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Marca anuncia iPhone 12 cravejado de meteorito por R$35 mil

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iPhone 12
Caviar / Divulgação

iPhone

A Apple ainda não anunciou oficialmente o iPhone 12 , mas isso não impediu a empresa russa Caviar , conhecida por produzir versões customizadas de smartphones com acabamento extravagantes e luxuosos, de anunciar uma edição limitada do aparelho, tendo o espaço como tema e pedaços de meteoritos integrados à tampa traseira.

São três modelos da linha Space Odissey : Moon (Lua), Mercury (Mercúrio) e Mars (Marte). Eles serão baseados no iPhone 12 Pro ou Pro Max, com capacidade interna de 128, 256 ou 512 GB. A traseira de vidro foi substituída por uma chapa de titânio, à qual é integrada o que a empresa chama de “pedra composta” representando um céu estrelado e as superfícies dos corpos celestes.

Todos os aparelhos têm embutido em sua traseira um pequeno pedaço do meteorito Muonionalusta, que tem cerca de 4,5 bilhões de anos e caiu entre a Finlândia e a Suécia cerca de 1 milhão de anos antes de Cristo.

Assim como os outros produtos da Caviar, os novos iPhones não são baratos: o Space Odissey Moon custa a partir de US$ 5.830 (cerca de R$ 31 mil), o Mars a partir de US$ 6.110 (R$ 32.300) e o Mercury a partir de US$ 6.600 (R$ 35 mil). Isso pelo modelo “básico”, baseado em um iPhone 12 Pro com 128 GB de memória interna.

Segundo a Caviar, apenas 19 unidades de cada modelo serão produzidas. Os aparelhos estão em pré-venda, ainda sem data para entrega. O frete é grátis, para qualquer parte do mundo.

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Algoritmos racistas: entenda como funciona o problema que atingiu o Twitter

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algoritmos
Unsplash/Shawn Fields

Algoritmos racistas privilegiam pessoas brancas

No último final de semana, o Twitter foi acusado de utilizar um algoritmo racista para definir os cortes de imagens na rede social. Em diversos testes realizados pelos usuários, independentemente da quantidade de pessoas negras e brancas em uma imagem, a inteligência artificial da plataforma insiste em criar a miniatura da foto a partir de um rosto branco.

Isso acontece porque o algoritmo define que essa é a parte mais importante da imagem. Apesar do assunto ter ganhado a internet, algoritmos enviesados, como são chamados, não são novidade – e muito menos exclusividade do Twitter

Algoritmos enviesados

Há anos, o assunto é discutido na comunidade tecnológica, mas os avanços parecem lentos. Um dos grandes nomes nessa luta é o da cientista da computação ganense-americana Joy Buolamwini. “O viés algorítmico, assim como o viés humano, resulta em injustiça. No entanto, algoritmos podem espalhar preconceitos em grande escala em um ritmo rápido”, disse ela, em uma palestra em 2016 .

Joy explica que os algoritmos racistas surgem no momento em que eles são criados. Para um sistema de reconhecimento facial, por exemplo, o software utiliza de aprendizado de máquina para determinar o que é um rosto. 

Nesses casos, a inteligência artificial aprende com bancos de dados. Quem programa o sistema define uma meta de sucesso que, nesse caso, é a definição de um rosto. Para isso, ele mostra imagens de rostos para o algoritmo, que vai aprendendo o que é e o que não é um rosto.

Essa meta de sucesso, porém, é baseada em um banco de dados. Se nele só tiver fotos de pessoas brancas, essa será a definição de sucesso. Quando o algoritmo se deparar com uma pessoa negra, ele não irá identificar que há um rosto ali.

“Se os conjuntos de treinamento não são realmente tão diversos, qualquer rosto que se desvie muito da norma estabelecida será mais difícil de detectar”, explicou Joy.

O maior problema, nesses casos, é que grande parte dos sistemas de reconhecimento facial utilizam software e/ou bancos de imagens prontos. Estes geralmente são pouco diversos, criando algoritmos cada vez mais preconceituosos.

