Curioso

NASA observa o Brasil do espaço e encontra uma "esponja" de 240 km² com 600 milhões de anos

Uma formação geológica oval se destaca no centro de Goiás quando vista do espaço

Uma formação geológica oval se destaca entre estradas, lavouras e cidades no centro de Goiás quando vista do espaço. A Serra de Caldas, também chamada de domo de Caldas Novas, absorve e armazena água no subsolo e, por isso, ganhou o apelido de esponja natural.

Um estudo de 2004 estimou que a estrutura possui pelo menos 600 milhões de anos. O satélite Landsat 9, da NASA, capturou a imagem da formação com o instrumento OLI-2 e revelou detalhes desse antigo planalto brasileiro. A área cobre aproximadamente 240 km² e sobe cerca de 300 metros acima do relevo ao redor.

Esse mecanismo hidrológico sustenta as águas termais de Caldas Novas e Rio Quente.

Uma elevação que engana o olhar

De certos ângulos, um efeito óptico conhecido como inversão de relevo faz a elevação parecer uma depressão escavada na paisagem. A formação é coberta pelo Cerrado, a savana tropical com grande diversidade de plantas e animais presente em parte expressiva do território brasileiro.

O bioma reúne campos abertos, trechos de mata e áreas úmidas. No entorno, a vegetação original cedeu lugar a plantações nas últimas décadas, criando um contraste nítido.

O Parque Estatal de Caldas Novas protege essa porção do Cerrado desde 1970. E preserva espécies características como a seriema de patas vermelhas, o pequi e a lobeira, cujos frutos alimentam o lobo de crina. A imagem do espaço evidencia o contraste entre a área preservada e o mosaico de plantações que avança ao redor, pressionando os limites da unidade.

 

O mecanismo por trás da esponja

Grande parte da chuva que atinge a região penetra pelas rochas e recarrega os aquíferos sob o planalto. Por absorver e distribuir água, o Cerrado ganhou o título de berço das águas no Brasil, alimentando reservas subterrâneas e bacias hidrográficas importantes.

Essa água está diretamente ligada às águas termais que tornaram Caldas Novas e Rio Quente conhecidas em todo o país.

O calor dessas águas não procede de vulcões nem de magma: a água desce por falhas. E fraturas nas rochas até camadas mais profundas, onde esquenta com o calor natural do interior da Terra e depois retorna à superfície. Esse ciclo garante água quente mesmo em períodos de seca prolongada.

Estudos geológicos confirmam que a formação não contém urânio, o que esclarece aspectos da composição dessa estrutura antiga, que sustenta a vida e a economia da região.

Mensagem decifrada

Após mais de 100 anos, IA decifra mensagem de rádio alemã transmitida em 1918 na Primeira Guerra

Texto integrava um grupo de 50 cifrados históricos ainda sem solução

05/10/2026 12h17

Imagem: Office of the Chief Signal Officer/Wikimedia Commons

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Uma mensagem de rádio alemã, transmitida em 27 de novembro de 1918, resistiu a mais de um século de tentativas de decodificação. Especialistas em criptografia já haviam resolvido centenas de comunicações militares semelhantes daquele período, mas não essa. O texto integrava um grupo de 50 cifrados históricos ainda sem solução, reunidos pelo portal alemão ScienceBlogs.

Agora, o modelo de inteligência artificial GPT-6 Astra, da OpenAI, encontrou a combinação que permitiu reconstruir a frase original, ligada a movimentações navais daquela época.

Um enigma criado havia mais de 100 anos

Os combates da Primeira Guerra Mundial pararam em 11 de novembro de 1918, com o Armistício de Compiègne entre a Alemanha e as forças aliadas. O fim oficial do conflito, porém, só veio com a assinatura do Tratado de Versalles, em 28 de junho de 1919.

Entre a trégua nos campos de batalha e o fechamento formal do acordo de paz, a mensagem transmitida em novembro de 1918 continuava intacta, sem que ninguém soubesse decifrá-la.

O sistema usado pelos alemães, chamado ADFGVX, combinava duas técnicas de criptografia e exigia uma senha específica para ser decifrado. Sem ela, reconstruir a ordem original dos símbolos era quase impossível.

A senha certa, na data errada

A solução veio de um detalhe documentado que, à primeira vista, afastava qualquer chance de sucesso. O GPT-6 Astra testou a palavra alemã Truppenverschiebung — movimento de tropas —, registrada na obra de J, e rives Childs sobre cifras militares germânicas daquele período.

O problema é que essa senha só passou a ser usada em 9 de dezembro de 1918, quase duas semanas depois de a mensagem ter sido enviada. Mesmo com essa inconsistência de datas, o modelo seguiu adiante e aplicou a chave ao criptograma original.

Como o modelo reconstruiu o texto

O método alemão representa cada letra ou número por um par de símbolos escolhidos entre seis — A, D, F, G, V e X — dispostos numa tabela. Em seguida, o conteúdo cifrado é espalhado em colunas conforme a senha escolhida, e o sistema reorganiza essas colunas em ordem alfabética.

Desfazer esse embaralhamento não depende só de reconhecer padrões repetidos no texto. É preciso recompor a sequência exata que os símbolos tinham antes da troca de colunas — e foi esse o trabalho realizado pela inteligência artificial.

