0-9
A
B
BIG DATA
Big data (macrodados,[1] megadados, ou grandes dados em português[2]) é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados grandes demais para serem analisados por sistemas tradicionais. O termo big data surgiu em 1997,[3] sendo utilizado para nomear um grande volume, em rápido crescimento e, por vezes, não estruturado de dados gerados continuamente. Ao longo das últimas décadas, a quantidade de dados produzidos tem crescido de forma exponencial.
BIOMETRIA
Biometria [bio (vida) + metria (medida)] é o estudo estatístico das características físicas ou comportamentais dos seres vivos. Recentemente este termo também foi associado à medida de características físicas ou comportamentais das pessoas como forma de identificá-las unicamente. Hoje a biometria é usada na identificação criminal, controle de acesso, etc. Os sistemas chamados biométricos podem basear o seu funcionamento em características de diversas partes do corpo humano, por exemplo: os olhos, a palma da mão, as digitais do dedo, a retina ou íris dos olhos. A premissa em que se fundamentam é a de que cada indivíduo é único e possuí características físicas e de comportamento (a voz, a maneira de andar, etc.) distintas, traços aos quais são característicos de cada ser humano.
Em geral, a identificação por DNA não é considerada, ainda, uma tecnologia biométrica de reconhecimento, principalmente por não ser ainda um processo automatizado(demora algumas horas para se criar uma identificação por DNA). Exigem diversos procedimentos referentes a coleta, identificação entre outros. O que torna o DNA um paradigma de perda de tempo. Não relacionado assim à biometria.
C
CHATBOT
Chatbot (ou chatterbot) é um programa de computador que tenta simular um ser humano na conversação com as pessoas.[1] O objetivo é responder as perguntas de tal forma que as pessoas tenham a impressão de estar conversando com outra pessoa e não com um programa de computador. Após o envio de perguntas em linguagem natural, o programa consulta uma base de conhecimento e em seguida fornece uma resposta que tenta imitar o comportamento humano
CIBERSEGURANÇA
Segurança de computadores ou cibersegurança é a proteção de sistemas de computador contra roubo ou danos ao hardwaresoftware ou dados eletrônicos, bem como a interrupção ou desorientação dos serviços que fornecem[1]. O campo está crescendo em importância devido à crescente dependência de sistemas de computadores, internet[2] e redes sem fio, como Bluetooth e Wi-Fi, e devido ao crescimento de dispositivos “inteligentes”, incluindo smartphones, televisores e vários dispositivos pequenos que constituem a internet das coisas. Devido à sua complexidade, tanto em termos de política quanto de tecnologia, é também um dos maiores desafios do mundo contemporâneo.[3]

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
CIBERSEGURANÇA
Segurança de computadores ou cibersegurança é a proteção de sistemas de computador contra roubo ou danos ao hardwaresoftware ou dados eletrônicos, bem como a interrupção ou desorientação dos serviços que fornecem[1]. O campo está crescendo em importância devido à crescente dependência de sistemas de computadores, internet[2] e redes sem fio, como Bluetooth e Wi-Fi, e devido ao crescimento de dispositivos “inteligentes”, incluindo smartphones, televisores e vários dispositivos pequenos que constituem a internet das coisas. Devido à sua complexidade, tanto em termos de política quanto de tecnologia, é também um dos maiores desafios do mundo contemporâneo.[3]
D
DEEP LEARNING
aprendizagem profunda, do inglês Deep Learning (também conhecida como aprendizado estruturado profundoaprendizado hierárquico ou aprendizado de máquina profundo) é um ramo de aprendizado de máquina (Machine Learning) baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível de dados usando um grafo profundo com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.[1][2][3][4][5][6][7][8][9]
A aprendizagem profunda é parte de uma família mais abrangente de métodos de aprendizado de máquina baseados na aprendizagem de representações de dados. Uma observação (por exemplo, uma imagem), pode ser representada de várias maneiras, tais como um vetor de valores de intensidade por pixel, ou de uma forma mais abstrata como um conjunto de arestas, regiões com um formato particular, etc. Algumas representações são melhores do que outras para simplificar a tarefa de aprendizagem (por exemplo, reconhecimento facial ou reconhecimento de expressões faciais[10]). Uma das promessas da aprendizagem profunda é a substituição de características feitas manualmente por algoritmos eficientes para a aprendizagem de características supervisionada ou semissupervisionada e extração hierárquica de características.[11]
E
E-SPORTS
Esporte eletrônicociberesporte ou esports, são alguns dos termos usados para as competições organizadas de jogos eletrônicos, especialmente entre os profissionais. Os gêneros de jogos mais comuns associados com esportes eletrônicos são os de RTSlutaFPSfutebol e MOBA. Eventos como o Intel Extreme Masters e o World Cyber Games fornecem tanto transmissões ao vivo de competições, como prêmios em dinheiro para os concorrentes
EXOESQUELETO – EXOSKELETON
Um exoesqueleto energizado, também conhecido como armadura elétricaexoframe ou exosuit (exoterno), é uma máquina móvel que consiste principalmente de uma armação externa (similar ao exoesqueleto de um inseto) utilizada por uma pessoa (ou por outro animal, dependendo do formato), e conta ainda com um sistema de motores, que proporcionam energia para, ao menos, o movimento dos membros.
