GLM Digital: Seu portal para um universo de descobertas online. Navegue por uma seleção cuidadosamente curada de produtos que inspiram e facilitam o seu dia a dia. Mais que uma loja, somos um ponto de encontro digital onde qualidade, variedade e uma experiência de compra intuitiva se unem para transformar seus desejos em realidade, com a conveniência que só o online pode oferecer.
A maior revolução no atendimento ao cliente hoje não é a rapidez da resposta, mas a precisão da escuta — antes mesmo que a pergunta exista.
Por décadas, o atendimento foi construído sobre a lógica da reação. O consumidor relata um problema, o sistema registra, o atendente responde. Um processo funcional, sim, mas cronicamente atrasado. Porque, enquanto a empresa age, o cliente já acumulou frustração, ruído, desconfiança. Nesse vácuo entre a necessidade e a resposta nasce a ruptura da experiência.
Agora, imagine inverter essa equação: em vez de reagir, prever. Em vez de remediar, antecipar. A análise preditiva torna isso possível. Não como mágica, mas como método. Ao ler padrões de comportamento, cruzar históricos de interação e modelar propensões de consumo, a tecnologia entrega às empresas algo muito mais valioso do que dados: contexto.
Atendimento deixa de ser reação e passa a ser antecipação, com a análise preditiva transformando dados (Imagem: Andrey_Popov/Shutterstock)
É aí que mora a virada. Porque atender bem deixou de significar simplesmente resolver o problema. Hoje, significa não deixar o problema nascer.
Dados da Salesforce apontam que 73% dos consumidores esperam que as empresas entendam suas necessidades e expectativas; 62% acreditam que as empresas deveriam antecipar suas necessidades. Os consumidores entendem que as marcas usam seus dados pessoais para entregar mensagens personalizadas e 90% deles gostariam de receber anúncios baseados em seus interesses e histórico de compras/navegação.
É um espelho cultural: o cliente contemporâneo não quer apenas ser ouvido — ele quer ser adivinhado e empresas que ignoram essa expectativa estão, silenciosamente, cavando seu próprio irrelevante.
Consumidores querem que marcas antecipem suas necessidades e personalizem interações (Imagem: amgun/Shutterstock)
Mas a análise preditiva vai além do “saber antes”. Ela permite desenhar jornadas mais fluídas, ofertas mais sensíveis, experiências mais coerentes com quem aquele cliente é — e não apenas com o que ele consome.
Um cliente que costuma acessar o aplicativo de madrugada e evita ligações longas, por exemplo, deve ser abordado de forma diferente de outro que prefere atendimento humano em horário comercial. Isso é empatia algorítmica. E está longe de ser trivial.
Claro, existe o risco de transformar tudo em predição vazia — e aí a tecnologia se torna intrusiva, quase arrogante. Não se trata de vigiar, mas de interpretar. Não de controlar o cliente, mas de cuidar dele. A ética do dado importa tanto quanto a sua capacidade analítica. A boa análise preditiva não anula o humano — ela o refina.
Análise preditiva refina a experiência do cliente com empatia algorítmica, sem vigiar ou invadir (Imagem: NicoElNino/Shutterstock)
Mais do que nunca, personalizar não é um luxo, é uma expectativa silenciosa que define quem fica e quem desaparece no ruído do mercado. A previsibilidade, nesse caso, não mata a experiência — ela a eleva. Afinal, surpreender também pode ser atender sem que a dor seja expressa.
O desafio, claro, é técnico, estratégico e cultural. Exige investimento, sim, mas sobretudo exige uma mudança de mentalidade: parar de tratar atendimento como custo e começar a tratá-lo como alicerce da reputação. Porque o cliente esquece rápido do atendimento que deu certo — mas nunca esquece do que chegou tarde demais.
Quem conseguir antecipar o incômodo, oferecer o caminho antes da dúvida e resolver o que ainda nem se manifestou, cria mais que satisfação. Cria confiança. E confiança, sabemos, não se compra — se conquista. Um insight por vez.
Você lê notícias pelo celular, reproduz o que aquele(a) influenciador(a) diz e acredita que está bem-informado(a), que as suas opiniões são fruto de reflexão própria e crítica. Mas e se grande parte do que você pensa – ou pensa que pensa, tiver sido moldada por sistemas automatizados que conhecem as suas preferências, aversões e o que te faz clicar?
Seja bem-vindo(a) à bolha de informação. Um ambiente confortável, colorido, sedutor e perigosamente eficaz.
Fato que as redes sociais foram projetadas para conectar pessoas. Mas, na prática, tornaram-se máquinas de confirmação: filtram o que você vê, reforçam o que já pensa e silenciam o que te desagrada. Os algoritmos são treinados para maximizar seu tempo de engajamento — não para promover diversidade de ideias, pensamento crítico, aversão, reflexões complexas ou pluralidade de visões.
E sim, isso não é por acaso. É arquitetura.