Não é só uma foto

Esse tipo de erro não acontece apenas em sistemas como o do Twitter . A própria Joy demonstra um sistema de reconhecimento facial que permitia a interação com um espelho que só a reconhecia quando ela estava com uma máscara branca. 

E não para por aí. Em 2017, um vídeo circulou na internet mostrando uma saboneteira automática que só liberava o produto quando detectava uma mão branca. 

Os problemas podem ir ainda além, atingindo situações mais graves. Um carro autônomo com algoritmo enviesado pararia diante de um pedestre negro, por exemplo? Além de questões futuras, o uso de algoritmos já prejudica a população negra atualmente. 

Recentemente, um levantamento da Rede de Observatórios da Segurança mostrou que 90,5% das pessoas presas por reconhecimento facial em câmeras de segurança no Brasil eram negras. 

O estudo analisou prisões realizadas na Bahia, Rio de Janeiro, Santa Catarina, Paraíba e Ceará. Nos casos de software usados para fins policiais, a meta de sucesso do algoritmo é baseada na semelhança com pessoas com mandados de prisão em aberto, e pode acabar prejudicando a população negra.

Durante os quatro dias do carnaval de 2019 em Feira de Santana, na Bahia, o monitoramento por câmeras identificou 1,3 milhões de rostos, como informa o The Intercept Brasil. Desses, 903 geraram alertas, o que gerou o cumprimento de 18 mandados e na prisão de 15 pessoas. Isso significa que, dos alertas emitidos, 96% não resultaram em nada – uma quebra de privacidade na vida de muitas pessoas, em sua maioria, negras.

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O jeito como você se mexe pode definir os anúncios que você recebe online

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anúncios celular
Unsplash/Alex Ware

Posição do celular pode fornecer dados importantes a empresas

O modo como empresas coletam seus dados na web para personalizar anúncios pode estar mudando. Google e Apple , por exemplo, têm unido esforços para uma abordagem mais sutil, também por isso os métodos atuais podem estar direcionados para uma mudança.

A nova estratégia deverá utilizar sensores já acoplados em smartphones para identificar a localização do usuário, tornando mais importante onde a pessoa se encontra do que o que ela está fazendo na web. Tal ferramenta poderá ser incorporada considerando a maior consciência por parte dos clientes de serviços digitais quanto a sua própria privacidade.

Para isto, empresas poderão usar os sensores que possibilitam acesso às bússolas diretamente no telefone, por exemplo. O componente também pode ser percebido na simples virada automática de tela quando se quer assistir a um filme na posição horizontal. O objetivo seria combinar o que já se sabe sobre o usuário com o que ele está fazendo fisicamente por meio destes sensores.

Sen, um dos fundadores da Number Eight, startup de inteligência contextual do Reino Unido, afirma ao site Ars Technica que, desta forma, é possível saber se os donos dos celulares estão correndo ou sentados, perto de um parque ou museu, dirigindo ou andando de trem.

Já nesta linha, a Number Eight construiu uma tecnologia que coleta dados de viagens de passageiros do transporte público de Londres por meio de sensores. A ferramenta foi baseado na tarifa de ônibus e trens que varia de acordo com a distância percorrida pelo indivíduo. Com a ideia, foi possível cobrar a taxa de forma automática assim que alguém saia do trem ou do ônibus.

Comportamento físico

Outra possibilidade seria direcionar anúncios para smartphones cujos sensores indicam atividade no celular depois de horas de descanso, ou às pessoas que viajam de trem depois das 17 horas, por exemplo. Considerando os dados apresentados pelos sensores, seria possível elaborar um contexto sobre o comportamento físico do usuário em questão.

“As marcas são obrigadas a repensar suas campanhas, que sempre foram: ‘Quero conhecer o indivíduo e saber suas preferências'”, disse Sen. “Você não precisa conhecer o indivíduo. Você só precisa saber se o seu produto ou serviço vai chegar ao público certo”, acrescentou.

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