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QUEM SOMOS

ESCOLA DO METAVERSO

Somos uma equipe multidisciplinar de proﬁssionais criativos, comprometidos em impulsionar o sucesso dos nossos clientes. Combinamos talento, expertise e paixão para desenvolver soluções inovadoras que atendam às necessidades únicas de cada projeto. Estamos sempre em busca de desaﬁos empolgantes e acreditamos que a colaboração e o trabalho em equipe são fundamentais para alcançar resultados excepcionais. Nossa missão é superar as expectativas, transformar ideias em realidade.

EDUCAÇÃO

• A educação é o momento que vivemos hoje, empresas, usuários, governos e comunidade estão aprendendo juntos e moldando a nova era digital.

• O aprendizado é diário e continuo.

• Aprender na prática, aprender fazendo, aprender errando e testando.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Quando falamos sobre I.A. provavelmente pensamos em chatbots, aqueles robôs que nos atendem num primeiro momento no chat de um site ou pelo WhatsApp. Esta é apenas uma forma inicial de entender não somente o que é I.A., mas quais os impactos dela na sociedade.

Numa forma muito direta, I.A. nada mais é do que máquinas e sistemas tentando replicar/imitar o comportamento humano, usando dados extensivos de exemplos anteriores de comportamento similar. Imagine que eu queira treinar uma máquina inicialmente mostrando uma série de fotos de cachorro, de inúmeras raças e com cenários distintos. Quantos mais dados (fotos) imputadas no sistema, mais a chance desta máquina acertar toda vez que eu mostro uma foto de um novo cachorro. Em algum momento eu posso mostrar a foto de um camelo e máquina responderá: “isto não é um cachorro”. Parece simples, mas no fundo a máquina antes de responder processou milhares de imagens e constatou que este camelo não é nada parecido com nenhuma foto de cachorro cadastrada. Os chatbots se tornaram cada vez mais populares, fazendo um primeiro atendimento ou triagem até uma pessoa dar sequência caso a sua solicitação não tenha sido resolvida. Mas não paramos por aí. A I.A., que injustamente é acusada de roubar empregos, na verdade nos auxilia na tomada de decisão. Sim, empregos com scripts repetitivos, como atendentes de telemarketing estão sendo eliminados, mas ao mesmo tempo a I.A. vem salvando inúmeras vidas. Médicos contam com a ajuda da I.A. na tomada de decisão de tratamento de um paciente com câncer, vasculhando milhares de exames cadatastrados em vários servidores, fazendo comparações com casos do mundo todo. Um verdadeiro banco de dados com imagens e laudos médicos são abastecidos e a I.A. percorre, analisa, processa e entrega informações que talvez levassem dezenas de dias com inúmeras pessoas envolvidas.

Quando perguntamos algo ao nosso assistente virtual, seja através da Siri, Alexa ou Google Assistente sobre o resultado de um jogo, a previsão do tempo ou pedimos para colocar o alarme para despertar ou para ligar para alguém, a I.A. está agindo, seja vasculhando a web pelas melhores respostas ou executando tarefas.

FERNANDO GODOY Professor e Diretor da Escola do Metaverso

ANOS 80: REVIVAL DA I.A.

A década de 1980 marcou um renascimento no campo da inteligência artiﬁcial (IA), impulsionado em grande parte pelo advento e pela popularização dos sistemas baseados em conhecimento. Após o período de ceticismo e desinvestimento conhecido como "AI Winter" nos anos 70, a década de 1980 testemunhou um renovado otimismo e avanços signiﬁcativos na aplicação prática da IA.

O Surgimento dos Sistemas Baseados em Conhecimento

Deﬁnição e Propósito:

Sistemas baseados em conhecimento são uma forma de IA que utiliza uma base de conhecimento extensa e especíﬁca do domínio, juntamente com um conjunto de regras de inferência, para solucionar problemas complexos. Ao contrário das abordagens anteriores, que se concentravam em regras lógicas gerais, estes sistemas focavam em conhecimentos especializados em áreas especíﬁcas.

Expert Systems:

Um dos exemplos mais proeminentes de sistemas baseados em conhecimento são os sistemas de especialistas (expert systems). Estes sistemas simulavam a tomada de decisão e o raciocínio de especialistas humanos em campos especíﬁcos, como medicina ou engenharia.

Avanços Tecnológicos e Aplicações

Melhorias em Hardware e Software:

Os avanços na tecnologia de hardware, como o aumento da capacidade de processamento e armazenamento, permitiram a construção de sistemas mais soﬁsticados. Paralelamente, houve melhorias signiﬁcativas no software, com algoritmos mais avançados e interfaces de usuário mais amigáveis.

Aplicações Comerciais:

Os anos 80 viram uma expansão nas aplicações comerciais da IA. Sistemas de especialistas foram adotados em uma variedade de indústrias para tarefas como diagnóstico médico, processamento de linguagem natural, e conﬁguração de sistemas complexos.

ANOS 80: REVIVAL DA I.A.

Desaﬁos e Críticas

Limitações e Críticas:

Apesar do sucesso, os sistemas baseados em conhecimento enfrentaram críticas. Eles eram muitas vezes caros e demorados para desenvolver, e sua eﬁcácia dependia da qualidade e abrangência da base de conhecimento. Além disso, esses sistemas lutavam para lidar com situações fora do seu escopo programado.

O Impacto a Longo Prazo

Legado Duradouro:

A popularidade dos sistemas baseados em conhecimento na década de 1980 teve um impacto duradouro no campo da IA. Eles demonstraram o potencial prático da IA e abriram caminho para o desenvolvimento futuro de sistemas de IA mais ﬂexíveis e adaptáveis.

Conclusão

A década de 1980 foi um período de rejuvenescimento e progresso signiﬁcativo no campo da IA, marcado pela ascensão e sucesso dos sistemas baseados em conhecimento. Esses avanços não apenas superaram o ceticismo do AI Winter anterior, mas também estabeleceram a IA como uma ferramenta valiosa e viável em uma variedade de aplicações comerciais e industriais. Este período estabeleceu um alicerce sobre o qual a próxima geração de tecnologias de IA seria construída.

ANOS 90: UM NOVO AMANHECER

A década de 1990 testemunhou um renascimento signiﬁcativo no campo da Inteligência Artiﬁcial (IA), com o foco mudando para redes neurais e machine learning. Este período marcou uma transição de sistemas baseados em regras rígidas para modelos mais adaptáveis e autoaprendizes, pavimentando o caminho para muitos dos avanços modernos em IA.