A principal função um exoesqueleto energizado é o de aumentar a forçavelocidade e resistência do usuário. Eles são geralmente projetados para uso militar, para auxiliar soldados a carregar cargas pesadas. Em áreas civis, entre diversas aplicações dos exoesqueletos podem ser utilizados por bombeiros e trabalhadores que desenvolvem atividades em ambiente de risco. .[1] O campo médico é outra área primordial para a tecnologia dos exoesqueletos; onde um dos exemplos é a possibilidade de enfermeiras moverem pacientes pesados.[2]
F
FIREWALL
Em informática, um firewall (em português: parede de fogo), raramente traduzido como corta-fogo ou corta-fogos[1], é um dispositivo de uma rede de computadores, na forma de um programa (software) ou de equipamento físico (hardware), que tem por objetivo aplicar uma política de segurança a um determinado ponto da rede, geralmente associados a redes TCP/IP.[2] O firewall pode ser do tipo filtros de pacotesproxy de aplicações, etc.
A combinação do software e de hardware de proteção, é chamado tecnicamente de “appliance[3]. A complexidade de instalação depende do tamanho da rede, da política de segurança, da quantidade de regras que controlam o fluxo de entrada e saída de informações e do grau de segurança desejado.
G
H
I
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Inteligência artificial (por vezes mencionada pela sigla em português IA ou pela sigla em inglês AI – artificial intelligence) é a inteligência similar à humana exibida por sistemas de software, além de também ser um campo de estudo acadêmico.[1] Os principais pesquisadores e livros didáticos definem o campo como “o estudo e projeto de agentes inteligentes”, onde um agente inteligente é um sistema que percebe seu ambiente e toma atitudes que maximizam suas chances de sucesso. Andreas Kaplan e Michael Haenlein definem a inteligência artificial como “uma capacidade do sistema para interpretar corretamente dados externos, aprender a partir desses dados e utilizar essas aprendizagens para atingir objetivos e tarefas específicas através de adaptação flexível”.[2] John McCarthy, quem cunhou o termo em 1956 (“numa conferência de especialistas celebrada em Darmouth Colege” Gubern, Román: O Eros Eletrónico), a define como “a ciência e engenharia de produzir sistemas inteligentes”. É uma área de pesquisa da computação dedicada a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou multipliquem a capacidade racional do ser humano de resolver problemas, pensar ou, de forma ampla, ser inteligente. Também pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se ocupa do comportamento inteligente[3] ou ainda, o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.[4]

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
IOT – INTERNET DAS COISAS
Internet das coisas (em inglêsInternet of ThingsIoT [1] [2], sendo em português e espanhol IdC o acrónimo equivalente) é um conceito que se refere à interconexão digital de objetos cotidianos com a internet [3] [4], conexão dos objetos mais do que das pessoas. [2]
Em outras palavras, a internet das coisas nada mais é que uma rede de objetos físicos (veículos, prédios e outros dotados de tecnologia embarcada, sensores e conexão com a rede) capaz de reunir e de transmitir dados. É uma extensão da internet atual que possibilita que objetos do dia-a-dia, quaisquer que sejam mas que tenham capacidade computacional e de comunicação, se conectem à Internet. A conexão com a rede mundial de computadores possibilita, em primeiro lugar, controlar remotamente os objetos e, em segundo lugar, que os próprios objetos sejam usados como provedores de serviços. Essas novas capacidades dos objetos comuns abrem caminho a inúmeras possibilidades, tanto no âmbito acadêmico, comercial quanto no industrial, unindo-se a equipamentos eletrônicos e eletromecânicos de automação industrial. Todavia, tais possibilidades acarretam riscos e implicam grandes desafios técnicos e sociais. [5][6]
J
K
L
M
MACHINE LEARNING
O  aprendizagem de máquina (português europeu) (em inglês: machine learning) é um subcampo da Engenharia e da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial[1]. Em 1959, Arthur Samuel definiu aprendizado de máquina como o “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados”[2](livre tradução). O aprendizado automático explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados[3]. Tais algoritmos operam construindo um modelo a partir de inputs amostrais a fim de fazer previsões ou decisões guiadas pelos dados ao invés de simplesmente seguindo inflexíveis e estáticas instruções programadas. Enquanto que na inteligência artificial existem dois tipos de raciocínio (o indutivo, que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e o dedutivo), o aprendizado de máquina só se preocupa com o indutivo.
