Em 1971, o engenheiro eletricista filipino Leon Chua previu a existência de um componente eletrônico passivo, capaz de “lembrar” quanta corrente havia passado por ele mesmo após ser desligado. Ele o chamou de memristor, contração de memory resistor. Passaram-se 37 anos até que a Hewlett-Packard (HP) construísse o primeiro protótipo concreto, em 2008. Hoje, pesquisadores no Brasil transformam essa ideia em algo ainda mais ambicioso: chips que, além de processar informação, também “aprendem”, imitando mecanismos de memória do cérebro humano em silício e em óxidos metálicos.
A chamada computação neuromórfica é promissora. Enquanto o cérebro humano consome cerca de 20 watts (W) – algo parecido com uma lâmpada comum – processando informações com eficiência que nenhum supercomputador atual replica, inteligências artificiais de última geração demandam energia equivalente à de cidades inteiras e ocupam galpões com servidores refrigerados. Uma das principais diferenças é de arquitetura: enquanto computadores convencionais separam processamento de armazenamento, o cérebro faz as duas coisas no mesmo lugar, no nível das sinapses, onde os neurônios se conectam.
Os memristores prometem superar esse gargalo. “A vantagem genérica de dispositivos com memória é a capacidade de fazer operações lógicas e armazenar os resultados no mesmo espaço”, explica o físico cubano Victor Lopez-Richard, do Departamento de Física da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). “Isso reduz a necessidade de interconectores, diminui o tamanho do dispositivo e, consequentemente, o consumo de energia.”
Imitando neurônios
A cada disparo de um neurônio, a conexão com o neurônio seguinte pode se fortalecer ou enfraquecer – fenômeno conhecido como plasticidade sináptica. Em um dos tipos mais estudados desse processo, conexões neurais que disparam repetidamente em sequência tendem a se fortalecer, contribuindo para a formação de determinadas memórias e para o aprendizado. Os memristores replicam esse comportamento ao alterar sua resistência elétrica em resposta aos pulsos recebidos.
Para explicar esse funcionamento, o físico Marcio Peron Franco de Godoy, também da UFSCar, recorre ao cotidiano: “Quando fecho uma porta, dali a segundos posso esquecer se a tranquei ou não. Mas eu não esqueço o nome da minha mãe. Isso é uma memória de longa duração – algo que pode ser emulado com dispositivos memristores.”
A analogia com a biologia, porém, tem limites que Lopez-Richard faz questão de demarcar. “Nossos dispositivos não reproduzem sinapses, propriamente, porque não transportam íons, mas elétrons que se armazenam em certos lugares. Em termos metafóricos, é um processo semelhante.”
O resultado mais recente da pesquisa de Lopez-Richard, que conta com financiamento da FAPESP, vai além dos memristores convencionais: um transístor polimorfo que é capaz de assumir diferentes funções – transistor, capacitor ou memristor –, dependendo da configuração do circuito. Em artigo publicado na Nature Communications em abril, Lopez-Richard e colaboradores mostram que, na prática, o mesmo componente realiza cálculos e aprende com os padrões dos dados que processa. “A gente ensina o dispositivo a reconhecer um padrão e depois apresenta outros padrões que, em princípio, ele poderia ajudar a reconhecer”, descreve. Outra vantagem: o dispositivo opera à temperatura ambiente, sem necessidade de resfriamento extremo. “A ideia é criar dispositivos que funcionem em condições normais, sem necessidade de criogenia e com baixo consumo de energia.”
Uma plataforma criada por pesquisadores da Universidade de Mogi das Cruzes (UMC) pretende ajudar a prevenir quedas em idosos ao simular situações reais de desequilíbrio e analisar, em tempo real, como o cérebro, os músculos e o corpo reagem. A tecnologia, desenvolvida ao longo de mais de dez anos de pesquisa com apoio da FAPESP – dos estudos iniciais, na linha de Auxílio à Pesquisa, ao protótipo, na linha de Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE) –, combina sensores, realidade virtual e jogos interativos e agora se prepara para chegar ao mercado por meio da startup Kerygma Technology, incubada na própria universidade.
As quedas estão entre as principais causas de internação, perda de autonomia e morte em idosos. A prevalência de quedas na população idosa residente em áreas urbanas é de 25%, de acordo com a última edição do Estudo Longitudinal da Saúde dos Idosos Brasileiros (ELSI-Brasil), financiado pelo Ministério da Saúde. Entre pessoas com mais de 80 anos, o dado é ainda mais alarmante: quatro em cada dez pessoas sofrem esse tipo de acidente anualmente. Além das fraturas e hospitalizações, as quedas frequentemente levam à perda de independência, ao medo de caminhar e ao isolamento social.
Segundo Daniela Cristina Carvalho de Abreu, fisioterapeuta especialista em gerontologia e professora da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da USP (FMRP-USP), o cenário é preocupante porque a sociedade continua tratando a queda como algo “normal” do envelhecimento. “Hoje entendemos a queda como um evento sentinela. Quando ela acontece, muito provavelmente várias alterações já vinham ocorrendo. Ela é a bandeira vermelha de que alguma coisa deixou de funcionar adequadamente.”
Foi justamente diante desse cenário que o engenheiro da computação Alessandro Pereira da Silva, líder do Laboratório de Ambientes Virtuais e Tecnologia Assistiva (LAVITA), da UMC, começou a desenvolver a tecnologia em 2012. Ele conta que a ideia surgiu a partir de uma inquietação em relação aos métodos tradicionais usados para avaliar o equilíbrio. “Na época, o estudo do equilíbrio era feito em uma plataforma estática e o paciente era o elemento de desequilíbrio. O terapeuta precisava pedir para a pessoa inclinar um pouco para frente, um pouco para trás. No mundo real, no entanto, é o chão que muda, é o ambiente que gera o desequilíbrio”, explica.
A solução encontrada foi criar uma plataforma capaz de se movimentar em diferentes direções e inclinações, simulando situações reais de instabilidade e desequilíbrio.
Simular o desequilíbrio para entender o corpo
A simulação desses desequilíbrios não acontece apenas pelo movimento da plataforma. Para tornar os exercícios mais próximos de situações do cotidiano e estimular a adesão ao tratamento, os pesquisadores incorporaram recursos de realidade virtual e gameterapia. Nos jogos desenvolvidos pela equipe, o paciente permanece sobre a plataforma enquanto controla movimentos dentro de ambientes virtuais. Em um dos cenários, por exemplo, o usuário navega por um rio e precisa deslocar o corpo lateralmente para coletar objetos. Quando surgem quedas d’água no ambiente virtual, a plataforma se inclina na mesma direção do cenário exibido nos óculos de realidade virtual.
“O sistema responde ao jogo. Quando o cenário inclina, a plataforma inclina junto. Isso aumenta muito a imersão e nos permite avaliar como o cérebro e os músculos respondem ao desequilíbrio”, explica Silva.
Enquanto isso, sensores registram continuamente como o corpo reage aos estímulos. O equipamento, que avalia quatro músculos da perna – que são chave para entender a chamada estratégia do tornozelo na correção dos desequilíbrios –, consegue rotacionar até 25 graus para frente, para trás e para os lados, com velocidade máxima de 7 graus por segundo, enquanto o sistema capta uma série de informações do paciente em tempo real.
