Modelos menores de inteligência artificial podem estar a poucos meses de conseguir se replicar em dispositivos conectados à internet sem ajuda humana, segundo alerta da Anthropic. A empresa testou essa capacidade em aparelhos como televisores com Android e eletrodomésticos inteligentes.
O avanço chama atenção para os riscos de disseminação automática de IA em ambientes do dia a dia, fora do controle direto de usuários. Com a replicação em dispositivos domésticos, cresce a necessidade de avaliar segurança e limites para esse tipo de tecnologia em produtos conectados.
A Meta anunciou a série de modelos de inteligência artificial Muse Wonder, com versões Muse Wonder e Muse Wonder Full, voltadas a executar tarefas complexas com mais autonomia. Os agentes contam com memória entre conversas e conseguem manter um objetivo mesmo diante de erros, com aplicações que vão de organização de finanças pessoais à análise de contratos e ao desenvolvimento de softwares.
O Muse Wonder já está disponível para desenvolvedores e criadores via Meta Model API e Muse Code, enquanto o Muse Wonder Full é exclusivo para assinantes do Muse Code. A Meta diz que os modelos usam Active Memory para recuperar informações relevantes de interações anteriores e Active Focus para perseguir objetivos, testar abordagens, corrigir erros e solicitar confirmação do usuário antes de ações importantes, além de reforçar segurança e proteção de dados.
Um engenheiro da OpenAI é acusado de esconder um dispositivo de gravação de áudio em um pedaço de papel higiênico e instalá-lo atrás de um monitor em uma sala de reuniões executivas em um escritório em São Francisco. Segundo uma queixa criminal tornada pública, Abdulrahman Alfozan teria passado semanas consultando um “productivity agent” e um chatbot de IA para planejar a operação, incluindo o uso de uma ferramenta interna para checar reuniões no local.
A acusação também afirma que ele teria usado uma conta de chatbot ligada à esposa para tirar dúvidas técnicas sobre a instalação do equipamento. Após uma varredura de contravigilância em 30 de setembro, a equipe de segurança da OpenAI encontrou o dispositivo e acionou o FBI, além de desativar gradualmente o acesso de Alfozan aos sistemas da empresa durante a investigação.
Uma onda de eventos extremos atingiu diferentes regiões da América do Sul nas últimas semanas, incluindo o terremoto de magnitude 7,4 na Colômbia, em agosto, que derrubou prédios e deixou centenas de vítimas. No Brasil, a região Sul convive com ciclones-bomba e tornados, além de estar na rota dos efeitos do super El Niño em formação no segundo semestre.
Na sismologia, a previsão avança com a transição de sismógrafos fixos para modelos móveis de alta precisão, capazes de detalhar ondas com impactos mais fortes e orientar evacuações em poucos minutos. Satélites, estações meteorológicas e medições na superfície também ampliam o mapeamento de áreas de risco, enquanto a inteligência artificial acelera a correlação de variáveis e a tradução de dados científicos em alertas; no Paraná, o SIMEPAR acionou a Defesa Civil com antecedência para orientar a população após um tornado em Rio Bonito do Iguaçu.
A DeepMind e a Google Research apresentaram, em um artigo na Nature, resultados do modelo WeatherNext, usado para prever ciclones. Em um caso de 2025 no Caribe, o sistema previu cinco dias antes da chegada que a tempestade atingiria a Jamaica como furacão categoria 5, com 80% de confiança, enquanto outros modelos divergiam sobre a trajetória. O trabalho indica que, em média, o WeatherNext oferece cerca de um dia a mais de antecedência do que modelos existentes.
Na prática, esse tempo extra pode mudar decisões críticas, como evacuações e logística de resposta, que dependem de janelas curtas. Os pesquisadores destacam também o desafio de treinar IA para eventos extremos — raros — e dizem que o modelo foi ajustado para aprender tanto padrões meteorológicos gerais quanto características específicas de ciclones, usando o que há de dados disponíveis.
A startup WindBorne Systems, que coleta dados com balões meteorológicos de longa duração e usa modelos de IA para previsões, levantou uma rodada Series B de US$ 37 milhões. A captação foi liderada por Khosla Ventures e Galvanize, com participação de TransLink Capital, Lux Capital e investidores anteriores, e a empresa foi avaliada em US$ 250 milhões. Fundada em 2019, a WindBorne opera cerca de 20 locais de lançamento e mantém aproximadamente 600 balões no ar, inclusive em áreas difíceis como o “olho” de tufões.
O foco agora é transformar previsões mais precisas em decisões práticas para empresas, indo além do mercado governamental. A companhia já vende dados para agências como o National Weather Service dos EUA e trabalha com a Força Aérea e a Marinha em parcerias de pesquisa; com a nova rodada, planeja ampliar o time comercial e facilitar a integração dos alertas meteorológicos aos fluxos de trabalho privados. A aposta é que ferramentas de IA reduzam o custo e a complexidade de “colocar a previsão para funcionar”.
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