Ascensão das Redes Neurais

Conceito e Desenvolvimento:

Redes neurais, inspiradas pela arquitetura do cérebro humano, são sistemas projetados para simular a maneira como os humanos aprendem e processam informações. A década de 1990 viu um ressurgimento no interesse por redes neurais, principalmente devido a melhorias em algoritmos e um aumento na capacidade de processamento computacional.

Backpropagation e Aprendizado Profundo:

Um avanço chave foi o reﬁnamento do algoritmo de backpropagation, que permitiu que as redes neurais ajustassem seus parâmetros internos de forma mais eﬁcaz para melhorar o desempenho em tarefas de aprendizado. Este avanço foi fundamental para o desenvolvimento posterior do aprendizado profundo.

Machine Learning Toma a Frente

Deﬁnição e Aplicações:

Machine learning, um subcampo da IA, refere-se ao desenvolvimento de algoritmos que permitem que as máquinas aprendam e melhorem a partir de experiências. Os anos 90 viram a aplicação prática de machine learning em uma variedade de áreas, incluindo reconhecimento de voz, diagnóstico médico e análise ﬁnanceira.

ANOS 90: UM NOVO AMANHECER

Algoritmos e Técnicas:

Diversos algoritmos de machine learning, como redes neurais, máquinas de vetores de suporte (SVMs) e algoritmos genéticos, ganharam popularidade durante este período. Estes métodos ofereciam uma abordagem mais ﬂexível e robusta para o processamento de dados e reconhecimento de padrões em comparação com as técnicas anteriores.

Desaﬁos e Superando Limitações

Limitações de Dados e Hardware: Apesar dos avanços, a pesquisa em redes neurais e machine learning ainda era limitada pelas capacidades de hardware da época e pela disponibilidade de grandes conjuntos de dados. Estas limitações restringiam o tamanho e a complexidade dos modelos que podiam ser treinados.

Impacto e Legado

Abrindo Caminho para o Futuro da IA: Os desenvolvimentos nos anos 90 estabeleceram as bases para os avanços explosivos em IA nas décadas seguintes. As técnicas e teorias desenvolvidas durante este período são fundamentais para muitos dos sistemas de IA atuais, incluindo assistentes virtuais, sistemas de recomendação e veículos autônomos.

Conscientização e Investimento Público: O sucesso e a visibilidade de aplicações de machine learning e redes neurais aumentaram a conscientização pública e o investimento em pesquisa de IA.

Conclusão

Os anos 1990 foram um período crucial no desenvolvimento da IA, marcado por um foco renovado em redes neurais e machine learning. Este foi um tempo de exploração e inovação, onde as fundações foram lançadas para muitas das tecnologias que hoje consideramos revolucionárias. Ao superar as limitações anteriores e explorar novas abordagens para a aprendizagem e processamento de dados, esta década preparou o terreno para a era atual de IA avançada e suas aplicações generalizadas.

ANOS 2000: A CONVERGÊNCIA TRANSFORMADORA

Os anos 2000 marcaram uma era de transformação significativa no campo da Inteligência Artificial (IA), impulsionada principalmente pelo surgimento do Big Data e por avanços significativos na tecnologia de IA. Esta década testemunhou uma sinergia entre a disponibilidade crescente de enormes conjuntos de dados e o desenvolvimento de algoritmos de IA mais sofisticados, levando a aplicações práticas e inovações sem precedentes.

A Explosão do Big Data

O Surgimento do Big Data:

A era digital trouxe uma quantidade sem precedentes de dados. Com a internet se tornando onipresente e a popularização de dispositivos móveis, enormes volumes de dados passaram a ser gerados constantemente. Essa proliferação de dados, conhecida como Big Data, ofereceu uma oportunidade única para alimentar e treinar sistemas de IA com uma variedade e volume de informações que não estavam disponíveis anteriormente.

Impacto no Desenvolvimento de IA:

O Big Data permitiu o treinamento de modelos de IA mais complexos e precisos. Com mais dados disponíveis para aprendizado, os sistemas de IA puderam melhorar signiﬁcativamente em áreas como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e tomada de decisões.

Avanços na Tecnologia de IA

Aprimoramento de Algoritmos e Redes Neurais:

A década de 2000 viu avanços signiﬁcativos em algoritmos de machine learning e no desenvolvimento de redes neurais mais profundas e complexas. Estes avanços permitiram que os sistemas de IA resolvessem problemas mais desaﬁadores e realizassem tarefas com maior precisão.

ANOS 2000: A CONVERGÊNCIA TRANSFORMADORA

Aplicações Práticas:

Durante este período, a IA começou a ser integrada em uma variedade de aplicações práticas e produtos comerciais. Desde sistemas de recomendação em plataformas de streaming até avanços em veículos autônomos e assistentes virtuais, a IA começou a ter um impacto direto e visível no cotidiano das pessoas.

Desaﬁos e Considerações Éticas

Questões de Privacidade e Segurança: Com o aumento do uso de Big Data, surgiram preocupações signiﬁcativas relacionadas à privacidade e segurança dos dados. A necessidade de regulamentações adequadas para proteger informações pessoais tornou-se um tópico de debate intenso.

Viés e Justiça Algorítmica:

A dependência de grandes conjuntos de dados também levantou questões sobre o viés nos algoritmos de IA. Tornou-se evidente que os sistemas de IA podem perpetuar ou até ampliﬁcar preconceitos existentes se os dados utilizados para treiná-los não forem cuidadosamente selecionados e gerenciados.

Conclusão

Os anos 2000 representaram um período de crescimento exponencial e integração da IA na vida cotidiana, alimentado pela ascensão do Big Data e por avanços tecnológicos substanciais. Esta década não só acelerou o desenvolvimento e a aplicação da IA, mas também levantou questões importantes sobre ética, privacidade e o futuro da interação entre humanos e tecnologia inteligente. O legado desta era é a base sobre a qual a IA contemporânea continua a evoluir, enfrentando desaﬁos emergentes e explorando novos horizontes.

ANOS 2010: A INTEGRAÇÃO PERVASIVA DA I.A.

A década de 2010 marcou um ponto de virada na história da Inteligência Artiﬁcial (IA), caracterizada pela sua integração onipresente na vida cotidiana. Durante este período, a IA deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma realidade tangível, impactando uma variedade de aspectos do dia a dia das pessoas.