Um dos parâmetros analisados é o chamado centro de pressão (COP), indicador que mostra como o corpo distribui o peso para manter o equilíbrio. O sistema também mede a velocidade de deslocamento corporal, a distribuição da carga corporal, a ativação muscular por meio da eletromiografia (EMG) e a atividade cerebral pelo eletroencefalograma (EEG).
“Conseguimos identificar, por exemplo, se a pessoa descarrega mais peso no lado direito do corpo do que no esquerdo. Isso pode indicar fraqueza muscular, alterações vestibulares ou compensações posturais importantes”, diz Silva. Segundo ele, a EMG permite analisar a ativação elétrica dos músculos estabilizadores envolvidos no equilíbrio postural, enquanto o EEG ajuda a identificar como o cérebro responde ao desequilíbrio.
A plataforma trabalha justamente com dois mecanismos fundamentais do equilíbrio: o controle antecipatório e o compensatório. O primeiro ocorre antes da perda de estabilidade, quando o cérebro percebe que um desequilíbrio pode acontecer e prepara o corpo para reagir. Já o compensatório entra em ação depois da instabilidade, tentando evitar a queda. Um dos diferenciais da tecnologia, segundo Silva, é a sincronização de todos esses dados em uma mesma linha temporal.
“Muitas plataformas conseguem coletar esses dados de forma isolada. O grande diferencial da nossa é que tudo é registrado de forma sincronizada. Isso diminui muito o viés metodológico para pesquisa e pode gerar futuramente um sistema preditivo de risco de queda”, afirma.
Segundo Sandra Maria Sbeghen Ferreira de Freitas, professora da Universidade Cidade de São Paulo (Unicid) e especialista em controle do movimento humano e biomecânica, plataformas de força já são amplamente utilizadas em pesquisa para avaliação do equilíbrio e da oscilação postural, mas a integração simultânea de diferentes tecnologias ainda é um desafio. “Plataformas de força, eletromiografia e estudos combinando esses equipamentos já existem. O diferencial desse parece estar justamente em sincronizar tudo em um mesmo sistema e transformar isso em uma ferramenta aplicável para o profissional”, afirma.
Carolina Daffara
Do diagnóstico à prevenção
Para Abreu, da FMRP-USP, a primeira etapa fundamental é estratificar o risco de queda. “E isso precisa ser simples, rápido e de baixo custo. Não adianta depender de uma ferramenta cara para fazer a triagem populacional”, pondera, ao ressaltar que, atualmente, as sociedades científicas internacionais recomendam que toda pessoa idosa passe ao menos uma vez por ano por uma triagem de risco de quedas, o que ainda não acontece de forma rotineira.
A fisioterapeuta explica que a avaliação é simples: “Basicamente, fazemos três perguntas: se a pessoa caiu no último ano, se tem preocupação em cair e se sente instabilidade para andar ou realizar atividades. Depois aplicamos um teste rápido de mobilidade ou velocidade da marcha. Em menos de cinco minutos é possível classificar esse paciente como baixo, moderado ou alto risco de queda”, explica.
Na sua avaliação, ferramentas mais avançadas, como a plataforma, entram em uma segunda etapa para aprofundar a avaliação de pessoas idosas com histórico de quedas ou maior risco de novos episódios, que se beneficiam de uma melhor compreensão dos fatores associados a essa condição. “A plataforma permite integrar informações sobre aspectos musculares, neurais e biomecânicos e isso pode ajudar a personalizar os treinamentos e tratamentos”, diz Abreu, esclarecendo que, muitas vezes, uma intervenção funciona para um paciente e não funciona para outro porque as necessidades são diferentes. “Quanto mais preciso é o diagnóstico, mais direcionada tende a ser a intervenção.”
O fisioterapeuta Tabajara de Oliveira Gonzalez, integrante do grupo de pesquisa da UMC, afirma que a tecnologia surge justamente para preencher essa lacuna. “A plataforma foi pensada para responder ao desafio do envelhecimento da população. Queda em idosos é um problema de saúde pública no mundo inteiro. Você tem lesões associadas, óbitos, pacientes que acabam ficando acamados, gerando custos para o sistema de saúde e sem um trabalho preventivo muito efetivo”, afirma.
Segundo ele, embora os idosos sejam um dos principais focos das pesquisas, a plataforma pode futuramente atender diferentes perfis de pacientes com alterações de equilíbrio, incluindo pessoas com doenças neurológicas, problemas vestibulares, amputações, obesidade e até mesmo atletas em reabilitação. “Você pode ter um paciente amputado que não consegue distribuir adequadamente o peso entre os lados do corpo, uma criança com déficit cognitivo ou um atleta voltando de lesão. São muitos os públicos possíveis”, diz.
Freitas ressalta, porém, que tecnologias desse tipo ainda estão concentradas principalmente em universidades, laboratórios de pesquisa e grandes centros de reabilitação. “Essas avaliações exigem processamento de dados, interpretação especializada e equipamentos de alto custo. Por isso, ainda existem muitos desafios para transformar tudo isso em algo amplamente acessível no dia a dia clínico”, pondera.
Apesar dos recursos de realidade virtual, os pesquisadores ressaltam que a tecnologia não pretende substituir o tratamento fisioterapêutico. “Quem propõe o tratamento é o profissional. O sistema permite que o fisioterapeuta controle velocidade, inclinação, dificuldade e escolha jogos específicos de acordo com a necessidade de cada paciente”, ressalta Silva.
Abreu destaca que o treinamento físico continua sendo a principal ferramenta para prevenção de quedas. “O exercício físico é a base de tudo. E quanto mais o treino trabalha equilíbrio, força e mobilidade juntos, maior o impacto na prevenção.” Para a especialista, o grande desafio agora é transformar o conhecimento científico em política pública. “Precisamos conscientizar a população, capacitar os profissionais de saúde e criar linhas de cuidado para a pessoa idosa. Se conseguirmos identificar precocemente quem começa a perder equilíbrio, força e mobilidade, conseguimos intervir antes da queda acontecer.”
Da pesquisa ao mercado
O engenheiro eletricista André Roberto Fernandes da Silva, que também participou do desenvolvimento da tecnologia durante a realização do doutorado em Engenharia Biomédica na UMC, destaca que a equipe trabalhou desde o início para garantir segurança durante os testes. “Tivemos muita atenção para oferecer segurança também para quem usa. A plataforma possui sistemas de sustentação, barras de apoio e cintos de proteção para ampliar o uso mesmo em pessoas com comprometimento importante de equilíbrio.”
Ao final da avaliação, o sistema gera automaticamente um relatório em PDF com os dados coletados, informações clínicas do paciente e sugestões terapêuticas. A expectativa agora é avançar para uma nova etapa com apoio da inteligência artificial. “O hardware e o software básico estão prontos. O próximo passo é desenvolver uma plataforma de dados com inteligência artificial capaz de integrar todas essas informações e auxiliar na construção de modelos preditivos de risco de queda. Mas precisamos ampliar os testes humanos para validar melhor esses modelos”, afirma Fernandes da Silva.
Agora, o objetivo é transformar o protótipo acadêmico em um produto disponível. “Nós já temos um protótipo funcional pronto para comercialização. Queremos ampliar os testes fora do ambiente universitário e levar a plataforma para clínicas, hospitais e centros de reabilitação. Se conseguirmos avançar, acreditamos que em cerca de um ano e meio já será possível escalar o produto para o mercado”, conclui o engenheiro.