Um estudo publicado na revista Teknokultura analisou o comportamento de 1361 adolescentes brasileiros e revelou que cerca de 90% utilizam sites de redes sociais como principal fonte de informação, enquanto apenas 3,8% recorrem a meios de comunicação formais.
Além disso, o fenômeno das “câmaras de eco” – espaço que têm o potencial de ampliar as mensagens entregues ali e isolá-las das mensagens que as contradizem – é amplificado por algoritmos que priorizam conteúdo semelhante ao que você já consome, limitando sua exposição a perspectivas divergentes.
Em tempos de hiperconectividade, a manipulação em massa ganhou novas formas — silenciosas, algoritmizadas e invisíveis (Imagem: Branko Devic/Shutterstock)
Nas conhecidas bolhas digitais (assim como existem as bolhas sociais), as ideias não são apenas repetidas — são amplificadas, distorcidas e servidas em eterno loop. A partir do que lhe é apresentado nas redes, você começa a acreditar que todos pensam como você e, quando encontra alguém que discorda, parece estar lidando com um inimigo, alguém que absurdamente não entende nada do seu mundo perfeito, honesto e lógico.
Sendo assim, nesse mundo de bolhas de desinformação, a pluralidade torna-se exceção, o debate desaparece e polarização vira regra.
Para não me tornar radical, vamos ser um pouco mais críticos e dividir as responsabilidades: o problema não está apenas no algoritmo, mas na ignorância da confiança cega que depositamos nele. Está na ausência de responsabilidade de produtores de conteúdo, na inexistência popular de pensamento crítico, na falta de transparência nas plataformas e na ausência de regulação em um ambiente que influencia eleições, movimentos sociais e até a saúde mental de populações inteiras.
Enquanto a boiada segue, continuamos alimentando sistemas que nos mantêm entretidos, viciados e — mais alarmante — ignorantes multiplicadores desinformados.
Nas bolhas digitais, vemos apenas o que reforça nossas crenças — o diferente é filtrado, o contraditório, silenciado (Imagem: kentoh/Shutterstock)
Para quem deseja tentar furar a bolha, há saída, mas exige esforço: buscar fontes diversas, seguir vozes que pensam diferente, verificar antes de compartilhar e cobrar responsabilidade das big techs. O que é público precisa ser transparente. O que influencia milhões deve ser regulado.
Afinal, se a sua timeline só confirma o que você já pensa, você não está se informando. Está sendo alimentado. E o que é alimentado demais, uma hora é engolido.
Imagine uma espaçonave utilizando a gravidade dos astros para navegar pelo vasto oceano cósmico, até encontrar uma ilha invisível e serena, onde as forças que movem nossas aventuras pelo espaço estão em perfeito equilíbrio. Essa é a essência dos chamados Pontos de Lagrange — regiões específicas do espaço onde as forças gravitacionais se anulam com precisão matemática, criando verdadeiros refúgios de estabilidade em meio ao movimento celestial. Mais do que uma curiosidade astronômica, os Pontos de Lagrange representam uma solução elegante para um clássico problema da Física e um grande trunfo para as ambições espaciais da humanidade.
Para entendermos essa história, precisamos voltar ao século XVII, quando Isaac Newton revelou ao mundo sua famosa Lei da Gravitação Universal. Ela dizia que todos os corpos do Universo se atraem mutuamente, com uma força que depende da massa de cada um e da distância entre eles. Essa formulação nos permitiu calcular os passos da dança cósmica entre dois corpos, descrevendo órbitas perfeitamente elípticas e previsíveis. A gravitação de Newton nos levou à compreensão dos movimentos da Terra ao redor do Sol, da Lua em torno da Terra e à previsão precisa dos caminhos dos planetas do Sistema Solar.
Mas, ao mesmo tempo em que revelou os segredos da mecânica celeste, o trabalho brilhante de Newton também expôs um problema intrigante: o que acontece quando três corpos interagem gravitacionalmente ao mesmo tempo? O chamado “problema dos três corpos” tornou-se um verdadeiro quebra-cabeça para os cientistas. Enquanto o movimento entre dois corpos podia ser descrito por fórmulas relativamente simples, a introdução de um terceiro corpo criava um sistema dinâmico altamente complexo e caótico. Até hoje, esse problema não possui uma solução exata em sua forma geral — variações mínimas nas condições iniciais podem alterar drasticamente os caminhos seguidos pelos corpos envolvidos.
[ Trajetórias aproximadas de três corpos idênticos localizados nos vértices de um triângulo escaleno e com velocidades iniciais nulas. Imagem: wikimedia.org ]
E é aí que entra o gênio de Joseph-Louis Lagrange.
Em 1772, esse brilhante matemático franco-italiano publicou um “Ensaio sobre o problema dos três corpos”, no qual demonstrou duas soluções especiais para o problema: a colinear e a equilátera. Lagrange identificou cinco regiões específicas no espaço onde um objeto de massa muito pequena — como um satélite — poderia permanecer em equilíbrio gravitacional com dois corpos muito maiores, como o Sol e a Terra.
