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China avança na transmissão de dados de longa distância

© AP Photo / Ng Han GuanTuristas escalam um trecho da Grande Muralha de Badaling, na China, nos arredores de Pequim, 6 de outubro de 2020
Turistas escalam um trecho da Grande Muralha de Badaling, na China, nos arredores de Pequim, 6 de outubro de 2020 - Sputnik Brasil, 1920, 08.11.2026
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A China concluiu a primeira verificação mundial de transmissão bidirecional em tempo real por meio de um enlace de fibra de núcleo oco (hollow-core) de 1 mil quilômetros.
O enlace de 1.007,48 km transmitiu 64 Tbps em cada direção simultaneamente, o equivalente a realizar o upload e o download de 160 filmes em 4K por segundo, com 50 GB cada. A transmissão em um único sentido ao longo de 1 mil km levou apenas 3,43 milissegundos; a fibra de núcleo oco pode reduzir a latência em cerca de 30% em comparação com a fibra de núcleo sólido tradicional;

O teste dobrou a capacidade de transmissão e aumentou a distância em 60% em relação às melhores fibras de núcleo sólido, além de ampliar a distância em 50 vezes na comparação com testes anteriores do mesmo tipo utilizando fibras de núcleo oco;

A tecnologia reutiliza equipamentos de transmissão já existentes e já foi implementada em uma linha dedicada para o setor financeiro comercial entre Shenzhen e Hong Kong, contando com mais de 10 projetos comerciais e pilotos na Ásia e na Europa.
Um membro da equipe de Interface Cérebro-Computador e Reabilitação Inteligente da Universidade de Yanshan demonstra uma mão robótica vestível, controlada pelo cérebro, voltada para a reabilitação ativa, durante a 4ª Competição de Interface Cérebro-Computador da China, realizada no Centro Internacional de Comércio de Tecnologia de Zhongguancun, em Pequim, China, 26 de julho de 2026 - Sputnik Brasil, 1920, 22.10.2026
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Este avanço representa uma tecnologia fundamental para redes de poder computacional e data centers voltados à Inteligência Artificial (IA), nos quais a latência e a largura de banda entre as instalações afetam diretamente a eficiência do treinamento e da inferência de grandes modelos.
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