A dificuldade crescente de acesso à casa própria e o aumento do custo da moradia têm levado pesquisadores e gestores públicos a olhar com mais atenção para o aluguel social como parte da solução para a crise habitacional. De acordo com o Censo do IBGE, cerca de 22% das famílias brasileiras viviam em domicílios alugados em 2022. Ao mesmo tempo, a Pesquisa de Informações Básicas Municipais (MUNIC 2024) mostrou que 67,7% dos municípios afirmam possuir alguma política de aluguel social.
Com projetos e políticas públicas em implementação, cidades como São Paulo, Campo Grande, Belo Horizonte e Recife buscam ampliar o acesso à moradia por meio de iniciativas municipais ou federais que adotam esse instrumento. No modelo, as unidades residenciais são oferecidas pelo poder público, que pode intermediar a oferta ou ser proprietário dos imóveis, enquanto o morador paga um aluguel que não compromete excessivamente sua renda.
Em São Paulo, uma pesquisa conduzida pelo LabCidade, da Faculdade de Arquitetura e Urbanismo da Universidade de São Paulo (FAU-USP), em parceria com a Secretaria Municipal de Habitação da Prefeitura de São Paulo (Sehab-SP), investiga como esse modelo poderia ajudar a enfrentar a crise habitacional da capital. O estudo, que conta com financiamento da FAPESP e é coordenado pela pesquisadora Paula Freire Santoro e pela gestora pública Daniela Perre, busca soluções para ampliar e diversificar a política de locação social já existente.
O déficit habitacional envolve diferentes formas de precariedade, como moradias inadequadas e o chamado ônus excessivo do aluguel — situação em que famílias com renda de até três salários mínimos comprometem mais de 30% do orçamento com o pagamento da moradia. Em São Paulo, esse problema é especialmente expressivo: em 2022, 65% desse público ultrapassava esse limite, segundo dados da Fundação João Pinheiro, instituição de pesquisa, ensino e produção de estatísticas sobre políticas públicas vinculada ao Governo do Estado de Minas Gerais.
Segundo Santoro, mesmo no cenário mais otimista – de 30 mil unidades produzidas em uma única gestão municipal, o maior volume já registrado em São Paulo – seriam necessárias mais de 13 administrações para atender à demanda habitacional calculada em 2016.
“Os desafios são enormes e muito diversos. A política habitacional não pode apostar em apenas um modelo centrado na produção de novas moradias pelo mercado para a casa própria”, afirma Santoro.
Até agora, a pesquisa mapeou diferentes modelos de aluguel social adotados no Brasil e no exterior, desde programas de auxílio e vouchers até parques públicos de locação e parcerias entre governos, sociedade civil e iniciativa privada. O objetivo, segundo as pesquisadoras, não é defender qualquer política baseada no aluguel, mas identificar formatos capazes de ampliar o acesso à moradia sem reproduzir a lógica especulativa do mercado imobiliário, aproveitando melhor o estoque de imóveis já existente.
Além do levantamento comparativo, o estudo já contribuiu para aprimorar normas do Programa de Locação Social de São Paulo e para discussões sobre regulação do mercado de aluguel e plataformas de locação temporária. As pesquisadoras também participaram da elaboração de propostas para uma política nacional de locação social no âmbito do PlanHab 2040.
O aluguel social como aposta
Diferentemente dos programas voltados à compra da casa própria, o aluguel social prevê acesso a moradias oferecidas pelo poder público, que podem ser de propriedade pública ou privada, com a cobrança de um aluguel a preços acessíveis.
O modelo atende grupos que costumam ficar à margem das políticas tradicionais de financiamento habitacional, como jovens, pessoas em situação de rua e famílias de baixa renda. “Há pessoas para quem a casa própria não é a melhor solução”, afirma Claudia Acosta, professora da Fundação Getúlio Vargas e pesquisadora do FGV Cidades, Centro de Ciências para o Desenvolvimento (CCD) apoiado pela Fapesp. “Se uma pessoa com 60 anos entra no programa Minha Casa, Minha Vida, com 75 anos ainda estará no financiamento. Isso não tem sentido”, diz.
Para Acosta, a casa própria pode ainda ser uma espécie de “âncora”, limitando a mobilidade urbana quando está localizada em áreas distantes dos empregos e serviços. “O aluguel pode ser uma ferramenta de inclusão social também por manter as pessoas mais próximas das oportunidades”, diz.
A possibilidade de manter populações de baixa renda em regiões centrais aparece como um dos principais argumentos em defesa do aluguel social. Segundo Francisco Comaru, professor da Universidade Federal do ABC e coordenador do Laboratório de Justiça Territorial (LabJuta), muitos moradores de cortiços pagam um valor alto para morar no centro da cidade, ainda que em condições precárias.
“São funcionários de lojas, de bares e de restaurantes, empregadas domésticas, trabalhadores da construção civil e ambulantes. Quando empurrados para a periferia, têm a sua qualidade de vida prejudicada, além de gerar impacto no meio ambiente, no trânsito e na própria saúde”, explica.
Para o pesquisador, políticas permanentes de aluguel social também ajudam a conter processos de expulsão da população de baixa renda das áreas valorizadas da cidade. “É uma maneira de retirar essas moradias do mercado privado e da precificação que ele impõe, mantendo as pessoas de baixa renda em áreas bem servidas por infraestrutura, emprego e serviços”, aponta Comaru.
Modelos de aluguel social são utilizados em diferentes países desde o pós-guerra, especialmente na Europa, em lugares como Reino Unido, França, Itália e Suíça. Na América Latina, Uruguai, Argentina, Chile e México também praticam o modelo de habitação pública para locação. Em vários desses países, a locação social integra permanentemente as políticas habitacionais e convive com programas de acesso à casa própria.
Uma política antiga que nunca ganhou escala
Apesar de vigente desde 2002, o Programa de Locação Social de São Paulo nunca ganhou escala, ainda que apresente bons índices de acesso e permanência, segundo a pesquisa. Entre os fatores apontados estão a descontinuidade do programa entre diferentes gestões e a preferência histórica por políticas voltadas à casa própria. Nos últimos anos, essa tendência foi reforçada por programas de financiamento habitacional, como o Minha Casa, Minha Vida, criado em 2009 no âmbito do Governo Federal, e por modelos baseados em parcerias com a iniciativa privada, como o programa Pode Entrar, criado pela Prefeitura de São Paulo em 2021.
Hoje, a cidade de São Paulo conta com apenas 937 unidades no formato de locação social. No modelo paulistano, os imóveis pertencem ao poder público e são alugados para pessoas em situação de vulnerabilidade por valores que não podem ultrapassar um percentual de sua renda – entre 10% e 15%, a depender da categoria de beneficiário e do total da renda familiar.
Débora Sanches é professora de Arquitetura e Urbanismo na Universidade Presbiteriana Mackenzie e participou da conceituação e implementação da política. “O programa deu origem a habitações como o Residencial Olarias, no Canindé, e a Vila dos Idosos, no Pari. A partir do momento em que tiveram moradia digna, muitas pessoas voltaram a estudar e tiveram acesso a melhores empregos. Ter um endereço impacta na autoestima das pessoas e nas suas condições de vida”, afirma Sanches.
Parte dessas unidades, porém, pode deixar de integrar o programa nos próximos anos. De acordo com Perre, servidora da Sehab-SP e arquiteta responsável pela parceria com o LabCidade no projeto, dois dos sete empreendimentos do modelo serão desvinculados do programa e a propriedade das unidades será transferida aos beneficiários. Juntos, eles representam cerca da metade das habitações no programa de aluguel social do município.
