O redator deste blog sempre escreve com base em fatos, em provas, ou indícios deles. Não nos pautamos em achismo, em disse-me-disse, mas fazemos a leitura de dados em caráter investigativo.
Descoberta feita
por engenheiros de softwares contém fortes indícios que o candidato L foi
beneficiado nas eleições 2022. Cabe ao TSE em audiência pública e na presença de
especialistas independentes provar ao contrário o que adiante se mostrará.
Veio-nos nesta
segunda-feira (28) documento técnico com registro obtidos a partir do uso da
Inteligência Artificial (IA) aplicada para reconhecimento de Padroes Algoritmos nos dados do 2º turno das Eleições
2022.
A Inteligência Artificial só funciona se identificar padrões programados nos
dados que verificar, senão ela não funciona e não acusará anomalias nos dados
checados.
A ideia dos técnicos
foi checarem vários relatos no 2º turno da eleições 2022, que embora
contestados pelo TSE, contém indícios que houve possíveis irregularidades no
uso das urnas eletrônicas que culminaram na vitória do candidato L. Inclusive,
demonstração em live dessas possiveis irregularidades por um agentino.
Em
nota, mas sem provas, o TSE diz que o software (programa) em uso nas urnas eletrônicas
antigas (modelos UE 2010, UE 2011, UE 2013 e UE 2015) é o mesmo
utilizado nas urnas eletrônicas de modelo UE2020. Diz também que o tal software
(programa) foi amplamente auditado pela USP, Unicamp e UFPE.
MENTIRA
OU FAKE NEWS?
A
verdade é que as análises feitas pela USP, Unicamp e UFPE se restringiram à
apenas ao modelo de urna UE2020 (Confira a prova aqui).
Leu a auditoria do da USP, Unicamp e UFPE? Percebeu
que lá não consta os modelos de urna UE2009, UE 2010, UE 2011, UE 2013 e UE
2015, nas quais o L levou grande vantagem em relação ao B?
Esses modelos (UE2009, UE 2010, UE 2011, UE 2013 e UE
2015), nas eleições 2022 continham número idêntico de
LOG – que é um arquivo que registra todas as atividades durante o funcionamento
da urna – quando cada máquina deveria apresentar um número individualizado de
identificação.
LIGOU O DESCONFIÔMETRO? 🤔
ENTÃO O QUE
FIZERAM OS ENGENHEIROS QUE PRODUZIRAM O DOCUMENTO ENVIADO AO BLOG?
Usaram IA (Inteligência Artificial), que por sua vez fez estruturação
e categorização dos dados das urnas obtidos junto ao TSE.
A partir de técnicas de checagem de dados, dentre elas
a Machine Learning (aprendizado
de máquina), e utilizando inteligência
artificial (um robô 🤖), os especialistas identificaram que os resultados
obtidos só levam à conclusão de que have padrões
programados nas urnas eletrônicas, o que seria uma FRAUDE!
Checaram os seguintes dados
da eleição: votos em B, Votos em L, Brancos, Nulos, Abstenções e taxa de não
habilitados por biometria. Estes dados foram submetidos então à inteligência
artificial (IA).
Veio a surpresa, a inteligência
artificial agrupou os dados do TSE em 4 grupos (0, 1, 2 e 3). Os especialistas
demonstram isto revelando, inclusive a programação em linguagem de máquina – CONFIRA
NO LINK – não se assuste com a programação! Eles explicam em bom português logo
abaixo de cada processamento.
Com isso a análise ficou ainda
mais consistente. 3 grupos (0, 1, 2) abrangem um total de 40 mil urnas e 1
grupo grande (3) com 430 mil urnas.
Pois bem, foram os seguintes itens do 2º Turno das
eleições presidenciais 2022: ceft - Correspondências Efetivadas e
Esperadas; vs - Votação por seção; bweb - BUs em CSV e Convocação
de mesários.
1ª ETAPA: Os especialistas trabalharam com Engenharia de
Dados para identificar modelos de urnas, zonas eleitorais, mesários e outros
identificadores.
2ª
ETAPA: Agruparam os dados por urna para terem os dados por seção de votação. Daí
chegaram ao comportamento de cada Seção de votação no 2º Turno. Em seguida
ajustaram consulta com base no fuso horário de cada local do país e levaram
em consideração a emissão do BU (Boletim de Urna) após o horário quando passar
de 10 minutos do encerramento de cada local.
