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O que é HDR no celular e como você pode melhorar suas fotos com esse recurso

Redação Informe ES

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Já reparou que algumas fotos saem com o céu “estourado” e outras ficam perfeitas? O segredo está em uma função que quase todo mundo tem no bolso, mas poucos sabem usar do jeito certo para salvar seus registros. Entender o HDR no celular é o primeiro passo para transformar imagens comuns em fotografias de alto nível com apenas um toque na tela do seu aparelho.

Como funciona a tecnologia de HDR no celular?

O High Dynamic Range (HDR) é um processo que captura múltiplas imagens com diferentes exposições para criar um resultado equilibrado, conforme explica este estudo realizado pelo Google Research. Ao unir as partes mais claras e as mais escuras de uma cena, o software consegue preservar detalhes que seriam perdidos em uma captura convencional única.

Essa técnica é especialmente útil em ambientes de alto contraste, como paisagens ao pôr do sol ou interiores com janelas muito iluminadas. No smartphone, o processamento ocorre quase instantaneamente, entregando uma foto rica em texturas, cores vibrantes e uma iluminação que se aproxima muito mais da visão humana real.

📸 Captura Múltipla: O celular registra várias fotos rápidas com diferentes níveis de exposição.

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🤖 Processamento por IA: Algoritmos inteligentes identificam as melhores áreas de luz e sombra em cada quadro.

🖼️ Fusão de Dados: O sistema combina os pixels para gerar uma imagem final com alcance dinâmico estendido.

Quando você deve ativar o HDR no celular?

Saber o momento exato de usar esse recurso pode salvar um clique que, de outra forma, ficaria escuro ou excessivamente brilhante. A regra geral é ativar o recurso sempre que houver uma grande diferença de iluminação entre o objeto principal e o fundo, garantindo que nenhum detalhe seja ignorado pelo sensor.

No entanto, é importante lembrar que fotos em movimento podem não se dar bem com essa tecnologia, já que a fusão de quadros pode causar borrões. Use o HDR no celular em cenas estáticas para garantir que a nitidez e o contraste permaneçam em níveis ideais, resultando em fotos dignas de redes sociais.

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  • Cenários de paisagens com céu muito claro e solo em sombra.
  • Retratos sob luz solar direta para suavizar sombras fortes no rosto.
  • Ambientes internos com forte entrada de luz natural por janelas ou portas.
  • Arquitetura urbana com muitos reflexos em vidros e metais.
O que é HDR no celular e como você pode melhorar suas fotos com esse recurso
O recurso salva cliques em cenários de alto contraste e iluminação muito desigual. – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)

Quais são as vantagens de usar o HDR em fotos urbanas?

Em ambientes urbanos, as superfícies metálicas e de vidro criam desafios constantes para os sensores pequenos dos dispositivos móveis. O recurso atua equilibrando esses reflexos intensos, permitindo que a textura do asfalto e as nuances das fachadas dos prédios sejam capturadas com total fidelidade e clareza.

Além do equilíbrio de luz, essa função ajuda a saturar as cores de forma natural, sem que a imagem pareça excessivamente processada ou artificial. O resultado é um registro que se aproxima muito mais do que o olho humano enxerga no mundo real, facilitando qualquer edição posterior que o usuário deseje realizar.

Recurso Modo Comum (SDR) Modo HDR
Céu/Nuvens Geralmente “estourado” (branco) Detalhado com tons de azul
Sombras Pretas e sem detalhes Claras e com texturas visíveis
Fidelidade Contraste exagerado Equilíbrio natural de tons

O processamento por IA melhora a qualidade final da imagem?

Atualmente, os smartphones modernos não dependem apenas de múltiplas exposições, mas também de redes neurais que compreendem o conteúdo da cena. Essa inteligência artificial consegue identificar rostos, vegetação e o céu para aplicar o efeito de forma seletiva e inteligente em cada parte da fotografia.

Isso significa que a tecnologia evoluiu para um patamar onde o ruído digital é drasticamente reduzido, mesmo em condições onde a luz é escassa. O hardware e o software trabalham em conjunto para que a fotografia móvel atinja resultados impressionantes sem que o usuário precise de conhecimentos técnicos avançados.

Como evitar erros comuns ao fotografar com HDR ativado?