Esses pontos foram batizados em sua homenagem como Pontos de Lagrange, ou simplesmente L1 a L5. Mas, fazendo justiça histórica, Lagrange não foi o primeiro a descrever todos os cinco. A solução colinear — que abrange os pontos L1, L2 e L3 — havia sido descoberta anteriormente por seu mentor, o físico e matemático suíço Leonhard Euler, por volta de 1750.Mas para entendermos por que essas regiões funcionam como verdadeiras ilhas de estabilidade, é preciso lembrar que, em um sistema orbital com dois corpos, não é exatamente o corpo menor que gira ao redor do maior. Na verdade, ambos orbitam um centro de massa comum. No caso do sistema Terra-Sol, como a massa da Terra é muito menor, esse centro de massa está muito próximo do Sol — mas não exatamente no seu centro.
Outro conceito essencial é a Terceira Lei de Kepler, que diz que o quadrado do período orbital de um planeta é proporcional ao cubo da sua distância ao Sol. Na prática, isso significa que quanto mais afastado do Sol, mais tempo o corpo leva para completar uma volta. Mais tarde, as equações de Newton mostraram que esse período também depende da massa do corpo maior, sendo um período menor para uma massa central maior e vice-versa.
Com esses dois conceitos em mente — o centro de massa do sistema e a relação entre período e distância orbital — começamos a entender como surgem os Pontos de Lagrange.
Considerando o sistema Terra-Sol, o Ponto L1 está localizado entre os dois, a cerca de 1,5 milhão de quilômetros da Terra. Um terceiro corpo nessa posição, por estar mais próximo do Sol do que a Terra, deveria orbitá-lo em um período menor, segundo a Terceira Lei de Kepler. Mas nesse ponto, a atração gravitacional do nosso planeta anula parte da gravidade solar, aumentando o período orbital para coincidir exatamente com o da Terra: um ano. Isso permite que o Observatório Solar SOHO, por exemplo, permaneça ali como se estivesse parado, equilibrando-se entre a Terra e o Sol.
[ Pontos de Lagrange no Sistema Terra Sol – Imagem: wikimedia.org ]
Já o Ponto L2 está também a 1,5 milhão de quilômetros da Terra — só que na direção oposta, além da órbita terrestre. Por estar mais distante do Sol, o período orbital ali deveria ser maior. No entanto, nesse ponto, as forças gravitacionais do Sol e da Terra se somam, reduzindo o período, de um objeto neste ponto, para os mesmos 365 dias e 6 horas do nosso planeta. É justamente em L2 que o Telescópio Espacial James Webb se protege do calor e da luminosidade do Sol, da Terra e da Lua — garantindo o ambiente ideal para registrar as imagens mais espetaculares do Universo.
Da mesma forma que em L2, a soma das gravidades da Terra e do Sol também é responsável pelo Ponto L3, que fica um pouco além da órbita da Terra, mas na direção oposta ao Sol. Embora L3 não seja utilizado atualmente, ele já inspirou propostas de missões e até histórias de ficção científica.
Já os Pontos L4 e L5 — que compõem a solução original proposta por Lagrange — formam triângulos equiláteros com a Terra e o Sol. L4 fica 60° à frente da Terra em sua órbita, e L5, 60° atrás. Ambos estão ligeiramente além da órbita da Terra, mas orbitam o centro de massa do sistema Terra-Sol, na distância certa para que seus períodos orbitais sejam sincronizados com o da Terra.
Os três pontos colineares — L1, L2 e L3 — possuem um equilíbrio instável. Isso significa que objetos posicionados ali tendem a se afastar com o tempo, exigindo manobras periódicas de correção, como as que mantêm o SOHO e o James Webb em suas posições.
Por outro lado, L4 e L5 são regiões de equilíbrio estável. Mesmo quando perturbados por pequenas forças externas, os objetos ali tendem a permanecer próximos desses pontos. É por isso que encontramos objetos naturais em L4 e L5, como os famosos asteroides troianos de Júpiter — que serão visitados pela missão Lucy, a partir de 2027.
[ Asteroides troianos de Júpiter em L4 (60° à frente) e L5 (60° atrás) do gigante gasoso – Créditos: Petr Scheirich / Astronomical Institute of the Czech Academy of Sciences ]
Assim, entre o rigor das equações e a beleza do cosmos, os Pontos de Lagrange nos lembram que até mesmo no aparente caos do universo existe harmonia — refúgios secretos onde forças colossais se equilibram com delicadeza. Seus mistérios foram desvendados matematicamente por Euler e Lagrange, bem antes de nossos telescópios enxergarem os asteroides e de nossos foguetes abrirem os caminhos para a conquista do espaço. Os pontos de Lagrange são como ilhas gravitacionais no oceano cósmico, que acolhem os instrumentos que nos ajudam a compreender o espaço, o tempo e nosso próprio lugar na imensa vastidão do Universo. Em cada ilha de equilíbrio, há um convite à curiosidade, um desafio à engenharia e um novo porto seguro — onde podemos ancorar as espaçonaves da nossa jornada astronômica rumo às estrelas.
