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Trump revoga decreto de Biden sobre regulação de Inteligência Artificial

Equipe Sigmoidal por Equipe Sigmoidal
janeiro 21, 2025
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Na segunda-feira, 20 de janeiro de 2025, o presidente americano Donald Trump revogou uma ordem executiva de 2023 assinada por seu predecessor, Joe Biden, que buscava reduzir os riscos associados à inteligência artificial (IA) para consumidores, trabalhadores e a segurança nacional.

Essa decisão está alinhada com as promessas de campanha de Trump, que criticava a medida por, supostamente, dificultar a inovação tecnológica.

Reversão das Políticas de Regulação da IA

A ordem de Biden exigia que desenvolvedores de sistemas de IA com riscos significativos para a segurança nacional, economia, saúde pública ou segurança compartilhassem os resultados dos testes de segurança com o governo dos EUA antes do lançamento público, em conformidade com a Lei de Produção de Defesa.

Além disso, instruía agências federais a estabelecer padrões para os testes e a abordar riscos relacionados a ameaças químicas, biológicas, radiológicas, nucleares e de cibersegurança. A medida foi adotada em meio à ausência de legislação abrangente para regulamentar o desenvolvimento de IA no Congresso.

Trump, no entanto, argumentou que a revogação da ordem era essencial para remover barreiras à inovação e posicionar os Estados Unidos como líderes globais no avanço da IA. O Partido Republicano defendeu que a IA deve ser desenvolvida com base na liberdade de expressão e no florescimento humano.

Críticos da decisão alertam para possíveis consequências negativas, como a eliminação de empregos, falhas na segurança cibernética e impactos adversos na economia. A rápida evolução de tecnologias de IA generativa – que podem criar textos, imagens e vídeos a partir de comandos abertos – tem gerado tanto entusiasmo quanto preocupações sobre seu impacto social e econômico.

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  • 🎙️ Corte da minha conversa com o Thiago Nigro, no PrimoCast #224

Falamos sobre por que os dados são considerados o novo petróleo - para mim, dados são o novo bacon!

Expliquei como empresas que dominam a ciência de dados ganham vantagem real no mercado. Não por armazenarem mais dados, mas por saberem o que fazer com eles.

Também conversamos sobre as oportunidades para quem quer entrar na área de tecnologia. Data Science é uma das áreas mais democráticas que existem. Não importa sua idade, formação ou cidade. O que importa é a vontade de aprender.

Se você quiser ver o episódio completo, é só buscar por Primocast 224.

“O que diferencia uma organização de outra não é a capacidade de armazenamento de dados; é a capacidade de seu pessoal extrair conhecimento desses dados.”

#machinelearning #datascience #visãocomputacional #python
  • 📸 Palestra que realizei no palco principal da Campus Party #15, o maior evento de tecnologia da América Latina!

O tema que escolhi foi "Computação Espacial", onde destaquei as inovações no uso de visão computacional para reconstrução 3D e navegação autônoma.

Apresentei técnicas como Structure-from-Motion (SFM), uma técnica capaz de reconstruir cidades inteiras (como Roma) usando apenas fotos publicadas em redes sociais, e ORB-SLAM, usada por drones e robôs para mapeamento em tempo real.

#visãocomputacional #machinelearning #datascience #python
  • ⚠️❗ Não deem ideia para o Haddad! 

A França usou Inteligência Artificial para detectar mais de 20 mil piscinas não declaradas a partir de imagens aéreas.

Com modelos de Deep Learning, o governo identificou quem estava devendo imposto... e arrecadou mais de €10 milhões com isso.

Quer saber como foi feito? Veja no post completo no blog do Sigmoidal: https://sigmoidal.ai/como-a-franca-usou-inteligencia-artificial-para-detectar-20-mil-piscinas/

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Neste vídeo, eu compartilho um pouco da minha experiência como Engenheiro de Missão de Satélite e especialista em Visão Computacional. 

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Coloque sua opinião nos comentários!

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  • 💘 A história de como conquistei minha esposa... com Python!

Lá em 2011, mandei a real:

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  • Para rotacionar uma matriz 2D em 90°, primeiro inverto a ordem das linhas (reverse). Depois, faço a transposição in-place. Isso troca matrix[i][j] com matrix[j][i], sem criar outra matriz. A complexidade segue sendo O(n²), mas o uso de memória se mantém O(1).

Esse padrão aparece com frequência em entrevistas. Entender bem reverse + transpose te prepara para várias variações em matrizes.

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  • Na última aula de estrutura de dados, rodei um simulador de labirintos para ensinar como resolver problemas em grids e matrizes.

Mostrei na prática a diferença entre DFS e BFS. Enquanto a DFS usa stacks, a BFS utiliza a estrutura de fila (queue). Cada abordagem tem seu padrão de propagação e uso ideal.

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  • 🔴 Live #2 – Matrizes e Grids: Fundamentos e Algoritmos Essenciais

Na segunda aula da série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos, o foco será em Matrizes e Grids, estruturas fundamentais em problemas de caminho, busca e representação de dados espaciais.

📌 O que você vai ver:

Fundamentos de matrizes e grids em programação
Algoritmos de busca: DFS e BFS aplicados a grids
Resolução ao vivo de problemas do LeetCode

📅 Terça-feira, 01/07, às 22h no YouTube 
🎥 (link nos Stories)

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  • 💡 Quer passar em entrevistas técnicas?
Veja essa estratégia para você estudar estruturas de dados em uma sequência lógica e intuitiva.
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🚀 Marque alguém que também está se preparando!

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  • Live #1 – Arrays & Strings: Teoria e Prática para Entrevistas Técnicas

Segunda-feira eu irei começar uma série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos. 

No primeiro encontro, falarei sobre um dos tipos de problemas mais cobrados em entrevistas: Arrays e Strings.

Nesta aula, você vai entender a teoria por trás dessas estruturas, aprender os principais padrões de resolução de problemas e aplicar esse conhecimento em exercícios selecionados do LeetCode.

📅 Segunda-feira, 23/06, às 21h no YouTube

🎥 (link nos Stories)

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  • 🤖 Robôs que escalam, nadam, voam e rastejam.

Acabei de ver o que a Gecko Robotics está fazendo — e é impressionante.
Eles usam robôs que escalam, rastejam, nadam e voam para coletar dados estruturais de ativos físicos como navios, refinarias e usinas de energia.

Depois, tudo isso entra numa plataforma de AI chamada Cantilever, que combina:

✅ Ontologias baseadas em princípios físicos
✅ Edge robotics + sensores fixos
✅ Modelos preditivos para manutenção e operação

É como se estivessem criando um Digital Twin confiável de infraestruturas críticas — com dados de verdade, coletados direto do mundo físico.

Ah, e agora alcançaram status de unicórnio 🦄:
$1.25B de valuation, com foco em defesa, energia e manufatura pesada.

#MachineLearning #Robótica #MLOps #visãocomputacional
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As inscrições para a nova Pós em Visão Computacional & Deep Learning encerram neste domingo, 8 de junho, às 23h59.

Essa é sua chance de dominar IA aplicada, com foco total em projetos, e conquistar oportunidades como Machine Learning Engineer ou Computer Vision Specialist, no Brasil ou no exterior.

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