Uma equipa de médicos virtuais propõe diagnósticos, escolhe exames, contesta hipóteses e acompanha os custos. O sistema chama-se MAI-DxO e os resultados levantam uma pergunta: o que significa superar médicos num teste escrito?

Neste final de temporada do Radar Semanal, explicamos o diagnóstico sequencial, os resultados da Microsoft e as diferenças entre uma simulação e o trabalho com doentes reais.

No panorama da semana: gelo na ilha de Baffin, satélites nas estatísticas agrícolas e feedback sonoro controlado pela atividade cerebral. No Outlier, acompanhamos o X-59 da NASA.

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Como conseguimos medir o tempo com extraordinária precisão e, ainda assim, ter dificuldades em sincronizar computadores?

Neste episódio do Radar Futuro Semanal, seguimos o percurso da hora: dos relógios atómicos à referência internacional UTC e aos sistemas que dependem dela. Explicamos o segundo intercalar, a influência da rotação terrestre e por que razão convenções compatíveis são essenciais para ordenar acontecimentos.

Também nesta edição: falhas na migração de dados Android, uma consulta australiana sobre a escolha do feed nas redes sociais e o risco de extinção dos corais.

Apresentação: Nuno Santos.
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Uma amostra recolhida longe do Sol pode guardar pistas sobre a sua origem. Mas como se reconstrói essa viagem?

Neste episódio, Nuno Santos explica como a Solar Orbiter combina medições de partículas, observações e modelos para investigar as dobras magnéticas do vento solar. Uma história sobre plasma, reconexão magnética e os limites do que conseguimos concluir a partir dos dados.

Passamos também por Among Us Story: On Guard, pelo Nobel da Química e por um sensor flexível desenvolvido no MIT. Fechamos com o Outlier da Semana: nuvens marcianas observadas pelo Curiosity.

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Empresas diferentes, o mesmo algoritmo de contratação. Estamos perante várias oportunidades — ou perante a mesma porta, pintada de cores diferentes?

Neste Radar Semanal, Nuno Santos analisa a monocultura algorítmica na contratação a partir do trabalho de Brian Hedden e Manish Raghavan, divulgado pelo MIT.

Com exemplos fictícios e contexto científico, distinguimos perguntas que muitas vezes se confundem: quantas pessoas são contratadas, quem é escolhido, a qualidade da decisão e a oportunidade de cada candidatura ser avaliada.

A investigação discute modelos teóricos e simulações. Não é uma auditoria ao mercado de trabalho português, nem permite concluir que todos os sistemas comuns sejam bons ou maus.

No panorama da semana:
• FCT: resultados provisórios para 400 contratos de emprego científico.
• Tanager-2: observar emissões de metano é uma etapa; corrigir fugas é outra.
• Dead Internet Museum: uma exposição artística sobre a internet, não uma certidão de óbito.

Depois do fecho, o Outlier da Semana: uma nuvem com um “chapéu”, em imagens divulgadas pela NASA.

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CAPÍTULOS
00:00 Empresas diferentes, o mesmo algoritmo?
01:16 FCT: 400 contratos e resultados provisórios
01:52 Tanager-2: detetar metano não é reparar fugas
02:24 Dead Internet Museum
03:00 Monocultura algorítmica: o que diz o estudo
03:26 Ana, Bruno e Carla: quem fica com as vagas?
04:34 O que significa “melhorar a contratação”?
05:00 Organizar candidaturas ou eliminar candidatos?
05:50 Sistemas diferentes, informação incompleta
06:16 Combinar modelos: vantagens e limites
06:49 Critérios para um trabalho que mudou
07:34 Revisão humana: informação, tempo e poder
08:04 O que esta investigação permite concluir
08:58 O sinal da semana e o que acompanhar
09:40 Fecho
10:10 Outlier da Semana: uma nuvem com chapéu

FONTES
Estudo — Algorithmic Monoculture and Its Critics:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/phpe.70018

Divulgação do MIT:
https://news.mit.edu/2026/algorithmic-monoculture-effects-depend-on-details-0929

Resultados provisórios da FCT:
https://www.fct.pt/resultados-provisorios-do-8-o-concurso-de-estimulo-do-emprego-cientifico-individual/

Carbon Mapper — lançamento do Tanager-2:
https://www.prnewswire.com/news-releases/tanager-2-launch-to-scale-up-carbon-mappers-methane-impact-302896690.html

Dead Internet Museum:
https://www.yeswearemadarts.com/exhibitions/dead-internet-museum

NASA — nuvem pileus:
https://science.nasa.gov/earth/earth-observatory/fire-cloud-with-a-pileus-on-top/

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Como fazer uma molécula de RNA chegar às células certas? Neste episódio, Nuno Santos explica por que razão a sua «embalagem» é um problema científico importante e o que o novo processo apresentado pelo MIT permite investigar. Produzir nanopartículas com maior controlo é um passo na investigação; ainda não demonstra que uma nova terapia funcione em pessoas.

