A Apple anunciou o HomeView, uma tela inteligente de 7 polegadas que reúne entretenimento, videochamadas e controle da casa inteligente. O dispositivo estreia uma nova versão da Siri com inteligência artificial e respostas personalizadas para os moradores.
O HomeView custa US$ 299 nos EUA (cerca de R$ 1.490) e chega às vendas em 13 de novembro em mercados como Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Austrália, Índia e Nova Zelândia, sem previsão para o Brasil no lançamento inicial. A interface ajusta brilho e informações conforme a iluminação e a distância do usuário, identifica até seis pessoas por reconhecimento facial e integra funções como chamadas FaceTime, comandos de voz e monitoramento de até nove câmeras.
A Apple anunciou a nova geração da Apple TV 4K com inteligência artificial integrada à Siri, chip A19 e suporte a som surround com quatro alto-falantes. A assistente fica mais “conversacional”, ajudando a encontrar filmes e séries por interface em tela cheia, com cartazes e recomendações ligadas ao que o usuário pede.
A Apple TV 4K também traz três microfones de longo alcance para controlar a reprodução e buscar conteúdos sem segurar o controle remoto, além de descrições de vídeos e resumos de notificações gerados por IA com processamento local via HomeKit Secure Video. No mesmo evento, o HomePod mini 2 ganhou melhorias de áudio, novas cores e suporte futuro à Siri com IA, com reconhecimento de até seis vozes e integração com Mensagens, lembretes e temporizadores.
A Apple apresentou o novo Apple TV 4K, o primeiro modelo em quatro anos, com disponibilidade a partir de sexta-feira, 13 de novembro. O aparelho traz o chip A19 e promete conectividade sem fio melhor do que a geração anterior, além de microfones integrados.
A Siri com recursos de IA será parte do lançamento, mas deve funcionar em beta nos Apple TV 4K de segunda geração e nos modelos mais novos. O novo Find My de rastreamento funciona com o controle Siri de segunda geração e mais recentes, enquanto o preço do lançamento é de US$ 299.
Samuel King, estudante de PhD em bioengenharia da Stanford, usou um modelo de IA generativa em 2025 para propor “blueprints” genéticos de vírus microscópicos. A iniciativa ainda não representa vida criada por IA, mas levanta a possibilidade de novos avanços na forma como a biologia pode ser projetada com ajuda de algoritmos.
A conversa com King será conduzida por James O’Donnell, repórter sênior de IA do MIT Technology Review, e faz parte do destaque ao pesquisador como um dos “Innovators Under 35”. O encontro também promete discutir novas maneiras de enxergar a biologia e o que pode vir a seguir nesse tipo de abordagem.
A Anthropic anunciou que o modelo de linguagem Claude identificou um sistema enzimático com propriedades “reminiscent of Crispr”, associado a sequências genéticas encontradas em jumbo phages. A empresa afirma que cerca de 950 agentes do Claude rodando em paralelo localizaram essas sequências em 21,5 horas, após varrer grandes bancos de dados genômicos em busca de exemplos de reverse transcriptases. A descoberta recebeu o nome de ART (array-associated reverse transcriptases).
Cientistas ouvidos pela reportagem destacam que ainda não está claro se o sistema pode funcionar como ferramenta de edição gênica, e que o trabalho não foi submetido a revisão por pares. Também há críticas ao paralelo com o CRISPR, com pesquisadores dizendo que a novidade pode estar mais no método de busca por padrões do que em um “novo CRISPR”, além do alerta de que a validação depende de experimentos em laboratório por equipes humanas.
A Anthropic afirmou ter bloqueado ações de usuários que poderiam levar à criação de armas biológicas usando o modelo de inteligência artificial Claude. A empresa detalhou o caso em um relatório de riscos divulgado nesta quinta-feira (10/09), após críticas de um ex-desenvolvedor sobre responsabilidades da indústria de IA.
Entre as situações classificadas como “alto risco biológico”, a companhia cita uma consulta envolvendo alterações genéticas no vírus Chikungunya, doença comum no Brasil. O relatório também menciona rastros de espionagem governamental e atividades militares com uso de IA, além de exemplos de automações para driblar sistemas de vigilância e identificar alvos estratégicos, com análise concentrada entre dezembro de 2025 e agosto de 2026.