Avanços Tecnológicos e Popularização da IA

Acessibilidade e Poder Computacional:

Os avanços no poder computacional e a disponibilidade de grandes conjuntos de dados permitiram o desenvolvimento de sistemas de IA mais soﬁsticados. A computação em nuvem e o aumento da capacidade de processamento nos dispositivos móveis tornaram a IA acessível a um público mais amplo.

Aprendizado Profundo e Redes Neurais:

Um dos marcos mais signiﬁcativos dos anos 2010 foi o avanço em deep learning (aprendizado profundo) e redes neurais, permitindo progressos notáveis em áreas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e análise preditiva.

IA na Vida Cotidiana

Assistentes Virtuais:

Assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant tornaram-se comuns, proporcionando aos usuários uma interação natural e intuitiva com a tecnologia por meio de comandos de voz.

Recomendações Personalizadas:

Algoritmos de IA passaram a alimentar sistemas de recomendação em plataformas de streaming, comércio eletrônico e mídias sociais, oferecendo experiências personalizadas aos usuários com base em seus hábitos e preferências.

ANOS 2010: A INTEGRAÇÃO PERVASIVA DA I.A.

Impacto nos Negócios e na Indústria

Transformação de Setores:

A IA transformou diversos setores, incluindo saúde, ﬁnanças e transporte. Na saúde, por exemplo, a IA contribuiu para diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados. No setor ﬁnanceiro, algoritmos de IA são utilizados para detectar fraudes e otimizar estratégias de investimento.

Veículos Autônomos e Robótica:

A pesquisa e desenvolvimento em veículos autônomos ganharam impulso, prometendo revolucionar o transporte. Além disso, a robótica avançada, alimentada por IA, começou a ser mais amplamente adotada em ambientes industriais e domésticos.

Desaﬁos Éticos e Sociais

Questões de Privacidade e Segurança:

Com a IA se tornando mais prevalente, surgiram preocupações crescentes sobre privacidade, segurança dos dados e vigilância. O uso de tecnologias de reconhecimento facial, em particular, gerou debates sobre privacidade e ética.

Reﬂexos no Emprego e na Sociedade:

A automação impulsionada pela IA também levantou questões sobre o futuro do trabalho, incluindo o potencial de deslocamento de empregos e a necessidade de novas habilidades no mercado de trabalho.

Conclusão

Os anos 2010 foram fundamentais para trazer a IA para o centro do palco na vida cotidiana e nos negócios. Esta década não só demonstrou o potencial da IA para transformar indústrias e melhorar a eﬁciência, mas também destacou a necessidade de abordar as implicações éticas e sociais dessa tecnologia emergente. À medida que avançamos, o desaﬁo continua sendo como aproveitar os benefícios da IA, garantindo que seu impacto na sociedade seja positivo e inclusivo.

ANOS 2020: NAVEGANDO NAS

COMPLEXIDADES DA I.A.

A Ascensão da IA Ética e Responsável

Conscientização sobre Ética em IA: O rápido desenvolvimento da IA levantou preocupações éticas signiﬁcativas, incluindo questões de viés, privacidade, transparência e responsabilidade. Tornou-se cada vez mais claro que, além de avançar tecnologicamente, é essencial garantir que a IA seja desenvolvida e usada de maneira ética e responsável.

Diretrizes e Regulamentações: Governos, organizações internacionais e empresas líderes começaram a estabelecer diretrizes e regulamentações para o uso ético da IA. Estas diretrizes são projetadas para garantir que a tecnologia seja usada para benefício social, evitando danos e discriminando práticas.

Avanços Técnicos e Desaﬁos Éticos

Desenvolvimentos em IA:

A IA continuou a avançar em áreas como processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina, e robótica autônoma. Com esses avanços, a IA passou a ter um impacto ainda maior em setores como saúde, educação e transporte.

Questões de Viés e Discriminação: Uma preocupação ética chave é o risco de viés nos sistemas de IA, onde preconceitos existentes em dados de treinamento podem levar a resultados discriminatórios. Isso gerou uma necessidade urgente de desenvolver métodos para mitigar o viés e garantir a equidade dos sistemas de IA.

Impacto Social e Humano da IA

Implicações no Emprego e na Sociedade:

A automação impulsionada pela IA levantou questões sobre o futuro do trabalho, incluindo preocupações com a substituição de empregos e a necessidade de requaliﬁcação e educação contínua.

Privacidade e Segurança de Dados:

Com a IA processando quantidades crescentes de dados pessoais, as preocupações com a privacidade e a segurança dos dados se intensiﬁcaram. Isso levou ao desenvolvimento de tecnologias e políticas mais robustas para proteger a privacidade dos indivíduos.

O Caminho a Seguir

IA para o Bem Social:

Apesar dos desaﬁos, há um reconhecimento crescente do potencial da IA para abordar problemas globais, como mudanças climáticas, saúde pública e desigualdade social. A IA ética é vista como uma ferramenta poderosa para o bem social.

Educação e Conscientização:

A educação sobre IA e ética tornou-se uma área de foco, tanto para proﬁssionais que trabalham com IA quanto para o público em geral. A compreensão das implicações éticas da IA é crucial para sua governança e uso responsável.

Conclusão

Os anos 2020 estão moldando uma era em que a ética na IA não é apenas uma reﬂexão, mas uma parte integrante do desenvolvimento e implementação da tecnologia. Enquanto a IA continua a avançar e a se integrar mais profundamente na sociedade, as questões éticas permanecem na vanguarda, exigindo uma abordagem equilibrada que maximiza seus benefícios enquanto minimiza os riscos e danos potenciais. Neste contexto, a IA ética não é apenas um imperativo moral, mas um requisito fundamental para a sustentabilidade e aceitação da IA na sociedade moderna.

NAS COMPLEXIDADES DA I.A.

ANOS 2020: NAVEGANDO

2022

Avanços em IA Conversacional:

Primeiros meses de 2022: Aumento signiﬁcativo na qualidade e capacidade dos modelos de IA conversacional, com melhorias na compreensão contextual e geração de linguagem natural.

IA e Saúde Pública:

Meados de 2022: Implementação de sistemas de IA em saúde pública para monitoramento e resposta a doenças, particularmente na continuação da gestão da pandemia de COVID-19.

Regulamentação em IA:

Terceiro trimestre de 2022: Governos em várias regiões começam a introduzir ou discutir regulamentações mais rígidas para o uso ético da IA, especialmente em relação à privacidade e viés de dados.

