Durante décadas, prever como uma proteína se dobra no espaço foi um dos maiores desafios da ciência. Cada sequência de aminoácidos pode assumir formas tridimensionais complexas e, até pouco tempo atrás, só era possível descobrir essas formas por meio de experimentos caros e demorados.Neste episódio, Bruno Franchi e Amira Al Dergham contam como a inteligência artificial mudou esse jogo. Da cristalografia de raios-X às competições do CASP, passando por gamers que ajudaram na pesquisa, você vai conhecer o caminho que levou ao AlphaFold, o sistema da DeepMind que previu a estrutura de mais de 200 milhões de proteínas com precisão inédita, um feito que rendeu o Nobel de Química em 2024.Uma história que une biologia, química, física e IA para resolver um problema que intrigou gerações de cientistas.APRESENTAÇÃO:Amira Dergham | Midialogia – UnicampBruno Franchi | Física – UnicampROTEIRO:Bruno FranchiHeitor FasinaREVISÃO:Leandro TesslerVictor VicenteCOORDENAÇÃO GERAL:Leandro TesslerVictor VicenteEDIÇÃO:Amira DerghamAPOIO:FAPESP [Bolsa Comunicar Ciência]Fundação Roberto MarinhoREALIZAÇÃO:BI0S – Brazilian Institute of Data Science | Unicamp
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#06: IA e agronegócio
No episódio #06 do SABIÁ, a gente mergulha na relação entre inteligência artificial e a indústria agro. Mostramos como a IA está transformando o campo: do cuidado com o bem-estar animal à agricultura de precisão. Um episódio para quem quer entender o papel da tecnologia no futuro da alimentação, no Brasil e no mundo.APRESENTAÇÃO:Amira Dergham | Midialogia – UnicampBruno Franchi | Física – UnicampROTEIRO:Bruno FranchiHeitor FasinaREVISÃO:Leandro TesslerCOORDENAÇÃO GERAL:Leandro TesslerVictor VicenteEDIÇÃO:Amira DerghamAPOIO:FAPESP [Bolsa Comunicar Ciência]Fundação Roberto MarinhoREALIZAÇÃO:BI0S – Brazilian Institute of Data Science | Unicamp
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#05: IA e clima
No episódio #05 do SABIÁ, a gente mergulha na relação entre o clima e a inteligência artificial — uma conexão poderosa e, ao mesmo tempo, cheia de desafios. A partir da tragédia climática que atingiu o Rio Grande do Sul em 2024, com mais de 2 milhões de pessoas afetadas, refletimos sobre como a IA pode ajudar a prever e até evitar desastres como esse.Explicamos desde a história das previsões meteorológicas — que começaram no papel, com semanas de cálculo para prever algumas poucas horas de tempo — até os avanços mais recentes com o uso de deep learning, modelagem baseada em física e supercomputadores. Mostramos como esses sistemas podem prever chuvas, inundações e ondas de calor com muito mais precisão, ajudando a proteger vidas, florestas e cidades.Mas o episódio também discute o outro lado da moeda: o impacto ambiental da própria IA. Afinal, treinar modelos gigantes consome energia, água e recursos em data centers espalhados pelo mundo. Conversamos sobre alternativas mais sustentáveis e novas tecnologias que podem tornar a IA mais eficiente e acessível, como a computação analógica de alta precisão.Este episódio contou com o apoio da FAPESP e da Fundação Roberto Marinho.___APRESENTAÇÃO:Alexsandro Almeida | Matemática – UnicampBruno Franchi | Física – UnicampROTEIRO:Bruno FranchiVictor VicenteREVISÃO:Leandro TesslerCOORDENAÇÃO GERAL:Leandro TesslerVictor VicenteEDIÇÃO:Aluísio AugustoAPOIO:FAPESP [Bolsa Comunicar Ciência]Fundação Roberto MarinhoREALIZAÇÃO:BI0S – Brazilian Institute of Data Science | Unicamp
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#04: algoritmos de recomendação de conteúdo
No episódio #04 do SABIÁ, a gente mergulha nos bastidores dos algoritmos de recomendação, essas engrenagens invisíveis que moldam o que a gente vê, escuta e até pensa nas redes.Explicamos como esses sistemas surgiram, como funcionam e por que são tão eficientes em nos manter grudados nas telas. A conversa vai desde os primórdios, como o sistema Grundy, dos anos 70, até os modelos sofisticados de hoje, que personalizam cada feed com base nos nossos comportamentos, conexões e dados demográficos.Mostramos como esses algoritmos viraram peças-chave para empresas como Netflix, Spotify, TikTok e Instagram, e discutimos seus impactos na formação de bolhas, na polarização e nas nossas escolhas políticas e culturais.Um episódio essencial pra quem quer entender como a tecnologia molda nosso cotidiano, e também como a gente pode retomar um pouco do controle nessa relação com as máquinas.Este episódio contou com o apoio da FAPESP e da Fundação Roberto Marinho.___APRESENTAÇÃO:Alexsandro Almeida | Matemática – UnicampBruno Franchi | Física – UnicampROTEIRO:Bruno FranchiVictor VicenteREVISÃO:Leandro TesslerCOORDENAÇÃO GERAL:Leandro TesslerVictor VicenteEDIÇÃO:Aluísio AugustoAPOIO:FAPESP [Bolsa Comunicar Ciência]Fundação Roberto MarinhoREALIZAÇÃO:BI0S – Brazilian Institute of Data Science | Unicamp
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#03: redes neurais e transformers
No episódio #03 do SABIÁ, a gente viaja pela história fascinante das redes neurais e dos transformers — os alicerces por trás das inteligências artificiais mais avançadas de hoje, como o ChatGPT. Começamos com os neurônios biológicos que inspiraram os primeiros modelos matemáticos, passando pelos perceptrons, o inverno da IA, até chegar ao renascimento com o deep learning. Explicamos como surgiu o campo do Processamento de Linguagem Natural (NLP) e como os transformers revolucionaram a forma de lidar com linguagem e dados. Um episódio para quem quer entender como a matemática e a biologia se entrelaçam no coração das máquinas que hoje escrevem, traduzem, desenham e até conversam com a gente.Este episódio contou com o apoio da FAPESP e da Fundação Roberto Marinho.___APRESENTAÇÃO:Bruno Franchi | Física – UnicampLuana Vicentin | Comunicação Social – UnicampROTEIRO:Bruno FranchiLuana VicentinVictor VicenteREVISÃO:Leandro TesslerCOORDENAÇÃO GERAL:Leandro TesslerVictor VicenteEDIÇÃO:Aluísio AugustoLuana VicentinAPOIO:FAPESP [Bolsa Comunicar Ciência]Fundação Roberto MarinhoREALIZAÇÃO:BI0S – Brazilian Institute of Data Science | Unicamp
A IA já está no nosso dia a dia — dos apps às decisões que tomamos. Mas o que ela é, de onde vem e quem a controla? O podcast SABIÁ é uma realização do BI0S, sediado na Unicamp, com apresentação de estudantes e roteiro por cientistas da área.
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