“No caso do Parque do Gato, no Bom Retiro, e do Residencial Olarias, a desvinculação foi aprovada por uma resolução do Conselho Municipal de Habitação, e a propriedade será transferida sem custo para os moradores”, explica. Segundo a arquiteta, o órgão perdeu o domínio sobre as unidades, sobretudo por conta do tráfico de drogas na região, e não conseguia mais fazer a manutenção das unidades.
Auxílio-aluguel e precarização
Em paralelo ao programa de locação social, São Paulo mantém uma política de auxílio-aluguel voltada a famílias removidas de áreas de risco ou atingidas por obras públicas. Em março deste ano, 29 mil famílias recebiam o benefício.
De acordo com a pesquisadora Isadora Guerreiro, que integra o LabCidade, o maior volume de famílias removidas e atendidas pelo auxílio em São Paulo atualmente está concentrado na zona sul da cidade, com um número expressivo de casos vindos do Programa Mananciais. O projeto da Sehab-SP teve início nos anos 90 na região da bacia hidrográfica de Guarapiranga, promovendo ações para a regularização fundiária de favelas e núcleos na região. Hoje, o programa também atua na bacia Billings, na mesma zona da cidade.
Guerreiro, no entanto, alerta sobre os problemas do modelo. “Ele não atende à necessidade de moradia das famílias: a Prefeitura não sabe onde elas vão morar, e vemos que a maioria acaba em imóveis precários alugados de maneira informal, sob ameaça de despejo”, conta.
Segundo a pesquisadora, as famílias muitas vezes saem de casas em que investiram dinheiro e vão para lugares piores, pagando aluguel. “Isso não pode ser considerado uma política habitacional”, afirma. A crítica ilustra uma das questões centrais do debate habitacional: oferecer um benefício temporário não necessariamente garante acesso estável à moradia.
Ainda não é nem dia 5 e já estamos destroçados. Nas férias com crianças, não há pausa para hidratação, os juízes foram embora e as nossas tardes são reencenações deste vídeo com três jogadores profissionais driblando cem criancinhas japonesas. “After review, number 10, Brazil, closed her eyes, decision is red card!”
Um amigo em Tóquio me disse que eu conheci mais do Japão em um mês do que muitos japoneses conhecem em toda a vida. Logo eu estava tão visivelmente exausto que, quando um colega me viu no centro de imprensa, veio até mim e mediu meu pulso.
[One friend in Tokyo told me that I visited more of Japan in a month than many Japanese do in a lifetime. I was soon so visibly shattered that when one colleague saw me in a media centre, he came up and took my pulse.]
Fui injusta com ele, é claro, mas onde eu teria ido parar sem essa injustiça? Estaria subjugada, presa ao jugo. As mulheres jovens precisam dessa injustiça; é uma de suas poucas formas de defesa. Precisam da sua dureza, precisam da sua ignorância. Caminham no escuro, à beira de penhascos altos, cantarolando baixinho, julgando-se invulneráveis.
[I was unfair to him, of course, but where would I have been without unfairness? In thrall, in harness. Young women need unfairness, it’s one of their few defences. They need their callousness, they need their ignorance. They walk in the dark, along the edges of high cliffs, humming to themselves, thinking themselves invulnerable.]
:: CHECAGEM :: Chris Bachelder e Jennifer Habel, Dayswork
Verificação de fatos: um gavião poderia realmente agarrar e levar embora seu cachorro minúsculo? Não, segundo um escritor freelancer especializado em temas naturais, que não recomenda prender pesos pequenos ao seu cachorro.
[Fact check: Could a hawk actually fly away with your tiny dog? No, according to the freelance nature writer, who does not recommend attaching small weights to your dog.]
Para Pilgrim, ser um gigante da indústria avícola não é apenas um trabalho — é sua vocação. “Não há dúvida de que Deus queria que eu fosse um exemplo de empresário cristão”, disse ele a um repórter, e sua religiosidade transparece em muitas áreas que parecem bastante seculares. “Quero agradecer a Jesus Cristo pelo nosso novo avião Hawker 800 XP”, escreveu ele no boletim informativo da empresa, após adquirir um segundo jato corporativo por 12 milhões de dólares em 1999. “Uma nova Bíblia foi colocada no avião, em agradecimento a Jesus”, continuou. “Agora operamos ambas as aeronaves em nome de nossa empresa, que sempre louva a Jesus.”
[For Pilgrim, being a titan in the poultry industry isn’t just a job— it’s his calling. “There’s no doubt that God wanted me to exemplify being a Christian businessman,” he told one reporter , and his religiosity seeps into many areas that appear quite secular. “I want to thank Jesus Christ for our new Hawker 800 XP airplane,” he wrote in the company newsletter after purchasing a second corporate jet for $ 12 million in 1999. “Another Bible has been added to the new airplane, thanking Jesus,” he continued. “We are now operating both airplanes for our company which always praises Jesus.”]
Em 1890, o futuro estadista britânico Neville Chamberlain visitou a ilha com seu irmão para avaliar se ela seria adequada à implantação de uma plantação de sisal. Este último ficou “encantado com os flamingos”, mas os Chamberlain acabaram desistindo do projeto.
[In 1890, the future British statesman Neville Chamberlain visited the island with his brother to see if it would make a good sisal plantation. The latter was “in ecstasies over the flamingoes,” but the Chamberlains ultimately abandoned the project.]
Na primeira final da Copa do Mundo, o Uruguai venceu a Argentina por 4 a 2. Em seguida, os uruguaios correram em volta do gramado com um troféu próprio, aparentemente de prata — possivelmente um prêmio conquistado em alguma outra competição.
[In the first World Cup final, Uruguay beat Argentina 4-2. Afterwards the Uruguayans ran around the pitch waving their own trophy, apparently made of silver – possibly a prize won in some other competition.]
Os companheiros de time carregaram seu pequeno capitão pelo campo enquanto ele acenava à torcida e beijava a taça. Uma foto dele erguendo o troféu acima da cabeça alcançou o recorde de 74 milhões de curtidas no Instagram. (O recorde anterior pertencia a uma foto de um ovo.)
Em meio à euforia, dois dirigentes da FIFA se aproximaram de Di María, que comemorava com um troféu diferente, e o instruíram a não deixar mais ninguém tocar nele. Di María ficou confuso. “O que é aquilo, então?”, perguntou, apontando para a taça de Messi.
A taça de Messi era falsa, lançada ao gramado por torcedores argentinos. Di María é que estava segurando a verdadeira.
[Teammates carried their little captain around the field as he waved and kissed the cup. A photograph of him holding it above his head garnered a record seventy-four million likes on Instagram. (The site’s previous record had been held by a photo of an egg.) Amid the frenzy, two FIFA officials went up to Di María, who was celebrating with a different trophy, and told him not to let anyone else touch it. Di María was baffled. ‘What’s that then?’ he asked, pointing at Messi’s cup. Messi’s was a fake, thrown onto the field by Argentinian fans. Di María was holding the real thing.]
“E ontem, teve alguma galinha?”, perguntou o psicólogo durante uma sessão. O homem verificou naquela noite e na seguinte — conferiu durante sete noites seguidas —, apenas para relatar que não havia galinhas psicodélicas atravessando a estrada. “Uma pena”, disse o psicólogo, fazendo uma anotação.