Inovações em IA Autônoma:

Final de 2022: Avanços signiﬁcativos em tecnologias de IA para veículos autônomos, com foco em melhorar a segurança e a eﬁciência operacional.

IA em Educação:

Primeiro trimestre de 2023: Crescimento no uso de sistemas de IA para personalização da aprendizagem e assistência educacional, reﬂetindo uma tendência crescente na educação personalizada.

Desenvolvimento Sustentável com IA:

Meados de 2023: Aumento na aplicação de IA para soluções de desenvolvimento sustentável, incluindo monitoramento ambiental e otimização de recursos.

Tecnologias de Geração de Imagem por IA:

Terceiro trimestre de 2023: Surgimento de novas e poderosas ferramentas de IA para geração e edição de imagens, impulsionando o campo do design gráﬁco e da criação de conteúdo digital.

Ética e IA:

Final de 2023: Continuação do debate e implementação de padrões éticos em IA, com um foco especial em reduzir o viés e aumentar a transparência nos sistemas de IA.

Esta timeline oferece um vislumbre dos tópicos e tendências chave na área de IA entre 2022 e 2023, reﬂetindo tanto os avanços tecnológicos quanto as considerações éticas e regulatórias que moldam o campo.

2023

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA (IAG)

A Inteligência Artiﬁcial Generativa (IAG) refere-se a um ramo da inteligência artiﬁcial (IA) que se concentra em criar sistemas capazes de gerar conteúdo novo e original. Esses sistemas são projetados para aprender padrões a partir de dados de entrada e, com base nesse aprendizado, podem criar novas informações ou produzir resultados criativos. Um exemplo notável de IAG é a arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer), que é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI.

A IAG utiliza técnicas como redes neurais e aprendizado profundo para imitar padrões e características encontrados nos dados de treinamento. Esses sistemas podem ser aplicados em diversas áreas, como criação de texto, imagens, música e até mesmo em jogos. A capacidade de gerar conteúdo de forma autônoma e criativa distingue a IAG, permitindo que máquinas gerem material inédito com base em seu entendimento dos dados prévios. Essa abordagem tem aplicações em campos como criação de arte, geração de texto natural e simulação de ambientes virtuais, entre outros.

A HISTÓRIA DA OpenAI E DO MODELO DE LINGUAGEM

A OpenAI é uma organização de pesquisa sem fins lucrativos fundada em 2015 por Elon Musk, Sam Altman, Ilya Sutskever e outros. A organização tem como missão garantir que a inteligência artificial seja desenvolvida de forma segura e benéfica para a humanidade.

Um dos principais projetos da OpenAI é o ChatGPT, um modelo de linguagem grande (LLM) que foi lançado em 2020. O ChatGPT é treinado em um enorme conjunto de dados de texto e código, e é capaz de gerar texto, traduzir idiomas, escrever diferentes tipos de conteúdo criativo e responder às suas perguntas de forma informativa.

A história do ChatGPT

O ChatGPT é o sucessor do GPT-2, um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI em 2018. O GPT-2 foi um marco na área da IA, pois foi capaz de gerar texto de qualidade humana.

O ChatGPT foi desenvolvido usando uma arquitetura de transformador, que é um tipo de rede neural particularmente eﬁcaz para tarefas de linguagem.

O ChatGPT também foi treinado em um conjunto de dados muito maior do que o GPT-2, o que lhe dá uma capacidade ainda maior de gerar texto criativo e informativo.

O impacto do ChatGPT

O ChatGPT tem o potencial de revolucionar a forma como interagimos com a tecnologia. O modelo pode ser usado para criar assistentes virtuais mais inteligentes, chatbots mais realistas e ferramentas de tradução mais precisas.

O ChatGPT também pode ser usado para criar novas formas de arte e entretenimento. O modelo pode ser usado para gerar poemas, histórias, músicas e outros tipos de conteúdo criativo.

O futuro do ChatGPT

A OpenAI continua a desenvolver o ChatGPT. A organização está trabalhando para melhorar a capacidade do modelo de gerar texto em diferentes idiomas, de responder às suas perguntas de forma mais abrangente e de criar conteúdo criativo mais original.

O ChatGPT tem o potencial de se tornar uma ferramenta poderosa que pode ser usada para melhorar nossas vidas de muitas maneiras.

DICAS PARA USAR O ChatGPT

O chat GPT é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para uma variedade de tarefas, desde gerar texto criativo até responder a perguntas de forma informativa. No entanto, para obter os melhores resultados, é importante seguir algumas dicas:

1. Seja claro e especíﬁco em suas perguntas. Quanto mais claro e especíﬁco você for em suas perguntas, mais precisas serão as respostas do GPT. Por exemplo, em vez de perguntar "O que é o Brasil?", pergunte "Qual é a capital do Brasil?".

2. Experimente diferentes abordagens. Se você não estiver satisfeito com a primeira resposta do GPT, tente reformular sua pergunta ou usar palavras-chave diferentes. O GPT pode ser criativo e gerar respostas diferentes para a mesma pergunta.

3. Inclua palavras-chave relevantes. Se você deseja que o GPT gere texto sobre um tópico especíﬁco, inclua palavras-chave relevantes em sua pergunta. Por exemplo, se você deseja que o GPT gere um poema sobre amor, inclua as palavras "amor", "coração" e "romance" em sua pergunta.

4. Use uma linguagem natural. O GPT é treinado em um enorme conjunto de dados de texto, o que signiﬁca que ele entende e responde à linguagem natural. Portanto, não há necessidade de usar uma linguagem formal ou técnica.

5. Aproveite os prompts em suas buscas. Os prompts são frases ou perguntas que você pode usar para ajudar o GPT a entender o que você está procurando. Por exemplo, se você deseja que o GPT gere um resumo de um artigo, inclua o título do artigo como prompt.

Se você estiver usando o GPT para gerar texto criativo, como poemas, histórias ou scripts, seja paciente. O GPT pode levar algum tempo para gerar um resultado que você goste. O GPT é uma ferramenta poderosa, mas não é perfeita. Às vezes, o GPT pode gerar texto que é impreciso ou incorreto. Se você estiver preocupado com a precisão das informações do GPT, veriﬁque com outras fontes. Com um pouco de prática, você poderá usar o chat GPT para uma variedade de tarefas.

UMA PLATAFORMA DE IA GENERATIVA PRONTA PARA VOCÊ!