Um erro frequente entre os usuários é tentar usar o recurso em fotos de esportes ou crianças correndo, o que gera o indesejado efeito “fantasma”. Outro ponto crucial é a estabilidade; embora o software ajude a alinhar os quadros, manter o aparelho firme durante o clique garante uma fusão muito mais limpa e nítida.

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Por fim, verifique se o modo automático está ativado nas configurações da sua câmera, pois os dispositivos atuais são excelentes em decidir quando o recurso é necessário. Compreender essas pequenas limitações permite que você use a ferramenta apenas quando ela realmente agrega valor estético ao seu trabalho fotográfico.

Leia mais:

  • O que é HDR (High Dynamic Range) em telas e fotos – Olhar Digital
  • O que é a configuração Auto HDR e como ela melhora as imagens
  • HDR, foco e RAW desbloqueados: tire fotos impressionantes 

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Brasil é o 3º país mais atacado por ransomware; especialistas explicam o motivo

Redação Informe ES

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O Brasil registrou, em junho, o terceiro maior número de ataques de ransomware do mundo, segundo dados da plataforma Ransomware.live, iniciativa criada por Julien Mousqueton, CISO da Cohesity, empresa especializada em segurança de dados com inteligência artificial (IA).

Foram contabilizados 23 casos no país durante o mês, colocando o Brasil atrás apenas dos Estados Unidos e da Alemanha. É a primeira vez que o país aparece entre os dez mais afetados desde o início da divulgação dos dados da plataforma, em janeiro.

O Ransomware.live acompanha continuamente sites de vazamento mantidos por grupos de ransomware para identificar e registrar novas vítimas.

Os ataques de ransomware consistem no uso de softwares maliciosos capazes de bloquear o acesso de usuários ou organizações aos seus sistemas. Em seguida, os criminosos exigem o pagamento de um resgate para restaurar o acesso, normalmente sob ameaça de vazar ou excluir permanentemente os dados.

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Brasil fica atrás apenas de Estados Unidos e Alemanha

Segundo o levantamento, os Estados Unidos lideraram o ranking de junho, com 199 casos, seguidos pela Alemanha, com 49.

O Brasil aparece na terceira posição, com 23 ataques, à frente do Reino Unido, que registrou 21 ocorrências. Índia e Canadá aparecem empatados, com 20 casos cada.

Completam a lista dos dez países mais afetados:

  • França: 15 casos;
  • Itália: 15;
  • México: 14;
  • Tailândia: 13.

Para Gustavo Leite, vice-presidente da Cohesity para a América Latina, a presença de Brasil, Índia e Tailândia entre os principais alvos pode refletir uma mudança na estratégia dos grupos criminosos.

“A emergência do Brasil, Índia e Tailândia como alvos recém-identificados pode ser reflexo de uma estratégia deliberada de focar em jurisdições com menor maturidade na resposta a incidentes e na coordenação com forças de segurança”, avalia.

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brasil ransomware
Brasil aparece na terceira posição, com 23 ataques – Imagem: BreizhAtao/Shutterstock

Leia mais:

  • O que é ransomware e como se proteger
  • Foi hackeado? Confira 8 dicas para aprender a se prevenir contra cibercriminosos
  • Cibersegurança em alerta: a nova era dos ataques digitais em 2026

Total de vítimas caiu em junho, mas continua elevado

O levantamento aponta que foram registradas 708 vítimas de ransomware em junho no mundo.

Embora o número represente uma redução de 10,5% em relação às 791 vítimas contabilizadas em maio, a Cohesity destaca que o volume permanece elevado quando comparado aos últimos 12 meses.

“Apesar dessa diminuição mensal, o volume permanece historicamente elevado quando comparado aos 12 meses anteriores, deixando claro o quão intenso e consistente é o atual cenário de ameaças”, afirma Leite.

Nos últimos 12 meses, o número de vítimas registradas pelo Ransomware.live foi:

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  • Julho de 2025: 547;
  • Agosto de 2025: 530;
  • Setembro de 2025: 598;
  • Outubro de 2025: 839;
  • Novembro de 2025: 717;
  • Dezembro de 2025: 882;
  • Janeiro: 702;
  • Fevereiro: 784;
  • Março: 844;
  • Abril: 870;
  • Maio: 791;
  • Junho: 708.