Algumas partes do aprendizado automático estão intimamente ligadas (e muitas vezes sobrepostas) à estatística computacional; uma disciplina que foca em como fazer previsões através do uso de computadores, com pesquisas focando nas propriedades dos métodos estatísticos e sua complexidade computacional. Ela tem fortes laços com a otimização matemática, que produz métodos, teoria e domínios de aplicação para este campo. O aprendizado automático é usado em uma variedade de tarefas computacionais onde criar e programar algoritmos explícitos é impraticável. Exemplos de aplicações incluem filtragem de spam, reconhecimento ótico de caracteres (OCR)[4]processamento de linguagem naturalmotores de buscadiagnósticos médicosbioinformáticareconhecimento de falareconhecimento de escritavisão computacional e locomoção de robôs. O aprendizado de máquinas é às vezes confundido com mineração de dados[5], que é um sub-campo que foca mais em análise exploratória de dados e é conhecido como aprendizado não supervisionado[6][7]. No campo da análise de dados, o aprendizado de máquinas é um método usado para planejar modelos complexos e algoritmos que prestam-se para fazer predições- no uso comercial, isso é conhecido como análise preditiva. Esses modelos analíticos permitem que pesquisadores, cientistas de dados, engenheiros, e analistas possam “produzir decisões e resultados confiáveis e repetitíveis” e descobrir os “insights escondidos” através do aprendizado das relações e tendências históricas nos dados.[8]
METAVERSO
Metaverso é a terminologia utilizada para indicar um tipo de mundo virtual que tenta replicar a realidade através de dispositivos digitais. É um espaço coletivo e virtual compartilhado, constituído pela soma de “realidade virtual“, “realidade aumentada” e “Internet“.[1]
Este termo foi cunhado pela primeira vez na obra “Nevasca/Snow Crash“, de Neal Stephenson, lançada em 1992.
Exemplos mais recentes são os jogos VRChat, Second LifeRoblox e Fortnite. O Facebook, atual Meta, anunciou a intenção de adotar o metaverso em sua plataforma.
N
NEURALINK
Neuralink é uma sociedade comercial neurotecnológica anglo-americana estabelecida por Elon Musk e outros oito, que relatou estar a desenvolver interfaces cérebro–computador (ICs) implantáveis. A sociedade comercial foi estabelecida em 2016, em São Francisco, e foi anunciada publicamente em março de 2017. A marca “Neuralink” foi adquirida de seus proprietários anteriores em janeiro de 2017.
Musk disse, ao periódico “Wait But Why”, em abril de 2017, que a empresa aspira, no curto prazo, criar dispositivos para tratar doenças cerebrais graves, a ser o objetivo final o aperfeiçoamento humano. Em junho de 2016, Musk discutiu um conceito fictício-científico nominado “laço neural”, que é parte do universo ficcional de A Cultura, uma série de romances de João Banks.
NEUROANATOMIA
Neuroanatomia é o ramo da anatomia que estuda a organização anatômica do sistema nervoso. Nos animais vertebrados, estuda as inumeráveis ligações entre os nervos do cérebro até a região (“periférica”) do corpo a qual tem conexão e a estrutura interna do cérebro, em particular. Ambos assuntos são objeto de estudos extremamente elaborados. Como resultado, o estudo da neuroanatomia desenvolveu uma disciplina em si, embora também represente uma especialização dentro da neurociência. Investiga também, com igual importância, o delineamento das regiões do cérebro, a distinção entre as estruturas e mantêm centralizado seu foco de atenção para a investigação de como este complexo sistema trabalha. Por exemplo, muito de que os neurocientistas aprenderam advém da observação sobre “lesões” em áreas específicas do cérebro e como afeta o comportamento na relação com outras funções neurais.