A IA generativa é um tipo de inteligência artiﬁcial que pode transformar texto e outros comandos em resultados extraordinários. Embora a discussão acerca da tecnologia tenha se concentrado na geração de arte e imagens por IA, a IA generativa pode fazer muito mais do que gerar imagens estáticas a partir de comandos de texto. Com algumas palavras simples e o gerador de IA certo, qualquer pessoa pode criar vídeos, documentos e experiências digitais, assim como arte e imagens soﬁsticadas. Geradores de arte com IA também podem ser usados para produzir “componentes criativos”, como pincéis, vetores e texturas, que podem aprimorar ou formar a base do conteúdo.

Para que servem os geradores de IA?

Geradores de IA como o Firefly podem impulsionar a criatividade ao oferecer às pessoas novas maneiras de imaginar, experimentar e dar vida a suas ideias. O Firefly é único porque a Adobe tem a intenção de transformá-lo em mais do que um gerador de imagem de IA a partir de texto. Como parte da Creative Cloud, queremos que o Firefly complemente as ferramentas da Adobe que todos já conhecem, com a edição e a geração de diferentes tipos de mídia a partir de texto, desde imagens estáticas até vídeos e 3D, assim como “componentes criativos” como pincéis, vetores, texturas e muito mais.

Para o Fireﬂy, o objetivo futuro é capacitar criadores a usar linguagem comum e outros comandos para testar variações de design, remover imperfeições de fotos, adicionar elementos a uma ilustração, mudar a atmosfera de um vídeo, adicionar textura a objetos 3D, criar experiências digitais e muito mais, para depois personalizar e editar facilmente o conteúdo por meio de uma combinação do Fireﬂy com outras ferramentas da Creative Cloud.

Como geradores de arte com IA funcionam?

Como um tipo de tecnologia de IA generativa, os geradores de arte de IA funcionam de maneira semelhante a outros tipos de inteligência artiﬁcial, que utilizam um modelo de aprendizado de máquina e grandes conjuntos de dados para produzir determinado resultado. Com IA generativa, qualquer pessoa pode usar linguagem comum e outros comandos para produzir imagens, vídeos, documentos, experiências digitais e muito mais. O Adobe Fireﬂy está sendo integrado à Creative Cloud para fornecer às pessoas as ferramentas para gerar rapidamente resultados e personalizá-los conforme suas próprias ideias criativas.

Quais aplicativos da Creative Cloud incluem o Fireﬂy?

Levamos o Adobe Fireﬂy aos aplicativos da Creative Cloud. Os recursos do Fireﬂy podem ser encontrados no Photoshop, no Illustrator, no Adobe Express e no Adobe Stock.

Em quais idiomas o Fireﬂy está disponível?

O Firefly disponibiliza o poder da IA generativa a públicos globais ao oferecer suporte a mais de cem idiomas para a inserção de comandos de texto, além de localizar o site do Firefly em mais de 20 idiomas, começando com alemão, chinês simplificado, chinês tradicional, coreano, dinamarquês, espanhol, finlandês, francês, holandês, italiano, japonês, norueguês, português brasileiro e sueco.

E se meu comando não for traduzido corretamente?

No momento, aceitamos comandos em mais de cem idiomas por meio da tradução automática em inglês fornecida pelo Microsoft Translator. Devido às particularidades de cada idioma, alguns resultados gerados a partir de comandos traduzidos podem ser imprecisos ou diferentes do esperado. Estamos trabalhando para identiﬁcar e resolver quaisquer problemas. Para relatar resultados incorretos de tradução, passe o mouse sobre a imagem gerada e clique na ferramenta Relatar.

De onde o Fireﬂy obtém seus dados?

O modelo de IA generativa atual do Fireﬂy é treinado com um conjunto de dados licenciados, como o Adobe Stock, e conteúdo de domínio público cujos direitos autorais expiraram.

À medida que o Firefly evolui, a Adobe busca maneiras de permitir que os criadores treinem o modelo de machine learning com seus próprios ativos para que possam gerar conteúdo consistente com seu estilo, identidade visual e linguagem de design próprios sem a influência do conteúdo de outros criadores. A Adobe continuará escutando e trabalhando com a comunidade criativa para tratar de futuros desenvolvimentos aos modelos de treinamento do Firefly.

O que a Adobe está fazendo para garantir que o Fireﬂy seja comercialmente seguro?

Como parte do esforço da Adobe para projetar o Fireﬂy para ser comercialmente seguro, estamos treinando nosso modelo comercial inicial do Fireﬂy em conteúdo licenciado abertamente, como o Adobe Stock, e conteúdo de domínio público em que os direitos autorais expiraram.

Posso usar os resultados gerados pelo Fireﬂy em projetos comerciais?

Resultados dos recursos de IA generativa sem o rótulo beta podem ser usados comercialmente. Resultados dos recursos beta de IA generativa podem ser usados comercialmente, a menos que informado o contrário no produto ou em outro local, mas eles não incluem indenização enquanto estiverem na versão beta.

Como cliente da Adobe, cópias do meu conteúdo serão incluídas como parte do modelo do Fireﬂy?

Não, as cópias de conteúdo do cliente não serão incluídas nos modelos do Fireﬂy.

Para mais esclarecimentos, planos e comparativos com outras IAs Generativas consulte adobe.com / ADOBE FIREFLY.

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Use a IA generativa e comandos de texto simples para criar resultados da mais alta qualidade, como imagens, efeitos de texto e paletas de cores originais e atraentes.

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RECURSOS:

CRIATIVIDADE EM FOCO. EXPERIMENTE.

A Adobe tem o compromisso de desenvolver IA generativa com responsabilidade e foco na comunidade criativa. Nossa missão é oferecer a criadores todas as vantagens práticas e criativas. À medida que o Fireﬂy evolui, trabalharemos lado a lado com a comunidade criativa para desenvolver tecnologia que apoia e aprimora o processo criativo.

Aprimore o processo criativo. O objetivo do Firefly é ajudar as pessoas a expandir sua criatividade nata. Como um produto e um modelo integrado aos aplicativos da Adobe, o Firefly oferece ferramentas de IA generativa feitas especialmente para necessidades, casos de uso e fluxos de trabalho criativos.

Dê aos criadores vantagens práticas. Treinado em imagens do Adobe Stock, conteúdo licenciado abertamente e conteúdo de domínio público, o Firefly foi projetado para ser seguro para uso comercial. Para garantir que os criadores possam se beneficiar da IA generativa, desenvolvemos um modelo de remuneração para os colaboradores do Adobe Stock cujo conteúdo é usado no conjunto de dados para treinar os modelos do Firefly.

