A SpaceX planeja lançar o 14º voo de teste do Starship antes do fim de agosto, com novidade: a tentativa de capturar o estágio superior do foguete — chamado de Ship — com os braços da torre de lançamento. O anúncio foi feito por Elon Musk nesta terça-feira (4), durante a primeira chamada de resultados trimestrais da empresa desde seu IPO histórico.

“Assumindo que receberemos aprovação regulatória para isso, tentaremos capturar o Ship com a torre no próximo voo, que está provisoriamente agendado para o fim deste mês”, disse Musk durante a chamada. A realização do voo está condicionada à obtenção dessa autorização dos reguladores.

O que está planejado para o Voo 14

• O Ship é o estágio superior do Starship, com 52 metros de altura;
• O veículo completo também inclui um primeiro estágio chamado Super Heavy;
• A SpaceX já executou capturas do Super Heavy pela torre em três voos de teste anteriores, mas ainda não tentou o mesmo procedimento com o Ship;
• Além da tentativa de captura, o Voo 14 deve ser o primeiro a colocar cargas úteis em órbita operacional — algo que o Starship nunca fez antes;
• O voo anterior, o 13º, realizado em 24 de julho, transportou 20 satélites Starlink V3, mas os implantou em trajetória suborbital. No Voo 14, esses satélites serão inseridos em órbita operacional, se tudo correr conforme o planejado, segundo Musk.

O desempenho do Ship no Voo 13 foi o que deu à SpaceX confiança para planejar a captura. O escudo térmico do veículo sobreviveu à reentrada na atmosfera terrestre em boas condições, e o Ship pousou suavemente no Oceano Índico, ao largo da costa oeste da Austrália — e permanecia intacto até o momento. “Não quero azedar a sorte, mas acho que consideraria o problema do escudo térmico resolvido neste ponto”, disse Musk.

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Planos de expansão em IA e a constelação Starmind

Meses antes da chamada, a SpaceX divulgou que mira “mercado total endereçável” de US$ 28,5 trilhões (R$ 146,6 trilhões) por ano no longo prazo, dos quais quase US$ 23 trilhões (R$ 118,3 trilhões) estariam no campo de “aplicações de IA empresarial”. Para efeito de comparação, o Produto Interno Bruto (PIB) dos Estados Unidos em 2025 foi de pouco menos de US$ 31 trilhões (R$ 159,5 trilhões).

Parte central dessa estratégia é uma constelação de um milhão de centros de dados de IA em órbita, chamada Starmind. Musk afirmou durante a chamada que a SpaceX espera começar a lançar as primeiras espaçonaves operacionais da Starmind em 2027.

Para sustentar esse ritmo de lançamentos, ele projetou: “Esperamos que a cadência de voos aumente rapidamente e, provavelmente, daqui a um ano, estaremos fazendo pelo menos um voo por dia, possivelmente mais.”

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Alex Karp, CEO da Palantir, voltou a alertar, nesta segunda-feira (3), que os laboratórios de inteligência artificial (IA) de fronteira não são confiáveis para empresas. O recado veio na carta trimestral aos acionistas, publicada após um segundo trimestre com resultados recordes para a companhia.

A Palantir registrou US$ 1,9 bilhão (R$ 9,7 bilhões) em receita no segundo trimestre de 2026, alta de 93% em relação ao mesmo período do ano anterior, e US$ 1,1 bilhão (R$ 5,6 bilhões) em lucro. Na carta, Karp escreveu que a empresa gerou “mais lucro em um único trimestre do que toda a receita que tivemos no mesmo período do ano anterior”.

A acusação de “marxismo”

• Na mesma carta, Karp — que tem doutorado em teoria social — usou linguagem filosófica para criticar os desenvolvedores de grandes modelos de linguagem;
• “Há tons e subtons marxistas no nosso negócio”, escreveu. “Outros, incluindo muitos dos que constroem grandes modelos de linguagem, pretendem, consciente ou inconscientemente, capturar os meios de produção de seus supostos parceiros.”
• Durante a conferência com analistas de Wall Street, ele desenvolveu o argumento. Karp questionou se as empresas vão “comprar um futuro” em que seu trabalho ajuda seus “adversários a vencer, e todos que vencem são um pequeno grupo de pessoas vivendo em um lugar minúsculo que, de alguma forma, acredita que, porque come vegetais e não apoia combatentes, merece ter o total dos meios de produção deste país”;
• Ainda na chamada, ele descreveu o modelo de negócio dos laboratórios de IA com linguagem explícita: “Você está pagando pelo direito de eles migrarem sua propriedade intelectual, seu know-how, sua expertise para o modelo deles, para que possam construir um negócio competitivo que não precisa do seu negócio ou das suas pessoas.” Karp acrescentou que, na visão dele, isso é feito “por razões que eles acreditam serem morais. Eles são superiores a você. Eles merecem colonizar sua empresa.”

