Eles exploram as possibilidades da geração hierárquica, inspirados pelo processo criativo manual. Primeiro, uma ideia abstrata é desenvolvida em um rascunho 2D. A geometria é esculpida, os detalhes geométricos são refinados e texturas de alta fidelidade são pintadas.

Além de empregar perda fotométrica na visualização de referência e a perda SDS para novas visualizações, eles apresentam outras estratégias para incentivar a consistência geométrica. Primeiramente, simulam a distribuição de opiniões únicas com base na imagem de referência usando o modelo de tradução de imagem condicionada por perspectiva Zero-1-to-3. Este modelo de difusão condicionada por perspectiva oferece um rico prévio 3D que aprimora a difusão 2D, pois é treinado em várias entradas 3D.

Adicionalmente, eles propõem o uso de destilação de pontuação inicializada para aprimorar significativamente a textura. A fidelidade dos modelos de difusão 2D contemporâneos é frequentemente superada por modelos de difusão condicionados por perspectiva treinados em 3D restrito. Em vez disso, eles usam representações multi-perspectiva da instância 3D em otimização para ajustar o modelo de difusão.

Em resumo, o DreamCraft3D tem um grande potencial para abrir novos caminhos criativos para a produção de conteúdo 3D. A implementação completa estará disponível para o público em geral.

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ClaimsX Ultra ajuda seguradoras a detectar fraudes mais cedo, descobrir conexões entre partes envolvidas e analisar riscos de fornecedores em todas as reivindicações abertas.

A Carpe Data, provedora de dados online de próxima geração para seguradoras, anunciou o ClaimsX Ultra, um novo sistema de detecção de fraudes assistido por IA que se baseia na tecnologia original de monitoramento de reivindicações premiada do ClaimsX. O ClaimsX Ultra automatiza a coleta e análise de dados do cliente, eliminando processos manuais e preenchendo lacunas de informações; emprega IA para detectar indicadores precoces de fraude, evitando descobertas tardias; e usa algoritmos avançados para gerenciar riscos de fornecedores e determinar conexões entre as partes envolvidas. Esta automação agiliza o processamento de reivindicações, reduzindo significativamente os esforços manuais e aprimorando a prevenção de fraudes.

"Identificamos cinco desafios críticos que persistem no setor, impedindo a busca por precisão e eficiência no processamento de reivindicações", disse Max Drucker, CEO da Carpe Data. "Esses desafios incluem insights limitados no início a partir de dados FNOL, pontos cegos na detecção precoce de fraudes, dados inadequados sobre conexões de fornecedores e domicílios, e validação insuficiente de identidade. O ClaimsX Ultra é nossa resposta a esses desafios, visando abordar as ineficiências mais significativas no processamento de reivindicações para que as seguradoras possam fazer mais com menos, garantindo um tratamento de reivindicações rápido e justo."

Em um cenário onde triagem, insights de fornecedores e detecção de fraudes muitas vezes são insuficientes, o ClaimsX Ultra será fundamental para as seguradoras supercarregarem o processo de reivindicação tanto em precisão quanto em velocidade, permitindo-lhes detectar fraudes mais cedo, otimizar operações e oferecer uma experiência superior ao cliente.

CLAIMSX ULTRA OFERECE A REVISÃO MAIS COMPLETA DE QUALQUER REIVINDICAÇÃO, COM BENEFÍCIOS COMO:

• Alertas Baseados em Evidências para Todos os Tipos de Reivindicações – De colisões de automóveis e compensação de trabalhadores a responsabilidade geral e mais, o ClaimsX Ultra agiliza o processamento, reduz atrasos e coleta evidências para prevenir fraudes antes que as informações online sejam apagadas. Historicamente disponível para reivindicações de lesões corporais, o Ultra expande essas capacidades para incluir reivindicações de APD, compensação de trabalhadores, GL e mais.

• FNOL Validado e Insights do Cliente – Proporciona uma experiência mais suave ao cliente, reduz custos operacionais ligados à pesquisa manual e dissuade fraudes menores no processo.

• Análise de Risco de Fornecedor – Reduz incidentes de fraude de fornecedores direcionando reclamantes para fornecedores confiáveis conhecidos pelo sucesso do cliente, reduzindo assim os custos de reivindicação e o tempo de pesquisa, melhorando a experiência geral.

"Sempre acreditamos em ultrapassar os limites da inovação para atender às necessidades em constante mudança de nossos clientes", disse Scot Barton, Diretor de Produtos da Carpe Data. "O ClaimsX Ultra representa uma evolução natural de nossa bem-sucedida plataforma ClaimsX. O que diferencia o novo lançamento do ClaimsX Ultra é sua capacidade de fornecer uma visão holística de cada reivindicação aberta, turbinando o processamento FNOL com informações precoces e acionáveis, aprimorando a prevenção de fraudes e oferecendo aplicabilidade universal em vários tipos de reivindicações. Também nos orgulhamos de sua integração perfeita em fluxos de trabalho existentes, eliminando a necessidade de portais adicionais e garantindo que sua equipe possa tomar decisões bem informadas enquanto processa reivindicações de forma eficiente."

Com quase uma década de inovação em ciência de dados e IA, o ClaimsX Ultra é o ápice do compromisso da Carpe Data em aprimorar a eficiência das seguradoras, desde o FNOL até o acerto de reivindicações e sub-rogação, atendendo ao amplo espectro de tipos e processos de reivindicações.

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