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Bacabal 11/11/2026 às 08:57

Números hipercomplexos aceleram IAs que analisam imagens

Números hipercomplexos aceleram IAs que analisam imagens

Em uma foto em escala de cinza, cada pixel está em um ponto intermediário do degradê entre o preto e o branco puros. Um computador comum subdivide esse espectro em exatos 256 tons de cinza, que correspondem ao número total de combinações formadas por oito zeros e uns. Já uma foto colorida exige um esforço maior da máquina. Ali, cada pixel contém uma quantidade diferente das três cores primárias do sistema RGB, sigla em inglês para vermelho, verde e azul. Um quadradinho sem a cor verde e com quantidades altas de vermelho e azul se apresentará a nós como roxo, que é a mistura das duas cores. O algoritmo que lê a imagem precisa lidar com três dados por pixel (chamados “canais”) em vez de um só.

O pixel em três dimensões
Uma foto digital é uma grade de pixels, os quadradinhos que guardam a cor de cada ponto da imagem. Uma tomografia computadorizada vai além: ela registra o interior do corpo em camadas finas, como fatias de um pão, que o computador empilha para formar um volume. A menor unidade desse volume é o voxel, junção de “volume” e “pixel”.

Cada voxel guarda um número. Na tomografia, esse valor indica quanto aquele pedacinho do corpo absorveu de raios X, o que ajuda a distinguir osso, músculo, gordura e ar. Na ressonância magnética, indica o sinal emitido pelos tecidos. Um único exame pode reunir dezenas de milhões de voxels.

Essa é só a ponta de um iceberg de complexidades possíveis.

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