Questões para Concursos

Leia o texto a seguir para responder às questões 15 a 24.

DeepSeek, OpenAI, Microsoft, Alibaba, a água, a Amazônia e a COP30

'Busca profunda' que devemos almejar é ampliar a consciência hídrica dos povos; avanço da inteligência artificial depende de recurso escasso

Adriano Stringhini Professor da Fundação Dom Cabral, é membro do Imagine Brasil, do Centro de Estudos de Infraestrutura e Soluções Ambientais da FGV e do “Todos pela COP30”; ex-diretor da Sabesp

Muito se tem falado sobre inteligência artificial após as versões 4.0 de DeepSeek e Alibaba surgirem. A ministra da Ciência e Tecnologia, Luciana Santos, diz que “iremos beber da fonte”. É nesse contexto que ouso emitir parcas reflexões sobre o impacto ambiental do avanço da IA no consumo de água e energia.
Horas na Netflix, redes sociais, e-mails, transacionar criptomoedas. Tudo isso pede uma colossal infraestrutura global, “cidades data centers” e cabos que dariam mais de 80 voltas na Terra. Alimentar as plataformas online exige mais potência das máquinas, o que implica maior consumo de água e energia.
A Agência Internacional de Energia (AIE) estimou que, em 2022, os data centers consumiram 460 terawatt-hora (TWh) de energia no planeta. Com o crescimento da IA, esse consumo aumentará para 1.050 TWh até 2026. O valor é o dobro do consumo anual de energia elétrica no Brasil, de aproximadamente 500 TWh. [...]
Esses sistemas, a pleno vapor, precisam de ventilação para evitar o superaquecimento. Esse resfriamento, para ser eficiente (leia-se menor custo), utiliza muita água, um recurso escasso. Além disso, sabemos que os chips usados no treinamento de IA consomem muito mais água do que os de servidores comuns (acelerado pelo forte investimento em IA generativa em 2022). [...]
Diante desse cenário, é preciso “beber da fonte”, mas devemos lembrar que nós somos a fonte. Brasil e a Amazônia são a fonte principal de água do mundo, que, ao final, é essencial para sistemas de IA. Água é energia — e, como bem lembrou o filme Matrix (1999), não há inteligência artificial sem energia.
A Amazônia é um oceano subterrâneo, com volume total de 162 mil quilômetros cúbicos, o que é chamado pelos cientistas de Sistema Aquífero Grande Amazônia (Saga). Essa água nutre toda a vida da Amazônia, do planeta. O Saga seria capaz de abastecer o planeta inteiro durante 250 anos. São mais de 150 quatrilhões de litros de água doce, o nosso verdadeiro petróleo.
Frise-se: não estou sugerindo que se use água da Amazônia para resfriar data centers. O que proponho aqui é que a sociedade gaste tempo no Google pesquisando mais sobre como economizar água e levar saneamento para todos em vez de gastá-la pesquisando no Google, ChatGPT e DeepSeek qual dos três é melhor ou pior, ou mais ou menos seguro. Afinal, sem água no mundo, nenhum dos três irá funcionar.
Na COP30, que ocorrerá em Belém, em novembro, teremos a oportunidade de falar sobre a importância de ampliar o reúso da água para a refrigeração dos data centers, mas, principalmente, alertar o mundo sobre a necessidade de preservar a “Amazônia hídrica”, os rios voadores e os rios/oceanos subterrâneos. [...]
Sem verde não há água; sem água não há verde; sem verde e sem água não há vida — nem natural nem artificial. Essa é a verdadeira “busca profunda” (“deep seek”) que devemos almejar: ampliar a resiliência e a consciência hídrica dos povos.

Adaptado de: https://www1.folha.uol.com.br/opiniao/2025/02/deepseek-openai-microsoft-alibaba-a-agua-a-amazonia-e-a-cop30.shtml. Acesso em: 26 mar. 2025.

