Cérebro

Uma nova pesquisa aborda o desafio de explicar por que modelos de detecção identificam áudios como falsos (deepfakes). Avaliar técnicas de explicabilidade, como SHAP e LRP, no contexto da detecção de deepfake de áudio é difícil devido à falta de anotações de verdade fundamental claras. Mesmo quando a verdade fundamental está disponível, esses métodos tradicionais frequentemente falham em fornecer explicações precisas. Para superar essa limitação, pesquisadores propuseram uma abordagem inovadora baseada em dados para identificar regiões com artefatos em áudios deepfake. O método utiliza pares de áudios reais e "vocoded" (sintetizados por vocoder), considerando a diferença em sua representação tempo-frequência como a verdade fundamental para a explicação. Essa representação é tipicamente um espectrograma log-magnitude, e a diferença entre o áudio falso (spoof) e o áudio real (bona fide) correspondente é usada para destacar as regiões de artefato. Para obter regiões significa...

Um artigo recente publicado no arquivo arXiv (arXiv:2506.05335) propõe um novo método para obter um limite superior para a quantidade de Holevo de ensembles discretos de estados quânticos. O trabalho, de autoria de M.E. Shirokov do Steklov Mathematical Institute, Moscou, Rússia, demonstra como uma desigualdade entrópica fundamental recentemente provada (referenciada como arXiv:2408.15306) pode ser utilizada para derivar um limite superior consideravelmente preciso. A quantidade de Holevo, também conhecida como informação de Holevo, é um conceito fundamental na teoria da informação quântica. Ela representa o limite superior para a informação clássica que pode ser obtida ao reconhecer os estados de um ensemble por meio de medições quânticas. Essa quantidade desempenha um papel crucial na análise das propriedades de informação de sistemas e canais quânticos. O cálculo exato da quantidade de Holevo para uma coleção de estados quânticos geralmente requer esforços consideráveis, partic...

Um estudo recente explorou as percepções de professores do ensino médio sobre a integração do modelo de linguagem avançado GPT-4 em ambientes educacionais. O objetivo principal da pesquisa foi compreender como os educadores dessa etapa de ensino veem o potencial, os desafios e as implicações de utilizar ferramentas baseadas em inteligência artificial generativa em suas práticas pedagógicas e no cotidiano da sala de aula. A pesquisa buscou coletar dados qualitativos e, possivelmente, quantitativos para formar um panorama das atitudes e opiniões dos professores. Foram abordados temas como as expectativas em relação ao uso do GPT-4 para personalização do ensino, criação de materiais didáticos, suporte na avaliação de alunos e como ferramenta de apoio ao próprio trabalho docente. Paralelamente, foram investigadas as preocupações existentes, incluindo questões éticas, plágio, a precisão das informações geradas pela IA, a necessidade de formação e suporte técnico para os professores, e o ...

Um desafio significativo na modelagem da estrutura e evolução de estrelas em uma dimensão (1D) reside no tratamento simplificado da convecção estelar, particularmente nas camadas próximas à superfície. Essa simplificação, frequentemente baseada na teoria da mistura (Mixing-Length Theory - MLT), leva a imprecisões na estratificação superficial e introduz consideráveis incertezas nas temperaturas efetivas e luminosidades previstas para estrelas de baixa massa. A MLT, sendo uma teoria fenomenológica, descreve o transporte de calor na região convectiva de forma idealizada, contrastando com a complexa realidade observada em simulações tridimensionais (3D). Em resposta a essa limitação, uma nova abordagem tem sido desenvolvida para acoplar modelos estruturais estelares 1D com simulações 3D de convecção superficial. Em trabalhos anteriores, esse método foi aplicado a estrelas com metalicidade solar. O presente estudo, sendo a terceira parte da série, estende essa metodologia para modelar e...