Mercado B2B segue como principal alvo

Entre os setores econômicos, o mercado B2B permaneceu como o mais afetado pelos ataques de ransomware em junho, somando 123 vítimas, uma queda de 23,1% em relação às 160 registradas em maio.

Na sequência aparecem:

  • Manufatura: 83 vítimas (queda de 19,4%);
  • Tecnologia: 56 (queda de 21,1%);
  • Serviços ao consumidor: 53 (alta de 1,9%);
  • Saúde: 52 (queda de 23,5%);
  • Agricultura e produção de alimentos: 36 (queda de 7,7%);
  • Construção: 27 (queda de 15,6%);
  • Transporte e logística: 26 (queda de 25,7%);
  • Serviços financeiros: 25 (queda de 26,5%);
  • Educação: 24 (queda de 14,3%).

Entre todos os segmentos analisados, serviços ao consumidor foi o único que apresentou crescimento em relação ao mês anterior, passando de 52 para 53 vítimas, um aumento de 1,9%.

Dados são divulgados mensalmente

Os números do Ransomware.live são publicados todos os meses pela Cohesity. Segundo a empresa, seus serviços são utilizados por clientes em mais de 140 países, incluindo 70% das empresas que integram a lista Fortune Global 500.

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Tecnologia

Os deepfakes ficaram muito melhores; cientistas respondem com nova IA

Redação Informe ES

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Uma equipe internacional de pesquisadores desenvolveu um novo método para identificar vídeos manipulados por inteligência artificial (IA), os chamados deepfakes, com uma taxa média de acerto superior a 95%.

A abordagem, criada por cientistas da Universidade de Tóquio (Japão) e do Instituto Max Planck de Informática (Alemanha), deixa de procurar imperfeições visuais e passa a analisar se as expressões faciais correspondem naturalmente à fala da pessoa.

Segundo os pesquisadores, o sistema conseguiu detectar manipulações que passaram despercebidas por diversos detectores já existentes, representando um avanço na busca por ferramentas mais eficazes contra vídeos falsificados.

O trabalho foi apresentado no artigo “ExposeAnyone: Personalized Audio-to-Expression Diffusion Models Are Robust Zero-Shot Face Forgery Detectors”, divulgado durante a edição de 2026 da Conferência IEEE/CVF sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR, na sigla em inglês).

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Diagrama que explica como o sistema funciona
Nossa abordagem de detecção de falsificação facial por autoaprendizagem: pré-treinamos nosso modelo de difusão de áudio para expressão em uma coleção de vídeos não rotulados em larga escala. Em seguida, personalizamos nosso modelo pré-treinado com vídeos de referência de uma pessoa de interesse (POI) inserindo um adaptador específico para o sujeito. Finalmente, autenticamos os vídeos suspeitos da POI pela distância de reconstrução por difusão – Imagem: arXiv (2026)

Deepfakes se tornam cada vez mais difíceis de identificar

Os pesquisadores destacam que a IA generativa já é capaz de produzir imagens e vídeos praticamente indistinguíveis de gravações reais para o olho humano.

Embora essa tecnologia tenha diversas aplicações úteis, ela também amplia os riscos de desinformação, roubo de identidade e fraudes. Por isso, desenvolver métodos confiáveis para identificar deepfakes tornou-se uma das principais áreas de pesquisa em IA.

O estudo foi conduzido por Kaede Shiohara e Toshihiko Yamasaki, da Universidade de Tóquio, em parceria com Vladislav Golyanik, pesquisador sênior e chefe do grupo 4D and Quantum Vision do Instituto Max Planck de Informática.

Método abandona busca por artefatos visuais

Segundo os autores, os detectores de deepfake mais precisos disponíveis atualmente costumam utilizar aprendizado supervisionado, sendo treinados com grandes conjuntos de vídeos autênticos e manipulados.

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Esse modelo, porém, apresenta uma limitação importante: ele pode acabar aprendendo características específicas de determinados métodos de falsificação, fenômeno conhecido como overfitting, tornando-se menos eficiente diante de técnicas inéditas.