Toda semana, no Programa Olhar Espacial, exibimos duas imagens astronômicas que se destacaram na semana que passou. E na última semana, apresentamos mais duas imagens publicadas no site APOD Brasil. Confiram:
Enxame de Estrelas
[ Créditos: Carlos César ]
A primeira imagem retrata o belíssimo Ômega Centauri ou NGC 5139, um dos maiores e mais massivos aglomerados globulares da Via Láctea. Localizado a cerca de 16 mil anos-luz de distância na direção da Constelação do Centauro, este aglomerado contém milhões de estrelas densamente agrupadas. A imagem mostra um brilhante núcleo central rodeado por enxame de estrelas que se estende por aproximadamente de 170 anos-luz, criando um cenário deslumbrante. A massa e as características incomuns de Ômega Centauri sugerem que ele pode ter uma origem diferente da maioria dos outros aglomerados globulares, possivelmente sendo o remanescente do núcleo de uma antiga galáxia anã canibalizada pela Via Láctea.
Já a segunda imagem é um fantástico registro da Nebulosa da Águia, também chamada de Messier 16, uma região de formação estelar ativa a 7 mil anos-luz de distância, na Constelação da Serpente. A imagem captura a beleza da nebulosa, com suas nuvens de gás e poeira iluminadas pela luz das estrelas recém-formadas. É famosa pela icônica estrutura conhecida como “Os Pilares da Criação”, registrada pelo Telescópio Espacial Hubble. Os Pilares são colunas densas de gás e poeira que estão sendo esculpidas pela radiação e ventos estelares, e onde uma grande quantidade de novas estrelas são gestadas em seu interior.
As escolhas das Imagens Astronômicas desta Semana foram feitas a partir do site APOD Brasil (https://www.apodbrazil.com/), um portal mantido por astrônomos e entusiastas da fotografia, dedicado à divulgação das belezas do Cosmos. O APOD Brasil tem o objetivo de publicar uma fotografia astronômica a cada dia, divulgando o trabalho de brasileiros, e de outras nacionalidades, empenhados em revelar as maravilhas do nosso Universo. Os interessados em contribuir com o portal APOD Brasil, e também com as Imagens Astronômicas da Semana do Olhar Espacial, podem fazer isso através do formulário disponibilizado no site: https://www.apodbrazil.com/form
Imagine o impacto de uma linha de produção interrompida no meio de um turno. O prejuízo vai muito além do maquinário parado: compromete prazos, eleva custos operacionais e afeta toda a cadeia de entrega. E isso ainda acontece com frequência. Segundo um estudo da AlphaBOLD, 82% das empresas industriais enfrentaram paradas não planejadas nos últimos três anos, com um custo médio de US$ 260 mil por hora de downtime.
Diante de um contexto tão desafiador, a pergunta já não é se é possível evitar essas falhas, mas como fazer isso de forma eficiente. A resposta está na aplicação da inteligência artificial à manutenção preditiva. A lógica é clara: uma vez que conseguimos prever um erro antes que ele aconteça, temos a chance de agir preventivamente.
Com o uso de sensores, coleta de dados em tempo real e modelos de machine learning — tecnologia capaz de identificar padrões e aprender com eles —, antever problemas técnicos deixou de ser uma promessa futura para se tornar uma solução concreta, viável e mensurável.
IA e dados: a nova engrenagem da manutenção industrial
Ao integrar sensores inteligentes aos equipamentos industriais e monitorar variáveis como vibração, temperatura e pressão, é possível criar modelos preditivos com apoio da inteligência artificial, capazes de identificar comportamentos atípicos que precedem interrupções — como em sistemas de envase, que frequentemente apresentam anomalias imperceptíveis a olho nu.
Isso permite programar a manutenção no momento mais adequado, reduzindo o tempo de máquina parada e os custos com reparos e perdas operacionais.
Com inteligência artificial e dados, a indústria ganha previsibilidade e reduz o improviso na hora da manutenção (Imagem: DC Studio/Shutterstock)
Auxiliada pela análise avançada de dados, que atua como um analista silencioso, presente o tempo todo, interpretando sinais e indicando o momento ideal para agir, a previsibilidade acaba sendo outro benefício valioso. Ao eliminar a dependência do acaso, é possível planejar melhor o uso de recursos, antecipar a reposição de peças e manter toda a cadeia produtiva operando coordenadamente.
Tecnologia acessível, vantagem estratégica
É importante destacar que a manutenção preditiva baseada em inteligência artificial não está restrita às grandes corporações. Com soluções cada vez mais acessíveis e escaláveis, empresas de médio porte também têm a oportunidade de adotar esse modelo, sem precisar reformular completamente seu parque industrial. O crucial é desenvolver a capacidade de coletar os dados certos e, principalmente, saber interpretá-los.
