A capacidade de antecipar o momento derradeiro da existência humana agora encontra terreno fértil na inteligência artificial, marcando um divisor de águas entre o macabro e o promissor. Esse modelo de Inteligência Artificial consegue estimar a data da morte em estudo.

Calculadora da Morte

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Um estudo publicado na revista Nature Computational Science ostenta uma taxa de acerto impressionante de aproximadamente 78% quando desafia a imprevisibilidade do futuro e se aventura a prever o momento da partida de um indivíduo.

No epicentro dessa revolução tecnológica está o life2vec, um algoritmo meticulosamente desenvolvido por cientistas dinamarqueses.

Desenvolvido em colaboração entre a Universidade Técnica da Dinamarca (DTU), a Universidade de Copenhague (ITU) e a Universidade Northeastern nos Estados Unidos, este projeto internacional traz à tona uma inteligência artificial habilidosa na interpretação da linguagem escrita para antecipar eventos importantes na vida de cada pessoa, culminando na intrigante capacidade de prever a data da morte.

Funcionamento da calculadora

A calculadora da morte é alimentada por dados vitais fornecidos pelos usuários, incluindo idade, peso, altura, ingestão diária de calorias, nível de exercício e expectativa de anos restantes, revelados por meio de questionários meticulosamente elaborados.

Um conjunto de algoritmos de inteligência artificial, então, processa esses dados, entrelaçando-os com vastas estatísticas de saúde e pesquisas médicas.

O resultado? Uma estimativa da vida útil, expressa como um intervalo ou média potencial, moldada pelos dados fornecidos. No entanto, a ressalva importante é que esses resultados não são profecias inquestionáveis, mas sim estimativas flexíveis.

A empresa por trás da IA Calculadora da Morte destaca que os resultados são uma combinação de dados e algoritmos disponíveis, desprovidos da certeza absoluta.

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Não se trata, portanto, de uma previsão definitiva, mas de uma abordagem algorítmica sobre a expectativa de vida, acompanhada de dicas personalizadas para um caminho potencialmente mais longo e saudável, baseadas em características individuais.