Deﬁna o padrão da responsabilidade. Por meio de esforços como a Iniciativa de autenticidade de conteúdo e a Coalizão pela proveniência e autenticidade do conteúdo, defendemos a responsabilidade e a transparência no uso de IA generativa. Estamos trabalhando em uma tag universal “Proibido Treinar” nas Credenciais de conteúdo que permanecerá associada ao conteúdo onde quer que ele seja usado, publicado ou armazenado.

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Preenchimento Generativo e Expansão

Generativa no Photoshop

Use um comando de texto simples para adicionar ou remover conteúdo de qualquer imagem. Clique e arraste além da borda da imagem para preencher perfeitamente a tela expandida com o conteúdo correspondente. Viabilizado pelo Adobe Fireﬂy.

Texto para gráﬁco vetorial no Illustrator

Gere gráficos vetoriais personalizáveis e dimensionáveis com uma descrição simples e o recurso Texto para gráfico vetorial viabilizado pelo Firefly. Crie ícones, padrões e muito mais para ativos de marca, conteúdo para redes sociais, entre outros.

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O que são créditos generativos?

Sua assinatura da Creative Cloud, do Adobe Express, do Adobe Firefly ou do Adobe Stock agora inclui créditos generativos mensais que fornecem acesso aos recursos de criação de conteúdo desenvolvidos pelo Firefly. Os créditos generativos fornecem acesso aos recursos de IA generativa desenvolvidos pelo Adobe Firefly. Saiba mais sobre créditos generativos.

O que é o plano Premium do Adobe Fireﬂy?

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A WEB 3.0: TECNOLOGIAS

A Web 3.0, também conhecida como a terceira geração da World Wide Web, representa uma evolução signiﬁcativa em relação às suas predecessoras, a Web 1.0 e a Web 2.0. Enquanto a Web 1.0 era caracterizada por páginas estáticas e informações unidirecionais, e a Web 2.0 introduziu a interatividade e a colaboração entre os usuários, a Web 3.0 busca levar a internet a um patamar mais avançado e inteligente, incorporando tecnologias como inteligência artiﬁcial, blockchain e semântica.

Uma das características fundamentais da Web 3.0 é a capacidade de oferecer uma experiência mais personalizada e contextualizada aos usuários. Com o uso de algoritmos avançados e inteligência artiﬁcial, a Web 3.0 pode entender o comportamento do usuário, suas preferências e necessidades, adaptando assim o conteúdo e os serviços de forma mais eﬁciente e precisa.

Além disso, a Web 3.0 visa superar os desaﬁos de descentralização e segurança, incorporando a tecnologia blockchain. Isso permite a criação de aplicativos e serviços descentralizados, eliminando a necessidade de intermediários e proporcionando maior segurança e transparência nas transações online.

A WEB 3.0: TECNOLOGIAS

Outro aspecto importante da Web 3.0 é a semântica da informação. Isso significa que a web não apenas compreende os dados, mas também entende o significado por trás deles. Isso facilita a busca e o acesso a informações relevantes de maneira mais eficiente, permitindo uma navegação mais inteligente na vastidão de dados disponíveis na internet.

Em resumo, a Web 3.0 representa uma evolução na forma como interagimos com a internet, integrando tecnologias avançadas para proporcionar uma experiência mais personalizada, segura e inteligente aos usuários, ao mesmo tempo em que busca superar os desaﬁos de descentralização e semântica que ainda persistem na web atual.

BLOCKCHAIN

O blockchain é como um livro de registros digital que é compartilhado por muitas pessoas. Imagine um caderno em que todos podem escrever, mas ninguém pode apagar o que foi escrito. Cada página desse caderno é um bloco, e todas as páginas estão conectadas, formando uma corrente (chain). Quando alguém faz uma anotação nova (uma transação, por exemplo, a transferência de uma criptomoeda), essa informação é escrita em uma nova página (bloco) e todos na rede veem. Como ninguém pode apagar ou mudar o que foi escrito, as informações no caderno são seguras e conﬁáveis. O blockchain é usado principalmente para garantir transparência e segurança em transações online, como as de criptomoedas.

Por ser uma tecnologia de registro distribuído visa criar uma rede descentralizada e imutável para registrar transações. Essa inovação proporciona um método seguro e transparente de verificar e registrar informações, eliminando a necessidade de uma autoridade central. O blockchain é composto por blocos de dados encadeados de forma cronológica, onde cada bloco contém um conjunto de transações. Cada bloco é vinculado ao anterior por meio de uma função matemática criptográfica, criando uma cadeia de blocos que não pode ser alterada retroativamente sem a alteração de todos os blocos subsequentes. Esse sistema de consenso descentralizado e criptografado torna o blockchain resistente a fraudes e censura, proporcionando confiança e segurança nas transações.

NFT

NFT, ou Token Não Fungível, é como uma etiqueta especial para coisas digitais. Imagina que você tem uma foto no computador, mas em vez de ser uma foto comum, ela tem uma etiqueta única que mostra que é a única no mundo, como uma assinatura. Essa etiqueta é o NFT. As pessoas estão usando NFTs para comprar e vender coisas digitais exclusivas, como arte, vídeos e até tweets, porque o NFT prova quem é o dono da coisa digital, mesmo que ela possa ser facilmente copiada.

Imagine uma arte digital, uma foto histórica de um gol do seu ídolo, um post no Instagram ou um twit, uma música ou um vídeo.

NFTs são tokens que podemos usar para representar a propriedade de itens exclusivos. Por meio deles podemos tokenizar coisas como arte, colecionáveis e até imóveis. Eles só podem ter um proprietário oﬁcial de cada vez e são protegidos pelo blockchain Ethereum - ninguém pode modiﬁcar o registro de propriedade ou copiar/colar um novo NFT existente.

Tokens Não Fungíveis (NFTs) signiﬁca que um NFT não pode ser diretamente trocado por outro, pois além de terem propriedades diferentes possuem valores diferentes. NFTs podem ser escassos. Imagine uma coleção digital de um designer famoso que coloca a venda apenas 10 NFTs da sua nova coleção. Isto torna o NFT especíﬁco, com propriedades e identidade únicas, quase que raro dependendo do caso.