Já os métodos autossupervisionados utilizam apenas vídeos autênticos durante o treinamento. Embora sejam considerados mais resistentes ao surgimento de novas tecnologias de deepfake, normalmente apresentam níveis inferiores de precisão.

Os pesquisadores afirmam que a nova técnica é a primeira abordagem autossupervisionada capaz de combinar robustez com altas taxas de detecção, superando os métodos supervisionados existentes.

Expressões faciais são comparadas com a fala

  • Em vez de procurar inconsistências em pixels ou outros artefatos visuais, o sistema concentra sua análise nos movimentos naturais do rosto;
  • A tecnologia utiliza o modelo FLAME, amplamente empregado em computação gráfica e animação facial, que representa matematicamente expressões faciais por meio de 53 parâmetros;
  • Durante o desenvolvimento do sistema, os pesquisadores realizaram um pré-treinamento utilizando mais de 450 horas de vídeos públicos. Com esse material, o modelo aprendeu a prever quais movimentos faciais seriam naturalmente esperados a partir de uma determinada trilha de áudio;
  • Depois desse treinamento inicial, o sistema pode ser adaptado para uma pessoa específica utilizando apenas cerca de 60 segundos de vídeo, tornando-se um detector personalizado de deepfakes.

Na etapa de análise, o software compara os movimentos faciais observados no vídeo com aqueles previstos a partir da fala. Quando existem diferenças significativas entre os dois conjuntos de informações, isso é interpretado como um forte indicativo de manipulação.

“A combinação de aprendizado autossupervisionado e análise facial baseada no FLAME torna nossa abordagem particularmente robusta contra novos métodos de geração de deepfake, bem como contra distorções como compressão de imagem ou ruído”, afirmou Vladislav Golyanik.

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Diagrama que explica como o sistema funciona
Framework ExposeAnyone para detecção de falsificação facial – Imagem: arXiv (2026)

Testes incluíram vídeos produzidos pelo Sora 2

Nos experimentos realizados pela equipe, o método alcançou uma precisão média superior a 95% em diversos conjuntos de dados de referência utilizados pela comunidade científica, superando o desempenho das técnicas consideradas estado da arte.

Um dos desafios mais difíceis foi a avaliação em um conjunto de dados criado pelos próprios pesquisadores com vídeos gerados pelo Sora 2, modelo de geração de vídeos da OpenAI.

Segundo o estudo, enquanto detectores anteriores obtiveram resultados próximos ao acaso — equivalentes a um simples lançamento de moeda —, o novo sistema conseguiu identificar corretamente quase 95% dos vídeos manipulados.

Sistema ainda não funciona em tempo real contra deepfakes

Apesar dos resultados, os pesquisadores reconhecem que a tecnologia ainda possui limitações. O método exige um longo processo de pré-treinamento executado em hardware de alto desempenho e, no estágio atual, ainda não pode ser utilizado em aplicações em tempo real.

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Mesmo assim, a equipe considera que a abordagem representa um caminho promissor para o desenvolvimento da próxima geração de sistemas capazes de detectar deepfakes com maior confiabilidade, inclusive diante de técnicas de manipulação cada vez mais sofisticadas.

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IA usada na Copa de 2026 deu a todas as seleções a mesma arma tática

Redação Informe ES

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A Copa do Mundo de 2026 está sendo marcada não apenas pelo número recorde de seleções participantes, mas também por uma mudança na forma como as equipes se preparam para as partidas. Pela primeira vez, todas as 48 seleções que disputaram o torneio passaram a utilizar o FIFA AI Pro, ferramenta de inteligência artificial (IA) desenvolvida pela Lenovo em parceria com a FIFA para oferecer análises táticas avançadas a todas as delegações.

Segundo as organizações, o sistema reúne e analisa milhões de pontos de dados e mais de duas mil métricas para gerar relatórios, gráficos, animações e outros recursos que auxiliam técnicos e comissões técnicas na preparação para os jogos.