[The psychologist was a willing accomplice, even curious. “There ever any chickens?” he’d asked during one session. The man checked that night and the night after, seven nights in a row he checked, only to report back that there were no psychedelic chickens crossing the road. “A shame,” the psychologist said, making a note.]
:: LITERATURA :: Chris Bachelder e Jennifer Habel, Dayswork
Três anos após a publicação de Clarel, Melville autorizou, a pedido de seu editor, a venda de 224 exemplares a uma fábrica de papel para serem transformados em polpa — esses exemplares não vendidos, de uma tiragem original de 350, vinham ocupando um espaço valioso no depósito.
[Three years after Clarel’s publication, Melville authorized, at his publisher’s request, the sale of two hundred and twenty-four copies to a paper mill for pulping—These unsold copies, from an original print run of three hundred and fifty, had been taking up valuable office space.]
Eu não acredito que Deus esteja morto. Eu tampouco acredito que Deus esteja vivo. Eu acredito na tristeza do meu cachorro, que de uns tempos pra cá deu para emagrecer junto comigo.
Assim eram as coisas, até que o homem mencionou, casualmente — mais como um pano de fundo —, que, durante sua viagem onírica, havia conversado com a neve. O psicólogo inclinou-se para a frente e perguntou se ele se referia à neve que caía do céu, e não a um acúmulo no chão na forma de um boneco de neve musculoso ou de uma boneca de neve voluptuosa. O homem esclareceu que estava falando de flocos de neve.
[This was the nature of things, until the man mentioned, offhandedly, more as a setting detail, that, in the dreamdrive, he talked to snow. The psychologist leaned forward and clarified that the man meant snow from the sky, and not a ground-level accumulation in the form of a buff snow guy or a voluptuous snow gal. The man clarified that he meant snowflakes.]
Na viagem, que me parecia eterna, não tinha outro remédio senão pensar. Fazia um balanço das minhas dores. Lembrava da última, da antepenúltima, remontava à primeira, mas não a encontrava, sempre havia uma anterior.
Já que os rádios são frequentemente encontrados nos mesmos cômodos que os sofás, o homem perguntou a que velocidade as ondas de sofá se propagavam. Na velocidade do som ou da luz? O neurologista mais competente respondeu: som, com certeza. As ondas de sofá viajam à velocidade do som.
[Since radios are often found in the same rooms as sofas, the man asked at what speed sofa waves travelled. Sound or light? The better neurologist said sound, for sure. Sofa waves travel at the speed of sound.]
:: VIETNÃ :: Wislawa Szymborska, Poemas (tradução de Regina Przybycien)
Mulher, como você se chama? – Não sei. Quando você nasceu, de onde você vem? – Não sei. Para que cavou uma toca na terra? – Não sei. Desde quando está aqui escondida? – Não sei. Por que mordeu o meu dedo anular? – Não sei. Não sabe que não vamos te fazer nenhum mal? – Não sei. De que lado você está? – Não sei. É a guerra, você tem que escolher. – Não sei. Tua aldeia ainda existe? – Não sei. Esses são teus filhos? – São.
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“Para ser lido na maldita hora da noite em que tudo é engraçado – logo após a hora em que nada faz sentido e antes daquela em que tudo faz sentido” (Stephanie A.)
Sir Ken Robinson explains why Finland has no school dropout problem - and why the same fix doesn't exist in most American schools. It comes down to two things: individualized teaching that engages a student's own curiosity and creativity, and treating teachers as a high-status profession worth constant investment.
Finland doesn't lose kids because it catches them early and supports them not because of population size or wealth. Every high-performing education system in the world follows this same pattern.
Do you think American schools could adopt this model, or is the system too different?
Em janeiro de 2026, a Nature publicou um estudo dos mais abrangentes e robustos sobre a influência da inteligência artificial (IA) na produção de ciência. Pesquisadores da Universidade de Tsinghua, na China, e da Universidade de Chicago, nos Estados Unidos, analisaram 41,3 milhões de artigos científicos publicados entre 1980 e 2025 em seis grandes áreas das ciências naturais: biologia, ciências dos materiais, física, geologia, medicina e química.
Os resultados são positivos para quem adota IA em seus estudos: pesquisadores desse grupo publicam, em média, três vezes mais artigos e recebem quase cinco vezes mais citações do que os demais. A prática também acelera a carreira dos cientistas, que assumem a liderança de projetos mais cedo. A conclusão mais simplória é a de que a IA torna os cientistas mais produtivos, mais visíveis e mais influentes.
No entanto, o estudo também mostra que a ciência, como construção coletiva, encolheu quase 5% em amplitude temática desde a disseminação da IA e gera 22% menos engajamento cruzado entre pesquisadores. Traduzindo: há mais cientistas publicando mais sobre menos assuntos, e esses trabalhos provocam menos conversas entre os pares.
“Fiquei surpreso com a menor probabilidade da IA gerar novos engajamentos”, afirma James Evans, professor de sociologia e ciência de dados na Universidade de Chicago, diretor do Knowledge Lab e um dos autores do artigo. “Pensei que essa tendência pudesse mudar ao longo do tempo que o estudo abrange, mas ela continua valendo para modelos recentes de IA.”
Mais produção, menos diversidade
O estudo divide a história da IA em três eras: a do aprendizado de máquina clássico (machine learning), de 1980 a 2014; a do aprendizado profundo (deep learning), de 2015 a 2022; e a da IA generativa, de 2023 em diante. Em todas elas, o padrão se repete: o cientista que adota IA ganha em produtividade individual, mas a ciência como um todo perde em diversidade temática.
Para medir essa perda, os autores desenvolveram o conceito de “extensão do conhecimento”, uma medida da variedade de temas explorados por um conjunto de artigos. Quando comparados em amostras aleatórias, os artigos que usam IA cobrem um espaço temático quase 5% menor do que os que não usam. E isso vale para mais de 70% das mais de 200 subáreas do conhecimento analisadas no estudo.
Uma das explicações para esse resultado é a disponibilidade de dados. A IA funciona melhor onde há mais dados estruturados para treinar modelos e validar previsões. Isso pode atrair pesquisadores para campos já maduros, com padrões e referências consolidados, em detrimento de questões menos estabelecidas e, portanto, “arriscadas”.
“Acelerar a atividade científica sob a luz lançada por fenômenos de alta visibilidade e ricos em dados afasta a ciência de muitas questões fundamentais e a empurra em direção a questões operacionais”, pontuam os autores no artigo. “A IA parece impulsionar a solução de problemas em vez de gerá-los”, completam.
Os resultados apresentam a seguinte lógica: se publicar com IA garante mais citações e mais visibilidade, o incentivo para adotar a tecnologia cresce. E quando mais pesquisadores se voltam para os mesmos campos – os mais ricos em dados e aqueles em que o uso da IA já é mais consagrado – a atenção passa a se concentrar em poucos trabalhos de destaque. O estudo mede essa desigualdade com o índice de Gini, que vai de 0 (distribuição perfeitamente equilibrada) a 1 (concentração máxima). Entre os artigos que usam IA, as citações recebidas se acumulam mais: 22% dos papers mais citados abocanham 80% de todas as menções, o que leva o índice a 0,75. Entre os artigos que não usam IA, a atenção se distribui de forma mais espalhada, e o índice fica em 0,69. Ou seja, na ciência feita com IA, alguns poucos estudos concentram uma fatia desproporcional da atenção.