Tecnologia inspirada no cérebro pode acelerar diagnóstico de doenças raras

Por CNN Brasil

Sistema inovador cruza dados médicos e genéticos, identifica padrões ocultos e pode reduzir o tempo de espera para conclusão do quadro

Identificar doenças raras no Brasil e no mundo ainda é um desafio para médicos e uma angústia constante para milhares de famílias. Muitas dessas condições são genéticas, complexas e pouco conhecidas, o que dificulta o diagnóstico correto e pode levar anos de incerteza. No entanto, uma tecnologia inovadora, inspirada no funcionamento do cérebro humano, começa a mudar esse cenário e promete acelerar o processo diagnóstico: trata-se dos bancos de dados em grafos.
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São consideradas doenças raras um grupo de 6 mil a 8 mil condições que afetam até 65 pessoas em cada 100 mil indivíduos. Mais de 13 milhões de pessoas convivem com uma dessas condições no Brasil, segundo o Ministério dos Direitos Humanos e da Cidadania. No mundo, estima-se que pelo menos 300 milhões tenham algum tipo de enfermidade do tipo. Apesar do número expressivo, o caminho até um diagnóstico correto costuma ser lento, confuso e exaustivo. Atualmente, ele é feito por meio de uma combinação de avaliação clínica, exames complementares (imagem e bioquímicos) e testes genéticos. “Muitas das síndromes raras apresentam sintomas variados e que se sobrepõem com o quadro clínico de doenças comuns, tornando o diagnóstico clínico ainda mais difícil”, explica Vanessa Montaleone, geneticista do Núcleo de Genética do Hospital Sírio-Libanês.
No Brasil, os desafios se tornam ainda maiores pelas complexidades intrínsecas ao país. Antoine Daher, presidente da Casa Hunter e da Federação Brasileira das Associações de Doenças Raras (Febrararas), destaca as principais dificuldades enfrentadas pelas famílias: demora no diagnóstico (em média, leva de 5 a 7 anos até se chegar a um diagnóstico correto); desinformação e falta de conhecimento adequado sobre o tema (inclusive pelos profissionais de saúde responsáveis pelo caso); custo elevado de exames genéticos, consultas especializadas e terapias de suporte; acesso desigual aos serviços de saúde para as famílias que dependem exclusivamente do SUS.
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Desenvolvida há quase 20 anos pela startup Neo4j, a tecnologia de banco de dados em grafos tem como objetivo identificar e armazenar a relação entre dados – e não apenas os dados em si. “A intenção é apresentar uma conexão visual dessas relações, que funcionam como as ligações promovidas pelas sinapses do cérebro. Assim, é possível descobrir padrões ocultos e obter insights altamente conectados em tempo real”, diz o VP Latam Paulo Farias da Neo4j. Diferentemente dos bancos tradicionais, que dependem de tabelas ou esquemas fixos, os bancos em grafos utilizam nós e conexões para representar, conectar e fornecer contexto às informações de maneira mais intuitiva e flexível. “Sendo até 1.000 vezes mais rápido e consumindo menos recursos de nuvem”, expõe Farias.
No contexto das doenças raras, a tecnologia se torna uma solução que permite a pesquisadores e médicos conectar sintomas, variantes genéticas, publicações científicas e históricos clínicos em uma rede dinâmica e consultável. Isso contribui para a formulação de diagnósticos mais precisos e em menor tempo. “Levando em consideração os mais de 3 bilhões de DNA presentes no corpo humano, analisar e mapear a relação de cada um com diagnósticos, exames e medicamentos seria humanamente impossível. Sem falar nas mais de 6 mil a 8 mil doenças raras catalogadas pela Organização Mundial da Saúde (OMS)”, analisa Farias. O recurso tem sido utilizado no Hospital Infantil Dr. von Hauner, na Alemanha. Para isso, foi criado o Grafo de Conhecimento Clínico (CKG), que combina tecnologia de grafos, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), contendo dados de 2.500 pacientes pediátricos do país (até o momento).
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Adaptado de: https://www.cnnbrasil.com.br/saude/tecnologia-inspirada-no-cerebro-pode-acelerar-diagnostico-de-doencas-raras/. Acesso em: 10 jun. 2025.