Manutenção preditiva com IA já é acessível e transforma dados certos em decisões ágeis (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)
Mas mesmo com o avanço da tecnologia e o aumento da oferta de soluções, ainda há uma barreira a ser superada: a mentalidade reativa. Insistir em modelos baseados apenas em manutenções corretivas ou em cronogramas fixos não condiz mais com a complexidade e a velocidade exigidas pela indústria atual. A boa notícia é que a tecnologia para mudar essa realidade já está disponível; ela não vem para substituir o conhecimento humano, mas para ampliá-lo com mais precisão, contexto e agilidade.
Empresas que conseguirem unir a experiência de seus profissionais com o poder analítico da IA estarão bem preparadas para operar com previsibilidade, eficiência e controle — pilares fundamentais para crescer de maneira sustentável em um setor desafiador.
A inteligência artificial (IA) é, sem dúvida, uma das inovações mais transformadoras da nossa era. Para se ter uma ideia da sua dimensão, um relatório da Grand View Research aponta que o mercado global de IA foi avaliado em mais de US$ 292 bilhões em 2024 — e o crescimento está longe de desacelerar. A expectativa é que esse setor registre uma Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR) de quase 36% entre 2025 e 2030.
Mas afinal, como chegamos até aqui? Embora a IA esteja cada vez mais presente no nosso cotidiano, nem sempre é fácil compreender como ela evoluiu até se tornar o que é hoje ou perceber, com clareza, o impacto real que já causa na vida das pessoas e nos negócios.
É nesse ponto que o Machine Learning e o Deep Learning entram em cena. Esses dois conceitos, que são subáreas fundamentais da IA, ajudam a explicar na prática como essa revolução está acontecendo. E por que vale a pena acompanhar de perto o que vem pela frente, especialmente no que se refere à personalização de serviços e à automação de processos.
O que é Machine Learning?
De forma resumida, o Machine Learning (aprendizado de máquina) desenvolve algoritmos capazes de aprender a partir de dados. Em vez de depender exclusivamente de regras pré-programadas, esses sistemas identificam padrões, fazem previsões e tomam decisões com base nas informações que recebem. Esse aprendizado pode ocorrer de duas formas principais:
⦁ Supervisionado: usado em tarefas de classificação, como identificar spam em e-mails ou a qual categoria pertence um determinado tipo de grão. Além de regressão, que pode prever o valor de um apartamento baseado em suas características e localização, por exemplo.
⦁ Não supervisionado: ideal para agrupar dados e descobrir relações escondidas sem a necessidade de rótulos definidos.
Machine learning: algoritmos que aprendem com os dados para tomar decisões (Imagem: NicoElNino/Shutterstock)
Hoje, é praticamente impossível pensar em setores que não estejam sendo impactados por essa tecnologia. No setor financeiro, por exemplo, o Machine Learning é usado para análise de crédito, identificação de fraudes e previsões de mercado.
Já em plataformas como Netflix e Amazon, a tecnologia garante recomendações personalizadas, aumentando o engajamento dos usuários e, consequentemente, as vendas.
O que é Deep Learning?
O Deep Learning (aprendizado profundo) é uma vertente mais avançada do Machine Learning, baseada em redes neurais artificiais profundas, que são estruturas inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Essa tecnologia é especialmente eficaz em tarefas mais complexas, como:
⦁ Processamento de linguagem natural, como análise de sentimentos ou tradutores automáticos; ⦁ Reconhecimento de imagem e voz; ⦁ Sistemas de recomendação altamente sofisticados; ⦁ Robótica e jogos.
Seu principal método de aprendizado é o reforço, no qual o sistema ajusta seus comportamentos com base em tentativas, erros e recompensas, como um cão sendo treinado ou um algoritmo otimizando uma jogada em tempo real.
Alguns exemplos populares são os grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, entre outros, que fazem parte da categoria de modelos de Deep Learning treinados com bilhões de parâmetros e dados. Na medicina, os avanços são igualmente expressivos, com diagnósticos por imagem mais precisos e algoritmos que ajudam a identificar padrões em grandes volumes de dados clínicos.
Quando usar Machine Learning ou Deep Learning?
Embora estejam interligadas, as duas abordagens têm características e aplicações distintas. Machine Learning é ideal para bases de dados estruturados, como planilhas e tabelas, onde os padrões são mais simples e diretos.
Já Deep Learning se destaca com dados complexos e desestruturados, como imagens, vídeos, áudios e textos, sendo especialmente eficiente quando é necessário um nível mais profundo de análise e interpretação.