Evans chama isso de “multidão solitária”: artigos que se voltam para os mesmos tópicos populares, mas que interagem menos entre si. “A adoção de IA na ciência apresenta o que parece ser um paradoxo: uma expansão do impacto dos cientistas como indivíduos, mas uma contração no alcance da ciência coletiva”, opina.
Fabio Cozman, diretor do Centro de Inteligência Artificial da USP (C4AI), apoiado pela FAPESP, por outro lado, considera outras possibilidades. “A IA é uma ferramenta útil e poderosa. Se ela for usada para ficar repetindo soluções, ela vai, sim, aumentar o overlapping”, afirma. “Mas cabe a nós, à comunidade acadêmica e também aos órgãos de financiamento, ter uma política agressiva que valorize a originalidade. Isso vai forçar os pesquisadores a usar as ferramentas de IA como suporte para a busca de novas ideias.”
Dilemas para jovens cientistas
Há outra dimensão da adoção de IA na produção acadêmica que levanta um questionamento entre pesquisadores ouvidos pela reportagem: o que acontece com os jovens cientistas que deveriam aprender realizando tarefas que agora a IA executa?
O estudo revela que equipes de pesquisa que usam IA tendem a ter menos pesquisadores – sobretudo em início de carreira. O número médio de cientistas júniores em equipes que não trabalham com IA é de 2,89. Já em equipes que aplicam IA na pesquisa, a quantidade é de 1,99 (31% a menos). Considerando pesquisadores sênior, a discrepância é menor: média de 4,01 em times que adotam IA e de 3,58 em times que não adotam. Em outras palavras: proporcionalmente, a IA substitui mais iniciantes do que veteranos.
Ao mesmo tempo, cientistas iniciantes que trabalham com IA têm 45% de chance de se estabelecer na carreira, uma taxa 13,64% superior à dos pares que não usam a tecnologia. “Meu medo não é que os jovens dependam da IA para executar a parte técnica, mas que ela cause uma dessensibilização neles”, comenta Helder Nakaya, pesquisador sênior do Einstein Hospital Israelita e professor da Faculdade de Ciências Farmacêuticas da USP.
Marcos Buckeridge, professor do Instituto de Biociências e vice-diretor do Instituto de Estudos Avançados da USP, compartilha a preocupação e vai além. Para ele, o artigo da Nature carrega um risco adicional: ser mal interpretado pelos pesquisadores em formação. “Ele é instrutivo e ao mesmo tempo perigoso. Pode induzir a uma utilização da IA a qualquer custo”, comenta. Afinal, se publicar com IA garante mais citações e uma carreira mais rápida, jovens cientistas pressionados pelo sistema de avaliação acadêmica têm todos os incentivos errados para adotar a tecnologia de forma irrefletida, independentemente da pertinência científica.
A questão da formação tem um aspecto ainda mais concreto. Análise de dados, revisão de literatura e planejamento de experimentos são habilidades aprendidas na prática – errando, corrigindo e refazendo. É nesse processo que surgem perguntas novas, insights inesperados e uma intuição que a IA ainda não oferece.
“Uma coisa é usar a IA para aumentar a produtividade em tarefas que o pesquisador já domina. Outra é aprender a fazer ciência usando IA desde o início”, afirma Nakaya. “Há estudos que indicam que o aprendizado com IA não ativa as mesmas áreas do cérebro que são estimuladas pelo aprendizado sem esse apoio”, diz. O estudo deixa em aberto justamente o que acontece quando a tecnologia encurta – ou substitui – essas etapas fundamentais da formação científica.
“O papel do orientador será cada vez mais estimular reflexão, em vez de focar na técnica, que será automatizada”, diz Nakaya. “O que sobra para mim, como cientista, é a parte da curiosidade, que é o que fez a gente entrar nesse caminho.”
Buckeridge vê benefícios mais concretos. Desde 2023, os manuscritos de seus alunos passaram a chegar com o inglês mais polido graças à IA generativa. O biólogo vê vantagem na mudança, especialmente para pesquisadores de países que não têm o inglês como língua nativa. “Isso pode liberar o foco do pesquisador para as ideias, para os dados, para tornar a ciência melhor.” Entretanto, ele estabelece limites: “Mas a aprendizagem pelo fazer continua sendo insubstituível.”
A ciência que a IA não alcança
Evans, que além de pesquisador na Universidade de Chicago, é também pesquisador visitante no Google, acredita em uma mudança no foco de aplicação da IA na ciência. Em vez de priorizar dados existentes, o objetivo deveria ser usar a tecnologia para coletar dados novos, em territórios ainda não mapeados.
“Usar IA para impulsionar a coleta de novos dados representaria uma mudança crucial em direção a problemas que somente ela pode ajudar a resolver”, afirma Evans. “O processamento de dados já existentes demonstra que a IA tem bom desempenho com esse tipo de informação. Contudo, é possível estimular a coleta de dados inéditos que conectem sistemas biológicos conhecidos ou que relacionem informações de escala astronômica com áreas da física que buscam pistas valiosas pelo Universo, como quem procura uma agulha no palheiro.”
Evans também trabalha em uma direção menos explorada: abrir novas dimensões nos modelos de linguagem, em vez de apenas comprimir informação existente. “Estamos desenvolvendo modelos para reconhecer dados, afirmações ou artigos surpreendentes e, em seguida, avaliar, a partir de uma surpresa identificada, que outras ideias improváveis até então podem ser mais prováveis agora?” A lógica é a da descoberta: encontrar o que era invisível em vez de otimizar o que já se conhece.
Segundo Cozman, da USP, “cabe a nós valorizar menos a repetição e o número de publicações e valorizar aquilo que é novo, mesmo quando não deu certo, porque isso é o que é difícil na análise e no suporte à pesquisa.”
O lugar humano na pesquisa
Nakaya, que aplica aprendizado de máquina em suas pesquisas há mais de duas décadas, desde seu doutorado, analisa que o impacto da IA na ciência seguirá três estágios. No primeiro, o atual, a tecnologia aumenta a produtividade individual. No segundo, já em curso, a IA passa a executar tarefas melhor do que os humanos, e ao cientista caberá fazer as perguntas certas e entender os gargalos. No terceiro, mais distante, a IA também formulará as perguntas, e o que sobrará para os pesquisadores será, ironicamente, aquilo que os levou à ciência em primeiro lugar: o gosto pela curiosidade. “No futuro, a meu ver, vai sobrar fazer pesquisa não utilitarista, por prazer”, diz Nakaya.
Ele também traça um paralelo com o xadrez. Em 1997, Garry Kasparov perdeu para o supercomputador Deep Blue e muita gente achou que o jogo acabaria. “Hoje, mais pessoas jogam xadrez do que antes. Temos que perder um pouco desse ego de achar que vamos ser sempre melhores do que as máquinas. Em alguns aspectos seremos piores. Tudo bem. Vamos usar as máquinas para melhorar a nossa pesquisa”, afirma.
