Tecnologias

No Salão Internacional de Eletrónica de Consumo (CES) em Las Vegas, a NuraLogix apresentou o MagicMirror, um espelho inteligente concebido para avaliar a saúde mental e física. O dispositivo não recolhe os dados pessoais dos utilizadores e não requer a introdução de dados, mas, com base na análise de imagens, avalia os riscos de desenvolvimento de várias doenças.

O desenvolvimento baseia-se na tecnologia patenteada da empresa, que já é utilizada na aplicação móvel Anura. O dispositivo analisa o fluxo sanguíneo no rosto para verificar funções vitais como a tensão arterial e avaliar o risco de doenças cardíacas. Também “adivinha” a idade com base em exames à pele e determina o grau de stress do utilizador.

Para começar a utilizar o MagicMirror, basta sentar-se em frente ao espelho e fixar brevemente o rosto numa área oval do ecrã durante 30 segundos, seguindo as indicações do dispositivo enquanto o espelho analisa a imagem. O dispositivo não capta vídeo, a empresa utiliza a sua própria tecnologia de imagem ótica transdérmica – a fotopletismografia reconhece automaticamente o rosto e identifica as áreas-chave para a análise do fluxo sanguíneo.

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Investigadores da Universidade Nacional de Córdoba, na Argentina, desenvolveram uma bateria que utiliza a hemoglobina como catalisador de uma reação eletroquímica. A bateria biocompatível pode durar até 20-30 dias e é adequada para utilização em implantes.

Os engenheiros criaram uma bateria de ar-zinco que funciona com base numa reação redox. Ao contrário das baterias de iões de lítio mais comuns, este dispositivo não é perigoso para o corpo.

A hemoglobina é utilizada como um catalisador que acelera a reação eletroquímica de redução do oxigénio (RRO). Quando o ar entra na bateria, o oxigénio é reduzido e convertido em água no cátodo, libertando electrões que viajam para a outra parte da bateria (o ânodo) onde ocorre a oxidação do zinco.

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A Honda apresentou uma nova série de veículos eléctricos no International Consumer Electronics Show (CES), com lançamento comercial previsto para 2026. Os representantes da empresa afirmaram na apresentação que reviram completamente a visão dos veículos eléctricos: “voltámos ao básico e desenvolvemos a série Honda 0 com um design para uma nova era”.

A série inclui o sedan Saloon e a carrinha Space-Hub. A empresa afirma que, no Saloon, a Honda utiliza uma transmissão eléctrica descentralizada e um piso plano para criar proporções comparáveis às dos supercarros, mantendo o espaço interior e os níveis de conforto de um automóvel clássico deste tipo.
A linha de tejadilho quase plana e suave maximiza o espaço para a cabeça no interior do habitáculo. A Honda mantém um habitáculo espaçoso de duas filas, graças a um design que inclui bancos dianteiros estreitos e um painel de instrumentos digital “flutuante”. Os painéis de vidro do tejadilho, combinados com as janelas, criam uma sensação de habitáculo aberto e espaçoso.

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Os investigadores da Universidade da Califórnia, em San Diego, desenvolveram um implante neural que fornece informações sobre as actividades no interior do cérebro, embora se encontre à sua superfície. O implante consiste numa tira de polímero fina, transparente e flexível com uma densa matriz de eléctrodos de grafeno.

A tecnologia, testada em ratos transgénicos, aproximou os investigadores da criação de uma interface cérebro-computador (BCI) minimamente invasiva que fornece dados de alta resolução sobre a atividade neural profunda utilizando registos da superfície do cérebro.

Embora as matrizes de superfície existentes sejam minimamente invasivas, não têm a capacidade de captar informações para além das camadas exteriores do cérebro. Em contrapartida, as matrizes de eléctrodos com agulhas finas que penetram no cérebro são capazes de sondar camadas mais profundas, mas provocam frequentemente inflamação e cicatrizes, comprometendo a qualidade do sinal ao longo do tempo.

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Cientistas informáticos da Universidade Tecnológica de Nanyang descobriram como comprometer os chatbots de inteligência artificial (IA). Para o fazer, treinaram um chatbot para criar pistas que contornam as defesas de outros chatbots baseados em IA.

Os investigadores utilizaram um método duplo para “piratear” o LLM (large language model), a que chamaram “Masterkey”.

Primeiro, fizeram uma engenharia inversa da forma como os LLMs encontram e se defendem contra pedidos maliciosos. Utilizando esta informação, ensinaram o modelo a aprender automaticamente e a produzir dicas que contornam as defesas de outros LLMs. Este processo pode ser automatizado através da criação de um LLM de pirataria que se adapta e cria novos pedidos de pirataria mesmo depois de os programadores corrigirem os seus modelos.

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