Deep learning usa redes neurais profundas para aprender com grandes volumes de dados (Imagem: metamorworks/Shutterstock)
No fim das contas, trata-se de escolher a tecnologia certa para cada desafio. Ambas são formas de ensinar a IA a nos ajudar – cada uma com seus pontos fortes. Reconhecer essas diferenças é o primeiro passo para aproveitar ao máximo o potencial da inteligência artificial, seja para inovar nos negócios ou para transformar a nossa rotina pessoal.
Na manhã deste sábado, 29 de março, a Lua encobriu parcialmente o Sol, em um fenômeno visível apenas em algumas localidades do Hemisfério Norte, principalmente no nordeste do Canadá, onde a Lua ocultou mais de 90% do Astro Rei, formando uma espécie de chifre solar. Agora, mais impressionante do que as imagens que um fenômeno como este pode gerar, é a precisão com que os astrônomos conseguem prever um eclipse atualmente.
[ Eclipse Parcial do Sol deste dia 29 de março registrado de Agatha, EUA – Créditos: Vinod Kumar ]
Como já vimos anteriormente nesta coluna, a humanidade desenvolveu a capacidade de prever eclipses por volta do ano 600 a.C., quando astrônomos babilônicos perceberam que eles ocorrem em ciclos de 18 anos, 11 dias e 8 horas, o chamado Ciclo de Saros. Por mais de 2 mil anos, o Ciclo de Saros foi utilizado para prever esses alinhamentos cósmicos, até que em 1715 um Eclipse Total do Sol mudou para sempre a história da astronomia. Pela primeira vez, um eclipse não apenas foi previsto, mas sua sombra foi mapeada com uma precisão jamais vista. O avanço daquele eclipse sobre o território inglês foi calculado com exatidão por Edmond Halley. É… aquele mesmo do famoso cometa!
Mas esse grandioso feito de Halley só foi possível graças ao embasamento fornecido 3 décadas antes, por um dos maiores gênios da humanidade: Isaac Newton.
Em 1687, quando publicou sua obra-prima, “Principia Mathematica”, Newton revolucionou a física e a astronomia, descrevendo as leis da gravidade e fornecendo a base matemática que rege a mecânica celeste. Edmond Halley, além de amigo e grande incentivador de Newton, foi um dos primeiros a perceber o potencial dessa nova ciência. Com sua inteligência e perspicácia, Halley utilizou a física de Newton para calcular a órbita do cometa que ganhou seu nome, e também para prever eclipses com uma precisão nunca antes vista.
[ À esquerda, Isaac Newton. À direita, Edmond Halley – Créditos: Godfrey Kneller / Richard Phillips ]
Em seus estudos sobre esses fenômenos, Halley se deparou com os antigos textos babilônicos que descreviam a ocorrência cíclica de eclipses. Foi ele quem introduziu o termo “Ciclo de Saros” para descrever a repetição dos eclipses, adotando o nome a partir daqueles registros históricos. Halley também se debruçou sobre os cálculos da mecânica celeste, levando em conta a posição do Sol, da Terra e da Lua, e aplicando as leis da Gravitação Universal de Newton para prever o Eclipse Total do Sol de 1715. E Halley não apenas previu a data e a hora do eclipse, mas também calculou, com uma impressionante precisão, a trajetória da sombra da Lua sobre a Inglaterra, determinando até mesmo a duração da totalidade — um feito extraordinário para a época e um marco na história da astronomia.
A previsão de Halley foi publicada em um mapa detalhado, que mostrava o caminho da totalidade do eclipse sobre a Inglaterra, com a hora exata em que a sombra da Lua chegaria a cada local. E no dia 3 de maio de 1715, o eclipse aconteceu exatamente como Halley havia previsto! A sombra da Lua percorreu o Sul da Inglaterra, transformando o dia em noite por pouco mais de 4 minutos, em um espetáculo que encantou e maravilhou a todos que o testemunharam. A precisão da previsão de Halley foi um triunfo da ciência, fortalecendo a confiança nas leis de Newton e consolidando a astronomia como uma ciência exata.
[ À esquerda, Isaac Newton. À direita, Edmond Halley – Créditos: Godfrey Kneller / Richard Phillips ]
As pequenas discrepâncias observadas na trajetória da sombra do eclipse em relação às previsões de Halley foram fundamentais para aprimorar os dados orbitais da Lua. Com base nesses ajustes, ele conseguiu calcular com ainda mais precisão outro eclipse que ocorreria na Inglaterra nove anos depois, em 1724.
O trabalho pioneiro de Halley abriu caminho para previsões de eclipses cada vez mais precisas. Nos séculos seguintes, os astrônomos refinaram os métodos de cálculo, levando em conta fatores como a forma da Terra, a influência gravitacional dos planetas e, mais tarde, até mesmo os efeitos da relatividade de Einstein. Com o desenvolvimento de computadores e modelos matemáticos avançados, as previsões de eclipses hoje são feitas com precisão milimétrica, permitindo aos astrônomos determinar o tempo exato de início, fim e duração de cada fase do eclipse em qualquer lugar do mundo. Satélites como o DSCOVR, da NASA, monitoram os eclipses em tempo real, fornecendo dados valiosos para os cientistas e aprimorando nossa compreensão da dinâmica gravitacional entre a Terra, a Lua e o Sol.