Já o dinheiro é fungível. Uma moeda de 1 real é igual a outra moeda de 1 real e podem ser trocadas. O mesmo ocorre com o bitcoin, ele não é um NFT porque não é único. Eu posso trocar o meu bitcoin com o seu bitcoin. Dinheiro armazena valor e ponto ﬁnal. Se eu comprar uma arte NFT, ﬁcará registrado na rede blockchain que eu sou o novo proprietário deste asset digital. Se eu revender este NFT não só eu como o autor original pode receber um percentual desta venda assim como a plataforma utilizada como Market place. Se este processo de compra e venda de um mesmo NFT continuar acontecendo o autor continua recebendo royalties que podem variar de 5 a 10%. Já para a plataforma este valor pode girar em torno de 10% Isto é revolucionário!

WEB 3.0:

TECNOLOGIAS

METAVERSO

Muito tem se falado sobre o Metaverso ultimamente. O termo tornou-se um dos mais pesquisados no Google, no ﬁnal de 2021, chegando a superar em alguns momentos o termo covid. O metaverso em breve será tão onipresente quanto TikTok, Instagram e Facebook (agora Meta).

Metaverso é um universo virtual que busca reproduzir a realidade usando tecnologias como realidade virtual, realidade aumentada e internet. Nesse espaço virtual coletivo, é possível criar um avatar, conversar com pessoas, jogar, comprar itens virtuais, entre muitas outras possibilidades. A blockchain é a tecnologia que transforma um mundo virtual em um metaverso.

Se o metaverso cria experiências mais imersivas e o direito verdadeiro de propriedade entendemos que estamos mudando a nossa forma de aprender, se divertir, socializar e comprar, certo? No e-commerce compreendemos toda a jornada de compra do cliente, que primeiro faz uma pesquisa, lê um artigo ou clicou num banner, é direcionado para um site, navega pelo catálogo de produtos, compara preços, adiciona no carrinho de compras e passa o cartão de crédito. No metaverso as empresas podem oferecer novas experiências e assets (bens) para os consumidores. Cada interação no metaverso é um dado coletado. A inteligência artiﬁcial capta este dado e vai aprimorando a jornada do consumidor (entenda-se avatar). O que no e-commerce é uma simples sugestão do tipo: pessoas que compraram este livro também comparam X, Y, Z, no metaverso, após uma aula, por exemplo, sobre sustentabilidade, um novo portal pode-se abrir para o seu avatar entrar e você ver em formato 3D vários tipos de coletor solar, mostrando como funciona a captação e quanto você economizará por mês. Um vendedor (avatar ou video) estará a sua disposição para tirar dúvidas ou apresentar novos produtos. Você também pode comprar um NFT onde parte da renda vai para um projeto social ou desenvolvimento de pesquisa. Este mesmo NFT te dá direito de participar presencialmente de um workshop com especialistas sobre o tema. Observem que estamos falando de uma nova experiência, seja educacional, de entretenimento, de trabalho, de socialização ou de compras (ou todas elas juntas) e de propriedade (física e digital). Imagine as possibilidades que empresas de forma pioneira podem criar para o mercado que está passando por este processo de mudança cultural. Experimentar é o melhor remédio!

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AVATAR

Criando a sua identidade digital

Avatar signiﬁca manifestação corporal de um ser super poderoso, na religião hindu. Avatar é um ser supremo, imortal. A divindade Vishnu que é adorada pelos hindus, tem muitos avatares, e já sofreu segundo eles muitas encarnações.

No mundo virtual, avatar é uma personalidade que integra o metaverso e representa uma personalidade dentro desse meio. Um avatar vai muito além de um mero espectador: ele é o agente que contribui para o desenvolvimento da realidade virtual no qual está inserido.

Terei uma única identidade digital e através do meu avatar eu poderei entrar em qualquer evento no Metaverso. Na web 2.0 temos vários IDs, perﬁs diversos em mídias sociais, badges, histórico de games, inúmeros login e senhas e tudo armazenado em um das Big 5 (Microsoft, Google, Facebook, Amazon e Apple). Se na realidade eu uso um terno, as pessoas esperam de mim um determinado comportamento. Se estou usando calça jeans com uma camiseta da minha banda favorita, talvez esperem outro. Esses atributos visuais também são utilizados no Metaverso através do seu avatar. Posso ser representado por algo muito próximo da minha pessoa, ser mais alto, mais baixo, mais forte, ou ser um guerreiro, um cachorro ou uma banana. Não há certo ou errado. Há o que você quer ser simplesmente, porque é possível. Se sou introvertido na vida real posso ser extrovertido no Metaverso. Posso usar inúmeros acessórios como mochilas, bolsas, asas, armas, skins, patins, colares. Usarei o meu nome real? Muitos preferem o anonimato, como no mundo gamer, onde o João da Silva pode ser reconhecido como JXYZ, pois simplesmente ele não quer ser reconhecido. Quase ninguém conhece o João da Silva no mundo real, mas no Metaverso ele pode se tornar uma celebridade e consequentemente se tornar um bilionário ganhando criptomoedas. Ele vai querer que saibam quem ele é na vida real e quanto dinheiro possui? João da Silva poderá andar tranquilamente pelas ruas da cidade, sem ser incomodado por fãs e paparazzi. Mas JXYZ estárá disponível num único Metaverso, ou em vários?. Terei múltiplos avatares? Um único avatar com todos os acessórios, mas com diferentes usernames? E quando surgir um novo Metaverso e alguém registrar primeiramente o meu famoso username e sequestrar a minha “reputação digital”. Sim, atualmente temos um problema de interoperabilidade...

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REALIDADE VIRTUAL

“VR é o nosso primeiro passo para a terra de aventura da imaginação.”

Frank Biocca

Realidade Virtual você utiliza um headset (óculos VR) para ter uma experiência imersiva. Você não enxerga o mundo exterior, o que pode ser um fator positivo para uma maior absorção do conteúdo, pois você ﬁca livre das distrações exteriores e está 100% concentrado num universo virtual. O lado negativo é que você não pode caminhar livremente com ele dentro da sua casa ou na rua sob o risco de bater na parede ou ser atropelado.

Para forjar a realidade, eles criam uma ilusão de profundidade através da estereoscopia, na qual, duas imagens diferentes são geradas para cada olho. Assim, o cérebro interpreta que as duas são uma só.