O Radar passa também pela inovação da Universidade do Minho, pelas regras europeias dos criptoativos, pela arte digital, pela IA na educação e por Pompeia. No «Passou no Radar», descobrimos como um Pikachu de peluche passou 67 dias na Estação Espacial Internacional.

O vídeo que acompanha o «Outlier da Semana» pode ser visto aqui: https://oceanexplorer.noaa.gov/multimedia/tiny-arthropod/

Uma resposta de inteligência artificial pode aparecer em segundos. A infraestrutura que a torna possível leva anos a construir.

Neste Radar Semanal, Nuno Santos analisa a semana de 6 a 12 de setembro de 2026 através de quatro ligações: Google e Fortum na energia, Qualcomm e Amazon nos chips e nas redes, Samsung e Mistral na aplicação industrial da IA e Oracle na expansão dos centros de dados.

Explicamos o significado destes anúncios, distinguindo investimentos previstos, objetivos empresariais e resultados efetivos. E perguntamos o que esta dependência de energia, fábricas e capacidade de cálculo significa para a Europa.

Também neste episódio: atualizações de segurança do Windows e da cPanel, Tech Foundry Portugal e investigação laboratorial do MIT sobre extração de hidrogénio a partir de amoníaco.

Apresentação: Nuno Santos.
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Mais informação: https://radarfuturo.pt

Segue o podcast e partilha o episódio.

A segurança da inteligência artificial já não depende apenas do modelo.

Os agentes começam a ganhar acesso a browsers, ferramentas, ficheiros, APIs, credenciais e sistemas reais.

Isso torna-os muito mais capazes.

Mas também aumenta a quantidade de software e infraestrutura que precisa de ser protegida.

Esta semana vimos as duas metades dessa mudança ao mesmo tempo.

A CISA adicionou novas vulnerabilidades com exploração conhecida ao seu catálogo. Entre os componentes afetados estão ferramentas relevantes para aplicações, automação e infraestrutura moderna, como LiteLLM, Starlette e Kestra.

Ao mesmo tempo, a OpenAI apresentou o GPT-6 Astra, o primeiro modelo que a própria empresa classifica como Critical em capacidade de cibersegurança dentro do seu Preparedness Framework.

Segundo a OpenAI, em ambientes de avaliação Astra conseguiu encontrar vulnerabilidades anteriormente desconhecidas e desenvolver formas de as explorar.

Mas há ressalvas importantes.

“Critical” é uma classificação da própria OpenAI, não uma certificação independente. As capacidades de cibersegurança mais avançadas têm acesso restrito e os resultados mais extremos foram obtidos em ambientes específicos de avaliação.

Neste Radar Semanal explicamos porque a próxima grande falha relacionada com inteligência artificial pode não estar dentro do próprio modelo.

Pode estar numa das peças de software que lhe dá acesso ao mundo.

Neste episódio passamos também por:

— LiteLLM, MCP, Starlette e Kestra;
— a corrida entre IA usada para encontrar vulnerabilidades e IA usada para as corrigir;
— o programa Daybreak for Frontline Defenders;
— computadores Lenovo preparados para executar IA mais exigente localmente;
— os dois State of Play da PlayStation e algumas das primeiras grandes datas de 2027;
— uma ação judicial contra a Apple no Reino Unido;
— e a curiosa história de um “laser de neutrinos” que investigadores do MIT concluíram ser fisicamente inviável.

O padrão da semana:

Cada nova capacidade torna os agentes mais úteis — e aumenta também a superfície que precisamos de proteger.

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Como se testa uma inteligência artificial criada para encontrar vulnerabilidades sem deixar que ela comece a explorar o próprio sistema onde está a ser testada?

Neste Radar Semanal partimos dos incidentes documentados pela OpenAI e pela Hugging Face durante avaliações internas de cibersegurança.

Os modelos receberam ferramentas, capacidade para executar código e objetivos concretos dentro de ambientes controlados. Durante essas avaliações foram registados acessos não autorizados, exploração de vulnerabilidades e interação com infraestrutura que deveria estar fora dos limites previstos.

Isto não significa que uma IA tenha “ganhado consciência”, decidido fugir ou se rebelado.

O problema é mais concreto — e provavelmente mais importante.

À medida que os agentes ganham autonomia e ferramentas, a segurança deixa de depender apenas do modelo. Passa a depender também das permissões, credenciais, sandboxes, serviços, redes e de toda a infraestrutura que existe à volta dele.

Neste episódio falamos também sobre:

— o que é uma sandbox e porque é usada para testar sistemas potencialmente perigosos;
— porque testar capacidades ofensivas de IA cria um problema particular de contenção;
— as novas proteções de rede do Android 17;
— o crescimento da infraestrutura de IA mostrado pelos resultados da Nvidia;
— a preparação da indústria para ciberataques potenciados por IA;
— a aproximação entre jogos físicos e direitos digitais na Xbox;
— e a entrada da tokenização no debate sobre a infraestrutura financeira tradicional.

O padrão da semana:

À medida que os sistemas digitais ganham autonomia, as regras e as proteções estão a passar para dentro da própria arquitetura.

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