Graças a essa evolução, já sabíamos que o eclipse de 29 de março seria visível no Brasil somente em uma pequena área do norte do Amapá, onde, no ápice do fenômeno, a Lua encobriria apenas 1% do disco solar. Mas também pudemos dizer que este seria um belíssimo eclipse parcial para os observadores do nordeste do Canadá, onde o Sol nasceu mais de 90% eclipsado, proporcionando um espetáculo de tirar o fôlego. Só não foi tão marcante quanto aquele que ficou conhecido como “O Eclipse de Halley” e que revolucionou a ciência ao demonstrar o poder da matemática e da física para desvendar os segredos do Universo. Se hoje podemos planejar, com antecedência, os melhores locais e horários para contemplar a beleza de um eclipse, é porque gigantes como Isaac Newton e Edmond Halley pavimentaram esse caminho há mais de três séculos, transformando o céu em um relógio cósmico cuja precisão continua a nos maravilhar.
Toda semana, no Programa Olhar Espacial, exibimos duas imagens astronômicas que se destacaram na semana que passou. E na última semana, apresentamos duas belas imagens do planeta vermelho e do desfile planetário do início do ano. Confira:
Planeta Vermelho em Oposição
[ Créditos: Victor Tellez Garza ]
A primeira imagem é uma foto magnífica de Marte tirada três semanas após sua última oposição ocorrida no dia 16 de janeiro. Durante a oposição, os planetas em órbitas externas à da Terra, ficam mais próximos do nosso planeta, o que nos permite visualizá-los melhor e durante quase toda a noite. A imagem mostra o planeta como um disco avermelhado, com algumas feições da superfície destacadas. As manchas escuras indicam dunas que se deslocam com as tempestades de areia. Do lado esquerdo, vê-se a calota de gelo que encobre o pólo norte marciano. A oposição de Marte ocorre a cada 26 meses terrestres e, além de facilitar sua observação, é o melhor momento para enviarmos as missões espaciais para o Planeta Vermelho.
A segunda imagem é um impressionante registro do desfile planetário feito no início de fevereiro a partir do Observatório de Paranal, no Chile. A imagem é uma panorâmica de 360 graus do céu noturno, mostrando a Via Láctea arqueada acima da paisagem desértica do observatório. Além da Lua, vários planetas do Sistema Solar são visíveis e claramente identificados na imagem: Saturno, Vênus, Netuno, Urano, Júpiter e Marte, todos alinhados em uma linha relativamente reta. Do lado esquerdo, o cometa C/2024 G3 (ATLAS) também é visto com sua cauda brilhante embelezando o horizonte oeste. A imagem é um registro único e belíssimo de um raro encontro celestial.
As escolhas das Imagens Astronômicas desta Semana foram feitas a partir do site APOD Brasil (https://www.apodbrazil.com/), um portal mantido por astrônomos e entusiastas da fotografia, dedicado à divulgação das belezas do Cosmos. O APOD Brasil tem o objetivo de publicar uma fotografia astronômica a cada dia, divulgando o trabalho de brasileiros, e de outras nacionalidades, empenhados em revelar as maravilhas do nosso Universo. Os interessados em contribuir com o portal APOD Brasil, e também com as Imagens Astronômicas da Semana do Olhar Espacial, podem fazer isso através do formulário disponibilizado no site: https://www.apodbrazil.com/form
Para se ter uma ideia, a Associação de Defesa de Dados Pessoais e do Consumidor (ADDP) aponta que os crimes cibernéticos aumentaram 45% no Brasil em 2024. Isso significa que uma em cada quatro pessoas são alvos de golpes. Hackers estão se adaptando e usando IA para criar ataques mais sofisticados e difíceis de identificar.
Um dos exemplos é o uso das deepfakes, técnica baseada em IA para criar imagens e áudios falsos que parecem reais. Segundo a Sumsub, plataforma de verificação de identidade, essa prática cresceu 830% no Brasil entre 2022 e 2023. Trata-se de uma tática para manipular informações, explorar a credibilidade de figuras públicas e induzir fraudes. Não à toa, as figuras de famosos e celebridades são muito utilizadas por criminosos nesta abordagem.
Os ataques de phishing também se tornaram mais sofisticados. A consultoria de cibersegurança Redbelt Security estima que mais de 3,5 milhões de brasileiros foram vítimas desses golpes em 2023. O crescimento de dispositivos conectados e da coleta constante de dados sensíveis precisam, mais do que nunca, de uma proteção digital reforçada.
Fortalecendo a segurança digital
Diante dessas ameaças, empresas e usuários precisam reforçar suas estratégias de defesa. O setor de tecnologia tem um papel fundamental na proteção de plataformas e serviços de IA Generativa, garantindo que novas soluções não se tornem ferramentas para ataques cibernéticos. Além do desenvolvimento de tecnologias mais seguras, a educação digital é essencial.