Buckeridge evoca uma analogia com outro jogo ainda mais popular: o futebol. “Em relação à IA, assim como no esporte, a gente tem que antever a jogada e se mover para onde a bola vai estar e não se aglomerar onde ela está”. O perigo, para ele, é a ciência correndo atrás “da bola” da IA e abandonando campos com menos dados, mas com questões igualmente importantes. “Vai se repetir o que aconteceu com a biologia molecular. Chegou um momento em que todo mundo foi atrás e faltou gente em bioquímica. Isso é ruim para a ciência, ruim para a produção do conhecimento, mas é assim que o jogo é jogado”, conclui.
Conhecimento não é entendimento
Há uma anedota do físico americano Richard Feynman: você pode saber o nome de um pássaro em todas as línguas do mundo e continuará sem saber nada sobre o pássaro. Em outras palavras, o conhecimento não é a mesma coisa que o entendimento. Ter acesso a toda a literatura científica via um modelo de linguagem não faz de ninguém um cientista, mas somente alguém bem informado.
O estudo de Evans e colaboradores aponta, nesse sentido, para um horizonte que vai além das métricas de produtividade. Ao final, a pergunta não é apenas quantos artigos a IA ajuda a publicar, mas o que esses artigos estão descobrindo e, mais importante, o que estão deixando de perguntar.
“Esses achados iluminam um caminho crítico e amplo para o desenvolvimento da IA na ciência”, escrevem os autores no artigo da Nature. “Para preservar a exploração coletiva numa era de uso de inteligência artificial, precisaremos reimaginar sistemas de IA que expandam não apenas a capacidade cognitiva, mas também a capacidade sensorial e experimental, permitindo e incentivando os cientistas a buscar, selecionar e coletar novos tipos de dados de domínios anteriormente inacessíveis, em vez de meramente otimizar a análise de dados existentes”, completam.
A história das grandes descobertas científicas, argumentam, está mais ligada a novas formas de ver a natureza do que à otimização das formas já existentes de olhar para ela. O desafio é ensinar à máquina, e aos jovens pesquisadores, o caminho da curiosidade.
"If all you had was academic ability, you couldn't have got out of bed this morning. In fact, there wouldn't have been a bed for you to get out of because nobody could have made it."
In this classic insight, Sir Ken Robinson explains why our modern school systems are myopically focused on a narrow slice of human intelligence. While traditional education tests academic ability, the world is driven by practical capacity, imagination, and human creativity. Discover why so many celebrated, brilliant people did poorly at school - and why it’s a design flaw of the education system, not a personal failing.
Why our current school architecture is failing students.
We break down the fundamental disconnect between outdated educational infrastructure and the actual needs of modern learners. Learn why these structural limitations are limiting student potential.
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Toda vez que você envia um prompt ao ChatGPT, suas palavras são transformadas em um código indecifrável antes de atravessar fibras ópticas e cabos submarinos rumo aos data centers da OpenAI no estado do Texas, nos Estados Unidos – ou em algum outro lugar do mundo. É assim que boa parte da informação do planeta trafega: criptografada. Mas proteger dados em trânsito não resolve tudo. Em algum momento, o servidor precisa decifrar a informação para processá-la — e é justamente aí que surgem as brechas.
Em 1995, o pioneiro da segurança digital Gene Spafford resumiu o problema dizendo que “criptografia sem um sistema íntegro equivale a investir em um carro-forte para levar dinheiro de alguém que mora em uma caixa de papelão para outra pessoa fazendo negócios em um banco de parque”. Ou seja, proteger os dados no caminho não adianta se emissor e destinatário continuam vulneráveis.
Nos últimos 15 anos, passamos a terceirizar cada vez mais funções à nuvem, do streaming ao armazenamento de arquivos e e-mails. A banda larga permite delegar nossas demandas computacionais a esses servidores remotos, mas isso exige enviar muitos dados para empresas com termos e condições de uso intermináveis.
O número do cartão de crédito é apenas a ponta de um iceberg de informações sensíveis que não devem estar na nuvem. Imagine, por exemplo, uma IA da área médica que analisa o prontuário dos pacientes e sugere diagnósticos: uma seguradora de saúde poderia usar esses dados para investigar o histórico de quem tenta contratar o plano — e, assim, negar clientes com doenças crônicas.
Por isso, um dos grandes objetivos da criptografia contemporânea é desenvolver um tipo de cifra que permita a um data center processar dados cifrados “às cegas” e dar o resultado correto sem precisar bisbilhotar o conteúdo. O nome dessa ideia é criptografia completamente homomórfica (fully homomorphic encryption, ou FHE, na sigla em inglês). Ela já é possível na prática — mas, no estágio atual de desenvolvimento, ainda é uma opção de milhares a milhões de vezes mais lenta do que processar a mesma informação abertamente.
Hilder Pereira é professor do Departamento de Teoria da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e uma referência nacional nessa área. Em 2025, a FAPESP aprovou uma bolsa Jovem Pesquisador de cinco anos, sob sua coordenação, para avançar na teoria e nas aplicações da FHE. Pereira está na vanguarda mundial dos esforços para transformar a FHE de um campo acadêmico em algo mais próximo de uma tecnologia aplicada no dia a dia.
Fazer com que a FHE vire realidade envolve dois desafios. O primeiro é que pressionar grandes empresas por avanços em segurança digital não depende apenas de legislação ou de agências reguladoras: segundo o pesquisador, é necessário também um grau de conscientização coletivo que ainda não existe. “Quando alguém aponta uma arma para você, o perigo está na sua frente. Diferente de falar para as pessoas que empresas coletam dados da população e os usam para manipular eleições. Isso ainda soa abstrato”, diz.
O segundo é que fazer a FHE funcionar está longe de ser trivial. Do ponto de vista do computador, lidar com uma cifra completamente homomórfica equivale a resolver um cubo mágico de olhos vendados. Para entender como é possível uma máquina processar dados sem enxergá-los (e até que ponto é possível tornar esse processo mais rápido), precisamos voltar algumas casas na história da criptografia — e começar na época em que o homomorfismo ainda era entendido como uma propriedade indesejável pelos criptógrafos.
Glauco Lara
A brecha que virou solução
A criptografia moderna se apoia em operações matemáticas simples de executar, mas extremamente difíceis de desfazer — como fatorar números gigantescos gerados pela multiplicação de dois números primos. Esse é o princípio por trás do RSA, um dos métodos de criptografia mais influentes, criado em 1977. A sigla representa os sobrenomes dos criptógrafos que inventaram a técnica: Rivest, Shamir e Adleman.
Os números gigantescos da RSA são inquebráveis na prática. Mas a estrutura matemática dessa cifra é frágil de outra forma: ela permite manipular os criptogramas sem que percam seu significado no processo, ou seja, a equivalência matemática com o conteúdo que deu origem a eles.
Uma metáfora ajuda a entender. Imagine duas palavras. Uma é “pão”, a outra é “manteiga”. Em RSA, cada uma é representada por um criptograma gigante e difícil de fatorar. Porém, se um servidor multiplicar “pão” e “manteiga”, ele vai obter um criptograma que significa “pão com manteiga”. O servidor não consegue ler o conteúdo, mas a operação continua fazendo sentido. Isso é o homomorfismo: o comportamento das multiplicações realizadas em texto claro (ou plaintext, em inglês) se mantém ao ser mapeado para o conjunto de dados cifrados (ciphertext).
No caso da RSA, apenas uma operação matemática é homomórfica: a multiplicação. Por isso, a RSA é classificada como uma cifra parcialmente homomórfica. Para computar às cegas, porém, era preciso ir além e construir uma cifra completamente homomórfica — que, além das multiplicações, permitisse também fazer somas sem mudar o conteúdo.
