Edição de 19 de outubro de 2026

O lançamento de uma moeda só parece aleatório. Conhecendo cada detalhe do lançamento, você poderia prevê-lo. Será que o acaso quântico esconde o mesmo tipo de detalhes secretos?

Em 1943, um matemático britânico disse que não. A sua prova usava um único fóton e um polarizador. Ela provocou onze respostas, dez delas na revista Nature, em 1944 e 1945.

Uma décima segunda resposta nunca foi publicada. Um pesquisador de Genebra a encontrou em Viena, nos arquivos de Erwin Schrödinger. Em poucas linhas, Schrödinger construiu exatamente o modelo que deveria ser impossível.

No entanto, ele não acreditava no determinismo; defendia o acaso na natureza desde a década de 1920. O seu modelo era uma prova de princípio: uma prova de impossibilidade só vale para o problema tal como ele é formulado.

Fonte: Schrödinger's unpublished hidden-variable model in the 1944–45 debate over the "Collapse of Determinism", https://arxiv.org/abs/2610.20752

Um megabar é cerca de um milhão de vezes a pressão do ar à sua volta. Transforma isolantes em metais. Produzi-lo com ondas de choque costuma exigir lasers gigantes em laboratórios nacionais.

Uma equipe do MIT encontrou um atalho. Um único laser produz quatro anéis de luz, o maior disparado primeiro, o menor por último. Cada anel atinge uma fina película de água com tinta no momento exato em que passa o choque que converge para o centro, e empurra-o com mais força.

Quatro anéis de 4,5 milijoules cada bastam. Simulações ajustadas às trajetórias medidas do choque situam a pressão no centro acima de 400 gigapascals. Quatro anéis em sequência fazem muito melhor do que quatro anéis separados.

Uma ressalva: essa pressão é calculada, ainda não medida. Raios X deverão confirmá-la. Se for confirmada, a física da matéria extrema poderá caber numa mesa de laboratório comum.

Fonte: Megabar Shocks on a Benchtop, https://arxiv.org/abs/2610.20749

Em 1900, Hilbert pediu um método para decidir se qualquer equação polinomial tem soluções em números inteiros. Em 1970, veio a resposta: tal método não pode existir.

Para as frações, a resposta só chegou recentemente. No início de outubro de 2026, uma pré-publicação da OpenAI provou que a resposta é, mais uma vez, não. Nenhum algoritmo decide a questão para todas as equações.

Zhi-Wei Sun, da Universidade de Nanquim, partiu dessa prova. Ele mostra que a impossibilidade já vale para equações com apenas 86 incógnitas. As suas ferramentas são pontos numa curva elíptica e famílias de números primos cuidadosamente construídas.

Para os números inteiros, Sun já tinha reduzido a contagem para 10. Nas frações, 86 é o que esta construção fornece. Sun o chama de limite superior, não de um limite que não possa ser superado.

Fonte: 86 unknowns for Hilbert's tenth problem over the rationals, https://arxiv.org/abs/2610.20691

O gálio consegue capturar neutrinos. De vez em quando, um deles transforma um átomo de gálio em germânio. Contar esses átomos mede quantos neutrinos passaram.

Quando os físicos apontaram fontes radioativas intensas para o gálio, encontraram cerca de 20% de átomos de germânio a menos. Essa lacuna, confirmada a mais de 4 sigma, é a "anomalia do gálio".

Dois físicos recorreram a outra fonte: o Sol. A sua emissão de neutrinos é medida por outros detectores, como o Borexino e o SNO, de forma independente do gálio. Eles previram 67,5 capturas em unidades padrão. Os próprios experimentos com gálio mediram 66,1 ± 3,1.

Medição e previsão concordam: a razão é 0,98. Portanto, a taxa de captura no gálio não está errada, e a contagem também não. A anomalia é real, e a sua causa está em outro lugar.

Fonte: Gallium Anomaly and Solar Neutrinos, https://arxiv.org/abs/2610.22219

Uma radiografia de tórax muitas vezes traz um carimbo no canto: um código do hospital, uma etiqueta. Uma IA pode aprender a ler esse carimbo em vez dos pulmões. Ela então falha, silenciosamente, em outro hospital.

Dois pesquisadores da Universidade Makerere olharam dentro de uma IA de imagem comum. De 144 cabeças de atenção, uma se destacou. Em 62% de 200 radiografias de COVID-19, ela ficava fixada no texto do canto superior esquerdo.

Apague o texto com uma textura realista de tecido, e a atenção dessa cabeça volta para os pulmões. O mesmo padrão aparece em outros dois modelos de IA e num segundo conjunto de dados.

A reviravolta: desligue a cabeça, mesmo junto com outras duas cabeças suspeitas, e os diagnósticos não mudam de forma mensurável. Os testes padrão não conseguem ver o atalho. Só olhar dentro do modelo o revela.

Fonte: Spurious Attention Heads in Vision Transformers: Mechanistic Identification of Annotation-Driven Bias in Medical Chest X-Ray Analysis, https://arxiv.org/abs/2610.21638

Duas viagens com a mesma distância podem envolver subidas muito diferentes. E cada subida custa energia, repetidas vezes, sempre que o trajeto é percorrido. A forma de uma cidade leva isso em conta?