O modelo da Palantir

A Palantir oferece software de IA e análise descrito como agnóstico em relação a modelos para governos e empresas. A plataforma permite que as organizações controlem seus dados e também o que Karp chamou de “exaustão de IA” — os prompts, a orquestração e o contexto gerados pelo uso de IA.

A crítica de Karp ecoa um argumento que tem sido levantado por outros executivos, entre eles o CEO da Microsoft, Satya Nadella. O pano de fundo da discussão inclui uma lista de empresas que firmaram parcerias ou pagaram por serviços da Anthropic e da OpenAI enquanto esses laboratórios lançavam negócios próprios em áreas, como ferramentas de design, saúde, jurídico e descoberta de medicamentos.

A liderança sênior da Palantir é inteiramente masculina, e Karp recorreu, na conferência com analistas, a um jargão descrito como comum entre empresas de tecnologia de defesa.

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Detectar deepfakes já é difícil. Explicar por que uma imagem é falsa é mais difícil ainda. Pesquisadores do Instituto Fraunhofer de Optrônica, Tecnologias de Sistemas e Exploração de Imagens (IOSB), na Alemanha, desenvolveram uma ferramenta que faz os dois, e com taxa de detecção entre 85% e 91%, segundo comunicado do instituto.

A ferramenta se chama RealorRender e foi desenvolvida em parceria com o Escritório Federal Alemão de Segurança da Informação (BSI), que também financia o projeto.

Como funciona

A abordagem é híbrida e inédita. Em vez de usar apenas um classificador tradicional de aprendizado profundo, a RealorRender combina dois métodos:

Primeiro, um gerador de imagens de IA tenta reconstruir a imagem analisada. Quanto mais bem-sucedida a reconstrução, maior a probabilidade de que a imagem original também tenha sido gerada por IA – afinal, uma IA consegue replicar com mais facilidade o que outra IA criou.

Em seguida, um modelo de classificação calcula o erro de reconstrução e gera uma estimativa de autenticidade em porcentagem.

“Primeiro, usamos um gerador de imagens de IA para reconstruir a imagem. Em seguida, um modelo de IA assume a classificação e realiza um cálculo híbrido do erro de reconstrução. Por fim, obtemos uma estimativa que exibe a precisão do reconhecimento em porcentagem”, explicou Andreas Specker, cientista sênior do grupo de pesquisa de Sistemas de Segurança e Assistência por Vídeo do Fraunhofer IOSB, em comunicado.

O que diferencia: a explicação

Detectar não basta. A RealorRender também explica por que classificou uma imagem como falsa, usando métodos de IA explicável (XAI).

“Texturas distintivas ou padrões de frequência característicos podem indicar a origem sintética de uma imagem. O XAI ajuda a mostrar quais características o modelo usa em sua decisão”, disse Nadia Burkart, chefe do grupo de IA Explicável Aplicada do Fraunhofer IOSB, em comunicado.

A ferramenta usa dois tipos de visualização: mapas de calor, que destacam as regiões da imagem que mais contribuíram para a decisão do modelo, e análise por segmentos, que identifica áreas semânticas específicas (como rosto, cabelo ou fundo) que denunciam a origem artificial.

Por que isso importa

O problema que a RealorRender tenta resolver é massivo. Em 2025, fraudes envolvendo deepfakes ultrapassaram US$ 1,5 bilhão globalmente. Uma investigação de 2023 encontrou 276.149 deepfakes sexuais em um único site dedicado ao tema, 96% deles retratando mulheres.

Humanos têm enorme dificuldade em distinguir imagens autênticas de falsificações. Ferramentas automáticas existem, mas raramente explicam seus resultados – o que limita sua utilidade para jornalistas, plataformas de redes sociais e agências de segurança que precisam justificar decisões de moderação.

Quem pode usar

A RealorRender está sendo incorporada a um demonstrador que inicialmente auxiliará o BSI na detecção de deepfakes. O uso é simples: o usuário faz o upload da imagem, recebe o resultado da detecção seguido de uma explicação e um resumo em texto.

Os pesquisadores publicaram dois relatórios sobre o projeto. A tecnologia tem aplicação potencial para agências de segurança, plataformas de redes sociais, empresas de mídia e agências de fotografia.

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