A mensagem somava 170 símbolos, distribuídos em linhas vinculadas às 19 letras da palavra-senha. Com a posição de cada coluna identificada, o sistema calculou quais pares deveriam se formar antes de passar pela tabela de decodificação. O processo resultou em uma frase legível em alemão, com uma pequena dúvida sobre um dos números.

O que a mensagem revela sobre a guerra naval

O resultado final, traduzido, descreve a chegada de um cruzador britânico a Sebastopol em 24 de novembro de 1918, seguido pela aproximação de um esquadrão aliado em 26 de novembro. A referência a movimentações navais reais dá força à interpretação: registros navais confirmam que o HMS Canterbury chegou a Sebastopol em 24 de novembro.

E um esquadrão aliado com unidades britânicas e francesas chegou dois dias depois.

A descoberta mostra como ferramentas modernas de inteligência artificial podem aplicar lógica combinatória a um problema que a análise manual tradicional não resolveu por mais de cem anos. O episódio de Sebastopol, até então perdido entre dezenas de cifrados não resolvidos, agora integra a documentação daquele período final da guerra.

Permanece em aberto como a chave correta funcionou em uma mensagem anterior à data de seu suposto uso. O caso levanta dúvidas sobre como as chaves de cifrado alemãs eram de fato gerenciadas no final da Primeira Guerra Mundial.

Tecnologia e segurança

Policiais robôs já são realidade em Singapura; veja o que eles são capazes de fazer

Foi inaugurado um centro para treinar robôs humanoides com inteligência artificial para trabalhar ao lado de policiais

05/10/2026 11h36

Foto: Rui Dias/Pexels

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Singapura inaugurou um centro para treinar robôs humanoides com inteligência artificial para trabalhar ao lado de policiais, agentes penitenciários e equipes de emergência. Os robôs serão preparados para revistar celas em busca de contrabando, entrar em zonas afetadas por explosões, manipular substâncias perigosas e reabastecer suprimentos médicos em ambulâncias.

O Home Team Humanoid Robotics Centre (H2RC) é uma instalação criada pela HTX, agência de ciência e tecnologia do Ministério do Interior de Singapura. O objetivo é preparar os humanoides para trabalhar ao lado de integrantes dos serviços de segurança e emergência em um ambiente real de operação até 2028.

Por enquanto, os robôs não patrulham as ruas de forma autônoma. A agência os utiliza para desenvolver capacidades específicas para situações em que a intervenção pode ser perigosa, fisicamente exigente ou repetitiva para os agentes humanos.

Aplicações na segurança e emergências

A polícia de Singapura treina os humanoides para entrar em cenários pós-explosão, deslocar-se entre escombros e coletar evidências relevantes para investigações. Durante o treinamento, os robôs transitam por superfícies irregulares, desviam de obstáculos e passam por restos espalhados pelo solo.

Assim, a polícia pode avaliar se as máquinas conseguem se deslocar e manipular objetos em ambientes com condições diferentes das de um laboratório convencional.

O Serviço Penitenciário de Singapura também participa do projeto, treinando os robôs para inspecionar celas e revistar pertences em busca de contrabando. A tarefa exige precisão nos movimentos das mãos e dos dedos, além de sensores capazes de detectar e manipular objetos pequenos.

O objetivo é que as máquinas possam examinar diferentes elementos dentro de uma cela e auxiliar nos controles penitenciários.

 

Outras missões de risco e rotina

Os serviços de Defesa Civil de Singapura exploram uma aplicação complementar: usar humanoides para trabalhar com materiais perigosos e coletar amostras de substâncias potencialmente tóxicas. Esse tipo de operação poderia reduzir a exposição de bombeiros e especialistas a químicos ou agentes desconhecidos nas primeiras etapas de uma emergência.

O quarto caso tem caráter diferente: os robôs poderiam reabastecer medicamentos, equipamentos e outros insumos nas ambulâncias. A tarefa exige identificar os objetos, transportá-los e colocá-los nos lugares determinados.

Por que escolher robôs humanoides

A escolha de humanoides considera as características dos locais onde os robôs deverão trabalhar. Boa parte da infraestrutura utilizada por policiais, bombeiros e pessoal penitenciário foi projetada para o corpo humano. Portas, escadas, válvulas, estantes, ferramentas e controles exigem movimentos que um robô com rodas pode ter dificuldade para realizar.

Um humanoide que precise coletar uma amostra perigosa, por exemplo, pode ter de abrir uma porta, atravessar uma sala, agachar-se, segurar uma ferramenta e depositar o material em um recipiente. Cada movimento pode ser relativamente simples por si só, e o desafio surge quando o sistema precisa combiná-los e adaptá-los a um ambiente que muda.

Uma porta pode ter mecanismo diferente do usado durante o treinamento. Os degraus podem variar em altura e profundidade, e um objeto pode aparecer em outra posição ou estar parcialmente oculto.

Por esse motivo, o H2RC não busca apenas ensinar movimentos predefinidos. O projeto pretende que os robôs interpretem o ambiente e adaptem as ações necessárias para completar uma tarefa.

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