NEUROGEEK
NeuroGeek é uma organização criada para unir pessoas que têm paixão por entender o cérebro. A quantidade de pessoas desenvolvendo um forte interesse em neurociência está crescendo, e a NeuroGeek visa reunir entusiastas da neurociência em direção à causa comum da educação em neurociência. Ajudamos a educar a comunidade sobre tópicos relacionados à neurociência por meio de eventos, ações e movimentos. São ambientes educativos e divertidos, onde as pessoas podem construir conexões com indivíduos que pensam da mesma forma. O objetivo é quebrar as barreiras entre estudantes, entusiastas e profissionais para permitir oportunidades incríveis de networking e construção de comunidades.
NEUROLEI OU NEURODIREITO
Neurolei ou neurodireito é um campo interdisciplinar que liga a neurociência ao direito e que emergiu na década de 90 a partir do estudo do sistema nervoso humano como uma nova dimensão dos fenômenos jurídicos.[1] Partindo do pressuposto de que a lei regula o comportamento humano, e o cérebro desempenha um influente papel na geração desse comportamento,[2] seu objetivo é usar descobertas neurocientíficas para ampliar a compreensão do comportamento humano a fim de melhor regula-lo dentro do campo da justiça.[1]
NEUROMÓRFICA – ENGENHARIA
Engenharia neuromórfica, também conhecida como computação neuromórfica,[1][2][3] é um conceito desenvolvido por Carver Mead no final da década de 1980, descrevendo o uso de sistemas de integração de grande escala ou “VLSI” (em inglês)[4] que contenham circuitos analógicos eletrônicos para imitar as arquiteturas neurobiológicas presentes no sistema nervoso.[5] O termo neuromórfico tem sido usado para descrever sistemas de integração de grande escala analógicos, digitais, sistemas de modo analógico/digital misto e sistemas de software que implementam modelos de sistemas neurais (para percepçãocontrole motor ou integração multimodal[6][7]).[8]
NEUROTECNOLOGIA
Neurotecnologia é qualquer tecnologia que exerce influência na compreensão que as pessoas têm do cérebro e dos vários aspectos da consciência, do pensamento e demais atividades cerebrais de alto nível. Também inclui tecnologias desenvolvidas no intuito de melhorar e reparar funções cerebrais e permitir a pesquisadores e clínicos visualizar o cérebro.[1]
O campo da neurotecnologia existe desde a primeira metade do século XX, mas tornou-se maduro somente em meados da década de 1980. A representação do cérebro por imagens revolucionou a área e estimulou o início de várias pesquisas visando o monitoramento direto de áreas do cérebro durante a realização de experimentos. De medicamentos farmacêuticos à varredura cerebral, a neurotecnologia passou a afetar diretamente a qualidade de vida da população de forma direta ou indireta, seja pelo uso de drogas como antidepressivos ou de exames da atividade cerebral.[2]

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
NEUROÉTICA
A neuroética refere-se a dois campos de estudo relacionados: o que a filósofa Adina Roskies chamou de ética da neurociência e a neurociência da ética. [1] [2] A ética da neurociência compreende a maior parte do trabalho em neuroética. Ela diz respeito ao impacto ético, legal e social da neurociência, incluindo as maneiras pelas quais a neurotecnologia pode ser usada para prever ou alterar o comportamento humano e “as implicações de nossa compreensão mecanicista da função cerebral para a sociedade… pensei”. [2]
Alguns problemas da neuroética não são fundamentalmente diferentes daqueles encontrados na bioética . Outros são exclusivos da neuroética porque o cérebro, como órgão da mente, tem implicações para problemas filosóficos mais amplos, como a natureza do livre-arbítrio , responsabilidade moral , auto-engano e identidade pessoal . [3] Exemplos de tópicos de neuroética são dados mais adiante neste artigo (” Questões-chave em neuroética “).

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre
O
P
PSICOLOGIA COGNITIVA
psicologia cognitiva estuda a cognição, os processos mentais que estão por detrás do comportamento. É uma das disciplinas da ciência cognitiva. Esta área de investigação cobre diversos domínios, examinando questões sobre a memóriaatençãopercepção, representação de conhecimento, raciocíniocriatividade e resolução de problemas. Pode-se definir cognição como a capacidade para armazenar, transformar e aplicar o conhecimento, sendo um amplo leque de processos mentais.[1]
Ao longo da história, filósofos, matemáticos, biólogos e outros pesquisadores se interessaram pelas capacidades mentais que os seres humanos possuem, constituindo várias teorias a respeito de porquê elas existem e como elas funcionam. Platão e Aristóteles, por exemplo, já teorizavam sobre o pensamento e a memória, partindo de sua base empírica.[2] Assim, o problema do conhecimento humano sempre esteve intimamente relacionado com os temas estudados pela psicologia cognitiva.
