O Gemini adiciona funcionalidades de visualização interativa, com suporte para a rotação de modelos 3D e exploração de dados

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O Google anunciou a 10 de abril, através da conta oficial do X da Gemini, que a Gemini já consegue converter, em tempo real, as perguntas apresentadas pelos utilizadores e conceitos complexos em gráficos visuais interativos personalizáveis, incorporando-os diretamente na interface de conversação. Os utilizadores podem ajustar variáveis, rodar modelos 3D e explorar dados, proporcionando uma experiência mais imersiva para aprendizagem e investigação.

Principais destaques da funcionalidade: geração em tempo real de gráficos interativos e modelos 3D

De acordo com o vídeo de demonstração divulgado pela Gemini, esta nova funcionalidade faz com que a conversa com IA deixe de se limitar a respostas apenas em texto. Quando os utilizadores colocam questões que envolvem estruturas espaciais, distribuição de dados ou sistemas complexos, a Gemini consegue gerar automaticamente conteúdo de visualização interativo, incorporando-o no fluxo das mensagens de conversação.

Em concreto, a nova funcionalidade suporta três tipos de interação principais: em primeiro lugar, os utilizadores podem ajustar os parâmetros das variáveis, observando em tempo real as alterações nos gráficos de visualização, por exemplo, alterando os ângulos ou os parâmetros de velocidade no modelo físico; em segundo lugar, suporta rotação e zoom de modelos 3D, permitindo aos utilizadores analisar a estrutura molecular, modelos de terreno ou projetos arquitetónicos a partir de múltiplos ângulos; em terceiro lugar, disponibiliza funcionalidades de exploração de dados, permitindo que os utilizadores interajam com os gráficos para obter informações detalhadas sobre pontos de dados específicos.

A Gemini adiciona uma funcionalidade de visualização interativa, permitindo rodar modelos 3D e ajustar variáveis (Imagem: Google) Cenários de aplicação: aprendizagem de conceitos complexos, análise de dados e exploração científica

O âmbito de aplicação desta funcionalidade é bastante amplo. Em contextos de educação e aprendizagem, os alunos podem pedir que a Gemini apresente um modelo 3D da estrutura de DNA em dupla hélice, aprofundando a compreensão da estrutura molecular através da rotação e do zoom; em cenários de análise de dados, investigadores podem transformar conjuntos de dados complexos em gráficos interativos, descobrindo de forma intuitiva tendências e valores atípicos nos dados.

No que diz respeito à exploração científica, esta funcionalidade tem um significado ainda mais marcante. No passado, os utilizadores só conseguiam obter descrições em texto através da Gemini; agora, podem operar diretamente modelos visuais, por exemplo, observar imagens de satélite da superfície da Terra ou explorar as órbitas dos planetas do sistema solar. Esta mudança de “leitura” para “interação” melhora significativamente a utilidade da IA como ferramenta para aprendizagem e investigação.

Efeito de integração com o NotebookLM: o Google cria um fluxo de trabalho completo de conhecimento em IA

Importa salientar que o Google publicou, no mesmo espaço de uma semana, duas atualizações importantes em sequência. Para além da funcionalidade de visualização interativa da Gemini, o NotebookLM também anunciou no dia anterior a integração oficial na Gemini App, concretizando a ligação bidirecional entre cadernos e conversas com IA.

Vistas em conjunto, as duas atualizações mostram que o Google está a acelerar a construção de um fluxo de trabalho completo para o conhecimento em IA: os utilizadores podem organizar materiais de investigação no NotebookLM, fazer análises de conversação profunda com a Gemini e, depois, concretizar conceitos abstratos através de visualização interativa. Desde a recolha de dados, passando pela análise, até à apresentação em formato visual, todo o processo cria uma cadeia de produção de conhecimento perfeitamente encadeada.

Isto também reflete a mudança na estratégia de produtos de IA do Google — saindo da concorrência puramente funcional de uma ferramenta isolada, para a criação de um ecossistema de IA que se interliga, tirando partido da vantagem de experiência global e formando uma diferenciação face a concorrentes como OpenAI, Microsoft e outros.

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