Nas décadas seguintes à invenção da RSA, pesquisadores tentaram ampliar esse princípio para permitir múltiplas operações matemáticas sobre dados cifrados. Em 2005, o criptógrafo israelense Dan Boneh chegou perto: criou uma cifra homomórfica para as duas operações, mas que permitia apenas uma multiplicação, embora suportasse infinitas adições. O avanço decisivo veio em 2009, quando o americano Craig Gentry, então funcionário da IBM, publicou sua tese de doutorado orientada pelo próprio Boneh, apresentando a primeira cifra completamente homomórfica funcional.
Os limites físicos e teóricos da FHE
O problema é que as cifras homomórficas acumulam “ruído” matemático a cada operação realizada. Depois de muitas contas, esse ruído cresce tanto que pode corromper o resultado. É como a poluição por mercúrio nos oceanos: cada peixe pequeno tem um pouco desse elemento tóxico no organismo. Mas quando um tubarão come todos eles, acaba concentrando uma quantidade muito maior do metal (processo chamado de bioacumulação).
O que Gentry fez foi encontrar um jeito de limpar o ruído a cada ciclo de processamento de dados, técnica que batizou de bootstrapping. O nome vem da expressão inglesa “puxar a si mesmo pelas alças das próprias botas”, usada para descrever um procedimento recursivo.
Neste caso, o criptograma ruidoso é processado pelas próprias técnicas de FHE para produzir um criptograma equivalente, mas com ruído menor. “Isso abre portas para um número ilimitado de operações. Esse foi o grande problema que Gentry resolveu há pouco mais de 15 anos”, diz Diego Aranha, professor brasileiro que trabalha na Universidade de Aarhus, na Dinamarca, e ex-orientador de Pereira. O bootstrapping é, ao mesmo tempo, o segredo da FHE e sua limitação: limpar o ruído das cifras é uma tarefa pesada, e é a razão de esse tipo de criptografia demorar tanto.
Glauco Lara
Foi apenas em meados de 2016 que as coisas começaram a parecer “razoavelmente praticáveis”, nas palavras de Pereira. O GPS é um exemplo ilustrativo do tipo de coisa que a FHE ainda não consegue fazer. O aplicativo precisa recalcular a rota em segundos quando você entra em uma rua errada, e realizar essa computação com uma cifra homomórfica poderia levar dias.
Ao problema computacional se soma um problema econômico. O mundo vive uma crise de disponibilidade de chips de silício causada pela construção acelerada de data centers para inteligência artificial (IA). Grande parte do poder computacional previsto para ser instalado em 2026 já está comprometida com as big techs.
“A parte infeliz é que, do ponto de vista de hardware, acelerar a FHE ou usá-la para delegação segura de computação compete pelo mesmo hardware que a IA”, diz Aranha. “Empresas de internet que operam infraestrutura de nuvem — Amazon, Google, Microsoft — têm seu ganha-pão exatamente nisso: rodar seu código nos servidores delas. Do ponto de vista do cliente, seria muito melhor ter uma garantia matemática do que assinar um papel em que a Amazon promete não bisbilhotar.”
Uma possibilidade é reaproveitar gerações antigas de GPUs (microprocessadores) descartadas pela corrida da IA. O hardware que deixa de ser competitivo para treinar modelos de fronteira pode ajudar a acelerar pesquisas em FHE. Há também startups produzindo chips dedicados à FHE. Na mesma direção, a KU Leuven — que abriga um dos grupos de hardware para criptografia mais respeitados do mundo, onde Pereira fez pós-doutorado — mantém um projeto financiado pela União Europeia.
Da teoria à indústria
Além de trabalhar com o chão de fábrica da FHE — o que significa, por exemplo, aperfeiçoar o bootstrapping para torná-lo menos dispendioso —, o trabalho de Pereira também tem uma faceta teórica.
Toda cifra é construída sobre a premissa de que um problema matemático é difícil de resolver. A RSA, por exemplo, aposta que fatorar o produto de dois números primos enormes é computacionalmente inviável. Mas Pereira lembra que essa dificuldade não é necessariamente eterna. “Talvez alguém encontre um novo algoritmo de fatoração muito mais eficiente e rápido, que reduza o tempo de fatoração”, explica. Um de seus objetivos no projeto apoiado pela FAPESP é justamente investigar se é possível construir FHE com menos pressupostos matemáticos. Apoiar a segurança num conjunto menor de suposições reduz a vulnerabilidade da cifra caso alguma delas se revele falsa.
Para a academia, essa é a diferença entre um prédio com fundações construídas para o grau exato de estabilidade do solo e um prédio com precauções extras, que permanece em pé mesmo que o solo se mostre menos firme do que se pensava. Os acadêmicos estão sempre se antecipando, como na criptografia pós-quântica. “Estamos nos preparando para que, se um dia existir o computador quântico, essas novas cifras pós-quânticas já sejam seguras”, explica Pereira.
A FHE é um campo de estudo bem estabelecido no mundo acadêmico. Do lado da indústria, o movimento é mais fragmentado, mas já perceptível. A startup francesa Zama, por exemplo, trabalha em aplicações de machine learning e blockchain com FHE, tentando ocultar não apenas a identidade dos usuários, mas também os próprios fluxos financeiros.
A Zama quer cifrar essas transações com FHE, de modo que nem mesmo quem opera a infraestrutura saiba quem mandou quanto para quem. Para Nigel Smart, professor da KU Leuven que também ocupa o cargo de diretor acadêmico da empresa, esse é um momento equivalente à passagem do protocolo HTTP para o HTTPS na internet, em 1994 — uma camada de privacidade que reconfigura o que é possível fazer online. Foi o ‘S’ de ‘seguro’ que permitiu o uso de cartões de crédito na internet.
Smart, porém, faz questão de desfazer uma ilusão comum sobre as possibilidades da FHE. Esse tipo de cifra não é “uma poeira mágica que se polvilha sobre sistemas existentes para torná-los privados. Elas devem ser vistas como tecnologias que habilitam novos modelos de negócio e novas oportunidades que antes simplesmente não existiam”, diz ele. Um exemplo concreto é o combate à lavagem de dinheiro: bancos precisam cruzar dados de clientes para identificar fluxos suspeitos, mas não querem — e muitas vezes não podem, legalmente — entregar esses dados a concorrentes. Com FHE, a colaboração se torna possível.
Já existem outras aplicações de cifras homomórficas saindo do papel. O Microsoft Edge emprega FHE para verificar se senhas foram comprometidas em vazamentos sem revelar as senhas ao servidor. Craig Gentry, criador da primeira FHE viável, hoje trabalha na startup Cornami, com foco no gargalo mais relevante para a IA: tornar a multiplicação de matrizes mais rápida sob cifra homomórfica, já que essa operação é importantíssima para Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs, do inglês) como o GPT.
Não existe milagre: é pouco provável que a FHE se torne uma tecnologia amplamente disseminada ainda nas próximas décadas. Mas chegar mais perto desse grau platônico de segurança não é apenas uma questão de avanço científico-tecnológico: é algo que exige uma mudança de mentalidade que também está distante. “As pessoas não estão acostumadas a se preocupar com isso”, resume Pereira. À medida que a vida contemporânea passa a depender cada vez mais de computação delegada, é urgente que o trabalho de pesquisadores como Pereira se traduza em aplicações práticas.
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