Q
R
REALIDADE AUMENTADA – RA ou AR
Designa-se Realidade Aumentada (RA ou AR) a integração de elementos ou informações virtuais a visualizações do mundo real através de uma câmera e com o uso de sensores de movimento como giroscópio e acelerômetro. O uso mais popular da realidade aumentada é o entretenimento através dos filtros para fotos em aplicativos móveis de redes sociais e jogos como o Pokémon GO. A realidade aumentada é utilizada de muitas formas nas áreas do ensino, design de produtos, ações de marketing, em treinamento e suporte em plantas industriais, entre outros. O uso de vídeos transmitidos ao vivo digitalmente processados e “ampliados” pela adição de gráficos criados pelo computador também podem ser considerados como um tipo de realidade aumentada. Um usuário da RA pode utilizar óculos translúcidos ou câmeras acopladas a um dispositivo computacional, e através destes, poderá ver o mundo real bem como imagens geradas por computador projetadas no mundo.
REALIDADE VIRTUAL – VR
Realidade virtual é uma tecnologia de interface entre um usuário e um sistema operacional através de recursos gráficos 3D ou imagens 360º cujo objetivo é criar a sensação de presença em um ambiente virtual diferente do real. Para isso, essa interação é realizada em tempo real, com o uso de técnicas e de equipamentos computacionais que ajudem na ampliação do sentimento de presença do usuário no ambiente virtual. Esta sensação de presença é usualmente referida como imersão.
Segundo Pimentel (1995), realidade virtual (VR) é o uso de alta tecnologia para convencer o usuário de que ele se encontra em outra realidade, provocando o seu envolvimento por completo.[1]
Além da compreensão da VR como simulação da realidade através da tecnologia, a VR também se estende a uma apreensão de um universo não real, um universo de ícones e símbolos, mas permeando em um processo de significação o espectador desse falso universo o fornece créditos de um universo real. Em suma, uma realidade ficcional, contudo através de relações intelectuais, a compreendemos como sendo muito próxima do universo real que conhecemos.
S
SALTO QUÂNTICO
Um salto quântico, também chamado transição eletrônica atômica, é, em física e química, a mudança de um elétron de um estado quântico para outro dentro de um átomo. O movimento dos elétrons se acelera, levando-os a se afastar do núcleo. Esse afastamento dos núcleos acontece na forma de “saltos descontínuos”, que duram poucos nanossegundos ou menos – do nível 1 para o 2 no primeiro salto (de K para L), de 2 para 3 no segundo salto (de L para M), e assim sucessivamente[1][2].
SUDOKU
Sudoku,[1] por vezes escrito Su Doku (数独 sūdoku?) é um jogo baseado na colocação lógica de números. O objetivo do jogo é a colocação de números de 1 a 9 em cada uma das células vazias numa grade de 9×9, constituída por 3×3 subgrades chamadas regiões. O quebra-cabeça contém algumas pistas iniciais, que são números inseridos em algumas células, de maneira a permitir uma indução ou dedução dos números em células que estejam vazias. Cada coluna, linha e região só pode ter um número de cada um dos 1 a 9. Resolver o problema requer apenas raciocínio lógico e algum tempo. Os problemas são normalmente classificados em relação à sua realização. O aspecto do sudoku lembra outros quebra-cabeças de jornal. Ao contrário do que se possa pensar, o Sudoku pode-se cometer. Portanto a frase “cometer o Sudoku” está correta. Foi criado por Howard Garns, um projetista e arquiteto de 74 anos aposentado.
Já a palavra “Sudoku” foi cunhada pelo empresário japonês Maki Kaji, que fez uma contração da frase japonesa “cada número deve ser individual”.[2]
T
U
V
W
WEARABLES
Os wearables, por vezes traduzidos de forma livre como “dispositivos vestíveis”,[1] são tecnologias que se apresentam na forma de dispositivos iguais ou similares a peças de roupa ou equipamentos vestíveis, tais como relógios, pulseiras ou até mesmo óculos de realidade virtual.[2] Tratam-se dos produtos resultantes do desenvolvimento da chamada computação vestível.
X
Y
Z