A falta de conscientização sobre práticas básicas de segurança amplia as vulnerabilidades e compromete a confiança na inovação.
Enfatizar a importância de se preocupar com a privacidade, segurança e veracidade das informações nunca é demais.
A falta de conscientização e de práticas adequadas sobre tópicos ligados à cibersegurança não só eleva vulnerabilidades digitais, como também trava o desenvolvimento da IA como uma ferramenta de inovação, que precisa ser uma aliada dos seres humanos na sociedade e no mercado.
Cibersegurança nas empresas deixou de ser opção — é necessidade estratégica (Imagem: shutterstock/Rawpixel.com)
Só com esse olhar proativo sobre a educação digital é que a população estará ciente de assuntos que parecem básicos, mas não são. Um grande exemplo disso é o conhecimento completo dos dados pessoais que estão compartilhando.
Parece “chover no molhado” dizer que não é recomendável abrir informações sensíveis em sites ou formulários suspeitos, ou que a gente precisa usar senhas fortes e diferentes para cada serviço on-line, mas definitivamente essa é uma tecla que deve ser batida constantemente.
Podemos citar a importância de utilizar fontes confiáveis e reconhecidas no momento de se informar, como portais de notícias estabelecidos e organizações respeitáveis. Principalmente quando entramos no mérito das deepfakes, procurar evidências que corroborem um determinado assunto em mais de um canal e comparar conteúdos não é perda de tempo, mas sim uma forma de certificar que se trata de algo real. Cada vez mais, precisaremos desenvolver um “ceticismo crítico” a respeito das notícias, imagens e vídeos que vemos em aplicativos de mensagens e redes sociais.
Deepfakes crescem no Brasil e viram arma poderosa para fraudes digitais (Imagem: metamorworks/Shutterstock)
É com esses passos mais “simples” de engenharia social que outras defesas podem ser adotadas. Medidas de proteção como anonimização e criptografia, por exemplo, são ótimas provas de como reduzir riscos e complementar as barreiras contra cibercriminosos.
Lembre-se: a evolução da IA é irreversível. Portanto, sua segurança deve acompanhar esse ritmo. Todos precisam assumir um compromisso contínuo com essa missão e abraçar uma mudança cultural que valoriza o pensamento crítico. Somente assim vamos caminhar para um futuro verdadeiramente inovador.
Toda semana, no Programa Olhar Espacial, exibimos duas imagens astronômicas que se destacaram na semana que passou. E na última semana, apresentamos duas imagens fantásticas de uma bela nebulosa e de um pôr do Sol inédito. Confiram:
Nebulosa de Eta Carinae
[ Créditos: Fernando Magalhães ]
A primeira imagem mostra um fantástico registro da Nebulosa de Eta Carinae, também chamada de NGC 3372. Trata-se de uma região de formação estelar localizada a cerca de 7.500 anos-luz de distância na direção da Constelação de Carina. É uma das nebulosas mais brilhantes e massivas da Via Láctea, que abriga Eta Carinae, um sistema estelar duplo, mais de 5 milhões de vezes mais luminoso que o Sol e extremamente instável, que já passou por eventos eruptivos gigantescos no passado. A nebulosa é composta por nuvens de gás e poeira iluminadas pela intensa radiação estelar, criando um cenário visualmente deslumbrante e que revelam a energia e a complexidade dos processos que ocorrem naquele canto da galáxia.
Já a segunda imagem, enviada pela sonda Blue Ghost da Firefly Aerospace, retrata um pôr do sol visto da superfície da Lua. A imagem mostra a linha do horizonte lunar, com o Sol aparentemente se pondo ao centro. Acima do Sol e ligeiramente à direita, percebe-se o brilho de Vênus e, um pouco mais acima e bem mais brilhante, está a Terra, destacando a perspectiva única e a magnitude do evento cósmico observado a partir da Lua. Além de uma visão inédita, este registro também é importante para a ciência. Os cientistas estão analisando essas imagens para determinar se o brilho visto no horizonte pode ser atribuído ao espalhamento frontal da luz solar nas partículas de poeira em suspensão próximo à superfície da Lua.
As escolhas das Imagens Astronômicas desta Semana foram feitas a partir do site APOD Brasil (https://www.apodbrazil.com/), um portal mantido por astrônomos e entusiastas da fotografia, dedicado à divulgação das belezas do Cosmos. O APOD Brasil tem o objetivo de publicar uma fotografia astronômica a cada dia, divulgando o trabalho de brasileiros, e de outras nacionalidades, empenhados em revelar as maravilhas do nosso Universo. Os interessados em contribuir com o portal APOD Brasil, e também com as Imagens Astronômicas da Semana do Olhar Espacial, podem fazer isso através do formulário disponibilizado no site: https://www.apodbrazil.com/form
Cart is empty 