A PoliHealth, startup liderada por Rodrigo Faria Matheucci, criou uma plataforma que integra exames laboratoriais e genéticos ao prontuário para apoiar a análise clínica. A solução reúne histórico familiar e hábitos de vida e cruza essas informações com variantes genéticas para destacar riscos que poderiam passar despercebidos na consulta.
A empresa afirma que desenvolveu inteligência artificial especializada em genética e construiu uma base própria para correlacionar alterações em exames com variantes e literatura científica. O lançamento comercial está previsto para agosto, após um piloto com cerca de 20 profissionais e ajustes em aproximadamente 45 dias, com meta de chegar a 30 mil usuários em três anos e faturar R$ 8 milhões.
A esquizofrenia é apontada como um desafio complexo da genética, já que não parece depender de uma única mutação, mas de centenas de variantes com efeitos pequenos em diferentes processos do cérebro. Para entender essa arquitetura, pesquisadores recorrem a modelos computacionais baseados em IA para reconstruir a atividade coordenada de milhares de genes no cérebro.
Um estudo publicado em Nature Genetics identificou 766 genes associados à esquizofrenia, incluindo 641 que não apareciam em análises transcriptômicas anteriores. A pesquisa analisou dados genéticos de mais de 102 mil pessoas e amostras de tecido cerebral de seis regiões, reforçando a ideia de que os genes atuam como uma rede interconectada e permitindo investigações mais precisas sobre o comportamento da doença e possíveis tratamentos.
Pesquisadores do Arc Institute, na Califórnia, usaram inteligência artificial para criar sequências genéticas de vírus que não existem na natureza. O estudo, publicado na revista Science, treinou um modelo com padrões de DNA de milhões de organismos e, depois de sintetizar as sequências em laboratório, inseriu-as em bactérias. Ao todo, 16 vírus gerados pela IA se mostraram viáveis e capazes de infectar bactérias.
O avanço pode acelerar aplicações em medicina e biotecnologia, mas também levanta preocupações sobre o uso indevido de IA para desenvolver agentes biológicos perigosos. Para o setor de saúde e pesquisa, o recado é reforçar governança, biossegurança e controles mais rigorosos no uso de modelos capazes de gerar material biológico.
Pesquisadores do Arc Institute, na Califórnia, usaram um modelo de IA chamado Evo para desenhar vírus que não existem na natureza e demonstrar que eles conseguem se replicar. O sistema foi treinado com cerca de 9 trilhões de nucleotídeos de milhões de organismos e, após um novo ajuste para o bacteriófago Phi X-174, gerou cerca de 700 mil sequências potenciais; 285 foram sintetizadas e testadas em laboratório. No fim, 16 genomas projetados pela IA produziram vírus viáveis e capazes de infectar outras bactérias, com alguns se multiplicando até mais rápido que o vírus natural.
O avanço pode acelerar aplicações em biotecnologia e medicina, como o desenvolvimento de vetores para terapias gênicas. Ao mesmo tempo, reacende preocupações de biossegurança: especialistas apontam que modelos capazes de gerar genomas podem, no futuro, ser usados para criar variantes mais perigosas, e cobram mecanismos regulatórios e avaliação de risco mais alinhados ao ritmo da IA na área biológica.
A GSK fechou uma colaboração de pesquisa com a Relation Therapeutics, que pode chegar a US$ 110 milhões, para ampliar a descoberta de medicamentos com IA. A parceria prevê que a Relation gere grandes conjuntos de dados sobre como células humanas respondem a mudanças genéticas e intervenções com drogas, alimentando modelos para identificar alvos terapêuticos — incluindo modelos da plataforma MORGAN. O trabalho combina computação com experimentos em laboratório e já se conecta a iniciativas anteriores da GSK com foco em doenças fibróticas e osteoartrite.
A notícia reforça que, na prática, a “matéria-prima” da IA biomédica é tão crítica quanto o modelo: qualidade, diversidade e controle de ruído em dados de célula única (além de evitar vazamento entre treino e teste) podem determinar o desempenho. Para o público tech, o recado é claro: pipelines de dados, curadoria e desenho experimental viram parte central do desenvolvimento de sistemas de IA para biologia — e mais dados nem sempre significam ganhos automáticos.