Pesquisadores na Espanha pegaram a rede de ruas real de 56 cidades. Mantiveram as mesmas viagens, obtidas de publicações geolocalizadas, e moveram cada rede sobre o seu terreno: deslocada, girada, esticada.

Em 26 das 30 cidades que puderam ser testadas por completo, o traçado real exige a menor energia de todas as versões testadas. Nas outras quatro, uma versão deslocada economiza menos de 3%.

Bogotá economizaria 2,5% se fosse movida 750 metros para oeste. Mas esse terreno inclui áreas sujeitas a inundações ao longo do rio Bogotá. A cidade real talvez já esteja no terreno mais econômico disponível.

Fonte: Mobility energetic balance frames spatial configuration of cities, https://arxiv.org/abs/2610.21558

Para evacuar antes de um ciclone, é preciso saber onde ele vai atingir, com vários dias de antecedência. Os modelos meteorológicos de IA já rivalizam, em média, com as melhores previsões clássicas. Mas e nas tempestades raras e violentas?

Uma equipe do INRIA, da Universidade Sorbonne e da AXA reproduziu 178 ciclones. Comparou três modelos de IA que produzem conjuntos inteiros de previsões com o IFS-ENS, o conjunto baseado na física do ECMWF.

Na temporada de 2025, o modelo de IA FGN atribuiu mais probabilidade à posição real da tempestade do que o IFS-ENS em cerca de 90% dos ciclones. Também situou melhor os ventos mais fortes e as pressões mais baixas.

O ponto fraco: as tempestades da IA são fracas demais. Os seus ventos máximos ficam aquém, enquanto o IFS-ENS se mantém mais próximo da referência. Ainda assim, a relação entre vento e pressão dentro de cada tempestade sai correta.

Fonte: Can AI Forecast the Extremes? Evaluating Probabilistic Weather Models on Tropical Cyclones, https://arxiv.org/abs/2610.22077

A poeira cósmica atenua a luz de um modo revelador. Na nossa Via Láctea, ela cava uma depressão no ultravioleta perto de 2175 ångströms. Minúsculos grãos de carbono são os suspeitos habituais.

Uma equipe internacional liderada a partir da Universidade de Pádua estudou uma galáxia apelidada de Pérola Negra. O telescópio Webb a vê como era cerca de 500 milhões de anos após o Big Bang.

A sua luz mostra essa mesma depressão causada pela poeira, detectada a 17,6 sigma. É a mais distante relatada até hoje. Mas ela fica em 2132 ångströms, deslocada para o azul.

As depressões conhecidas em galáxias um pouco posteriores estão deslocadas no sentido oposto. Portanto, a poeira mais antiga não era toda igual. Pequenos grãos de grafite ou moléculas de carbono chamadas PAHs poderiam ambos explicar o sinal.

Fonte: An Attenuation Bump at z=9.3: Probing Dust Diversity at Cosmic Dawn, https://arxiv.org/abs/2610.20722

Deixe dois programas simples de aprendizagem definirem preços um contra o outro. Eles acabam cobrando bem acima do preço competitivo. Um estudo marcante de 2020 viu uma ameaça por trás disso: baixe o preço e eu revido.

Preços defendidos por retaliação parecem um cartel. Essa leitura deu peso ao resultado junto às autoridades de concorrência. Dois pesquisadores em São Paulo a submeteram a cinco testes.

Aumente o seu preço em vez de baixá-lo, e o rival "retalia" da mesma forma. Junte um agente com um desconhecido, e a coordenação desaba 80%. E um desvio mais esperto compensaria: 17,5% a mais de lucro, em média.

Portanto, os preços permanecem altos não porque a trapaça é punida, mas porque ela nunca é tentada. Embaralhar quem joga contra quem quebra o hábito.

Fonte: Algorithmic Collusion Without Deterrence: Auditing the Punishment Mechanism in Q-Learning Pricing Agents, https://arxiv.org/abs/2610.21867

Desenhe um grande círculo em papel quadriculado e conte os pontos da grade que ficam dentro dele. A contagem fica perto da área, mas nunca é exata. Até que ponto essa diferença pode crescer?

Gauss mostrou que a diferença cresce no máximo como X elevado a 1/2. Aqui, X é o quadrado do raio. Os matemáticos esperam 1/4, e não é possível fazer melhor do que isso.

Por mais de um século, o expoente foi descendo aos poucos. Quatro matemáticos em Pequim chegam agora a 209/670, cerca de 0,3119. O recorde anterior era de cerca de 0,3145.

O seu valor fica logo abaixo de 5/16. Huxley sugeriu certa vez 5/16 como um possível limite do método que ele aperfeiçoava. Dois novos refinamentos técnicos o ultrapassaram. O artigo é uma pré-publicação, e o caminho até 1/4 ainda é longo.

Fonte: A New Bound for the Gauss Circle Problem, https://arxiv.org/abs/2610.21730