Além de criar essa ilusão para o cérebro, os óculos também permitem que o cenário interaja conforme você se movimenta com a cabeça - tecnologia chamada de head tracking., assim você tem uma visão mais ampla daquele ambiente virtual, o que faz com que a imagem não permaneça estática em um ponto, mas acompanhe completamente a sua movimentação. A realidade virtual é uma tecnologia digital que te "teletransporta" para um ambiente virtual imersivo.

Um pouco de história da Realidade Virtual

Em 1838 o cientista britânico Charles Wheatstone criou os chamados óculos estereoscópicos. Esses óculos tinham espelhos em frente aos olhos, com uma angulação especíﬁca e uma mesma foto nos olhos esquerdo e direito. Dessa forma, ele criava uma ilusão de volume e imersão.

Nos anos 90, a realidade virtual começou a se popularizar e ganhar relevância, principalmente nos games. O grupo Virtuality deu o pontapé inicial na fabricação de dispositivos e arcades com o recurso VR, incluindo para jogos multiplayer.

Um grande salto foi dado em 2010, em parte graças ao produto Oculus Riftmodelo de óculos para gamers desenvolvido pelo Oculus, que hoje pertence à Meta (Facebook), através de uma campanha no Kickstarter (plataforma de ﬁnanciamento coletivo).

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REALIDADE AUMENTADA

Realidade Aumentada (RA) é uma das peças dentro do complexo quebra-cabeças chamado Metaverso. Ela é a integração do virtual com o real através de uma câmera. Através de um smartphone ou smartglass você pode observar uma camada de conteúdo virtual sobreposta ao mundo presencial. Lembra do Pokemon

Go? Você enxerga as animações gráficas projetadas e o mundo físico. Um dos usos mais conhecidos da realidade aumentada são os filtros para fotos, como os do Snapchat e do Instagram. RA é utilizada atualmente para uma série de ações no varejo, trazendo informações extras sobre produtos, ao apontar a câmera do seu celular para a embalagem a RA te traz vídeos, animações 3D, holografias, games e uma série de informações que não caberiam num rótulo tradicional.

Para inserir elementos virtuais no mundo real, a realidade aumentada precisa de um marcador, que pode ser uma imagem, um espaço plano, entre outros elementos. A câmera usa esta marcação para inserir o elemento virtual na imagem capturada.

Para isso você precisa de um dispositivo com câmera para fazer a leitura do marcador (ilustração) ou QR Code para ativar um conteúdo. É necessária a presença de luz (natural ou artiﬁcial) para a RA funcionar.

Aplicações

Hoje em dia é muito comum vermos a realidade aumentada sendo aplicada em projetos ligados à saúde, a educação, a indústria 4.0 e a publicidade.

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REALIDADE MISTA

Realidade Mista (RM) é uma mistura dos mundos real e virtual, no qual, objetos físicos e digitais interagem em tempo real, através da sobreposição e interação de conteúdos virtuais com o mundo real. Essa tecnologia usa parte do ambiente real e parte do espaço virtual, tornando assim, uma experiência mais interativa e imersiva, através dos óculos.

Um dos precursores da realidade mista foi a Microsoft através dos óculos Hololens, lançado em 2015. Com ele é possível projetar virtualmente uma tela do Netflix, uma planilha ou ver os gols da rodada, a previsão do tempo e a lista dos compromissos de hoje, ou seja, várias janelas virtuais abertas e flutuando ao meu redor, para eu tomar decisões, aprender ou me entreter. Tudo isso com as mãos livres preparando o café da manhã. Para quem assistiu ao filme de ficção científica, “Minority Report” (2002), Tom Cruise aparecia controlando por gestos e voz vários painéis virtuais com inúmeras informações.

Ainda sobre o Microsoft Hololens, ele é considerado um "computador holográﬁco”, estes óculos trabalham com hologramas e seu hardware é inteiramente voltado para interpretar gestos e vozes para que objetos, menus e ferramentas físicas e virtuais possam ser utilizados normalmente. Tudo isso com as suas mãos livres.

A WEB 3.0: TECNOLOGIAS

O 5G é o padrão de tecnologia de quinta geração para redes móveis e de banda larga, sendo o sucessor das redes 4G e 3G. O 4G será lembrado como a era do consumo massivo de dados, sem os quais não existiriam mapas de trânsito em tempo real (Waze) e nem bancos digitais. A velocidade aumenta mais uma vez. A tecnologia 5G é, em média, 20 vezes mais rápida do que o 4G. A velocidade máxima de download do 5G é de 2 Gbps (Gigabits por segundo) já a do 4G é de 150 Mbps (Megabits por segundo), cerca de 13 vezes mais rápido. Mas essa não é a grande vantagem do 5G, tanto para a sociedade quanto para os negócios. A grande vantagem é o ganho de latência. Latência é o tempo que um pacote demora para sair de um dispositivo (seu celular, um assistente de voz ou um carro autônomo) chegar no servidor e depois voltar para esse dispositivo. Muito comum se você joga ou tem filhos que jogam usar a expressão “lag”, ou seja, a sua internet está sofrendo um atraso no envio e retorno destes pacotes, está com uma latência alta. Imagine que um carro autônomo em movimento detecte um pedestre se aproximando. Sem a conexão 5G, imagine que este pacote demore muito para voltar do servidor e as chances de um acidente ocorrer é muito alta. Quando a latência é baixa (5G) a resposta vem rápida e o carro autônomo tem tempo suficiente para frear. Além dos carros autônomos haverá um grande impacto na automação de processos produtivos, como logística e agricultura. Logo será comum ver um caminhão sem motorista ou um drone pulverizando lavouras com precisão. A medicina está se beneficiando com a tecnologia 5G. Você poder ser operado por um especialista que está do outro lado do mundo. De um lado um médico e do outro um braço mecânico que reproduz os movimentos desse médico. O tempo de resposta do movimento do médico se aproxima em muito ao vídeo que ele está assistindo do paciente, graças a baixa latência da tecnologia 5G. Junto a sensores, a tecnologia 5G tem ajudado a manutenção de peças na indústria, avisando quando devem ser trocadas. Teremos mais adeptos aos e-sports, pois em função do 5G não teremos mais “lag” e as partidas serão cada vez mais realistas, em função do rápido retorno de cada movimento dos jogadores. Finalmente, por se tratar de uma tecnologia de baixo consumo, o 5G deve fazer com que as baterias durem mais e tenham uma maior vida útil. Com certeza novos negócios e aplicativos surgirão em função do 5G. A indústria do entretenimento deve sofrer uma nova revolução, além das áreas já citadas, como saúde, mobilidade e indústria.