Ferramenta de IA busca democratizar a análise de desempenho

  • De acordo com a Lenovo, o FIFA AI Pro foi criado para ampliar o acesso à análise de dados de alto nível, recurso que até então era restrito, principalmente, às federações com maior capacidade financeira;
  • A ferramenta foi desenvolvida sobre a plataforma de agentes xIQ da Lenovo e utiliza a infraestrutura Lenovo AI Factory;
  • Classificado pela empresa como um Knowledge Super Agent (Superagente de Conhecimento), o sistema coordena múltiplos agentes de IA capazes de examinar milhões de informações, analisar mais de dois mil indicadores e produzir insights em poucos minutos;
  • Segundo a Lenovo, o objetivo é permitir que seleções estreantes ou com menor orçamento tenham acesso ao mesmo nível de preparação tática disponível para as principais potências do futebol mundial.

IA acompanha campanhas surpreendentes no Mundial

A utilização do FIFA AI Pro ocorre em uma edição da Copa do Mundo marcada por resultados considerados surpreendentes.

Entre eles, Cabo Verde encerrou sua participação invicta no tempo regulamentar. A seleção empatou com a Espanha na estreia e foi eliminada apenas na prorrogação diante da Argentina, nas oitavas de final.

Outra estreante, Curaçao, empatou com o Equador. A República Democrática do Congo conquistou empates diante de Colômbia e Portugal, enquanto Gana segurou a Inglaterra em igualdade no placar.

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Já a tetracampeã Alemanha acabou eliminada da competição após perder para o Paraguai.

Segundo a Lenovo, embora esses resultados sejam consequência de diversos fatores, todas as seleções tiveram acesso à mesma plataforma de análise durante o torneio.

Tela de demonstração da IA
Segundo a Lenovo, embora esses resultados sejam consequência de diversos fatores, todas as seleções tiveram acesso à mesma plataforma de análise durante o torneio – Imagem: Divulgação/Lenovo

Sistema automatiza análise de dados e vídeos

Para Arsène Wenger, diretor de Desenvolvimento Global do Futebol da FIFA, a adoção do FIFA AI Pro representa uma mudança na forma como técnicos e analistas trabalham antes das partidas.

“O sucesso do FIFA AI Pro na Copa do Mundo de 2026 marca o início de uma nova era na preparação e análise de partidas. Ao automatizar a busca, organização e interpretação de volumes massivos de dados e conteúdos de vídeo, os especialistas de futebol agora podem gastar menos tempo procurando informações ou editando vídeos manualmente, dedicando-se ao que realmente importa: insights de desempenho, tomadas de decisão táticas e suporte para que as equipes conquistem uma vantagem competitiva”, afirmou.

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Segundo a Lenovo, a plataforma foi desenvolvida em colaboração com analistas de futebol e utiliza a chamada Linguagem de Futebol da FIFA (FIFA’s Football Language), um modelo criado para compreender termos, conceitos e relações específicas do esporte.

A empresa afirma que o sistema é capaz de compreender sinônimos, consultas em diferentes idiomas e conceitos hierárquicos relacionados ao futebol.

Além de responder perguntas, a inteligência artificial realiza cálculos em tempo real, interpreta múltiplas métricas simultaneamente e utiliza raciocínio contextual para fornecer análises mais detalhadas, alternando entre modos de processamento rápido e aprofundado conforme a necessidade.

Respostas incluem vídeos e recriações em 3D

Segundo a Lenovo, o FIFA AI Pro vai além da geração de respostas em texto.

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A plataforma entrega análises contextualizadas acompanhadas de recursos visuais, como gráficos, widgets voltados ao futebol, trechos das transmissões oficiais da Copa do Mundo e recriações tridimensionais das jogadas.

Esses materiais permitem visualizar cada lance sob diferentes ângulos e posições do campo, oferecendo mais elementos para a análise técnica.

Lenovo diz que tecnologia nivelou a preparação das equipes

Para Ken Wong, vice-presidente executivo e presidente do Solutions & Services Group (SSG) da Lenovo, o FIFA AI Pro representa a aplicação prática da estratégia da empresa para ampliar o acesso à IA.

“Na Lenovo, estamos comprometidos com nossa visão de ‘Smarter AI for All’, e o FIFA AI Pro é a personificação disso. Estamos fornecendo os mesmos recursos de ponta e ferramentas analíticas para todas as equipes que competiram nesta Copa do Mundo. Isso ajudou a nivelar o campo de jogo neste torneio histórico, em que vimos os desafiantes competirem de igual para igual com os favoritos tradicionais no maior palco do mundo.”

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