3ª ETAPA: Para tentar entender
como a Inteligência Artificial dividiu os dados do TSE nos grupos 0, 1, 2 e 3,
e a forma como esses dados foram distribuídos, os técnicos utilizaram um operador de consulta (pivot) no SQL Server para gerar valores
em tabelas. Onde obtiveram as seguintes conclusões:
· Os grupos 0, 1 e 2 concentram locais onde L venceu.
O grupo 3, os locais onde B venceu.
· Grupos 0, 1 e 2 apresentando curva bimodal de frequência
considerando modelos de urnas.
· Grupo 1 tem comportamento anômalo devido à
concentração de seções com baixa abstenção.
· Grupo 2
tem comportamento anômalo por concentrar muitas seções com voto 0% em B e
formato de triângulo.
·
Grupo 3 tem formato de semicírculo e comportamento
mais esperado. O algoritmo concentrou a maioria das urnas no grupo 3.
4ª ETAPA: fizeram análise dos gráficos que cada grupo
gerou para entender como as urnas se distribuem e com que frequência.
PASME!
· Grupo 0:
§ Voto em
Bolsonaro apresentando distribuição diferente onde L vence.
§ Nas urnas
de modelo UE2020 L não tem mais vantagem em relação a B.
§ Maiores
frequências de Bolsonaro variando de 0,6 a quase 0,0.
§ Maiores
frequências de L variando de 0,2 a 0,8.
§ Nordeste
mais para L e Sudeste e Centro Oeste mais para B.
§ Onde a
emissão do BU (Boletim de Urna) atrasou mais, há mais votos para L, chegando
acima de 80% dos votos em mais seções
§ O gráfico
tem formato de semicírculo
· Grupo 1:
§ Sudeste, Centro
Oeste e Sul dão vitória para B e Nordeste para L.
§ Caráter
bimodal das curvas de frequência na área externa do gráfico para vários
modelos, só aparece nesse gráfico. Destaque para os modelos de urna UE2010 e UE2015.
§ Maior
quantidade de seções com votos mais próximos de 0% para B.
§ Formato
triangular do gráfico destoando dos demais
· Grupo 2:
§ Grande
concentração no Sul e Centro-Oeste
§ Curvas de
frequência normais
§ Formato
de semicírculo
· Grupo 3:
§ Grande
concentração no Sudeste
§ Curvas de
frequência normais
§ Formato
de semicírculo
Note-se que os grupos 0 e 1 apresentam algumas
seções anômalas que podem ser visualizadas nos gráficos e nos números. Essas
mesmas urnas já foram encontradas em diversas análises com outras técnicas.
O fator das anomalias não pode ser facilmente
explicado com mais profundidade porque o TSE não disponibiliza o Código-fonte
das urnas eletrônicas. E quando disponibiliza é em ambiente vigiado e sem uso
de computador externo para varrer o software em busca de padrões programado que
rouba voto. Ou seja, o TSE não testar a tecnologia para achar ou não possíveis falhas.
Conforme
relatório das Forças Armadas, o TSE, mesmo em ambiente vigiado dele, restringiu ou limitou acesso
ao sistema, dificultando a análise dos códigos-fonte das urnas.
O
QUE ESCONDE O TSE?
O Teste Público de Segurança (TPS) é conversa para boi dormi, conforme
as
Forças Armadas afirmam categoricamente:
a) Quando foram
ao TSE. Este autorizou somente analises estatísticas, ou seja, foi impossibilitou
a execução dos códigos-fonte, fato que teve por consequência a não compreensão
da sequência de execução de cada parte do sistema, bem como do funcionamento do
sistema como um todo. O acesso ao código se deu pelos computadores do TSE. Cada
equipamento
tinha uma cópia do código-fonte. O TSE autorizou que
os técnicos acessassem a Sala de Inspeção portando somente papel e caneta;
b) Não foi autorizado o acesso ao sistema de controle
de versões do Sistema Eletrônico de Votação (SEV), o que inviabilizou a comparação
da versão compilada com a versão fiscalizada e, também impossibilitou a aferição
da correspondência entre os códigos-fonte. Isto quer dizer que não há certeza
de que o código presente nas urnas e exatamente o que for verificado; 😱
c) Não foi concedido acesso as bibliotecas de software
desenvolvidas por terceiros e referenciadas no código-fonte, limitando o
entendimento do sistema inspecionado; e
d) as restrições à fiscalização no ambiente de análise
dificultam a inspeção de um sistema complexo que possui mais de 17 milhões de
linhas de código-fonte.
Se as Forças Armadas tivessem tido acesso completo aos códigos-fonte
negados pelo TSE, encontrariam respostas do porquê as
urnas apresentam tendências pró PT de eleições em eleições:
2022
Lula (PT): 143
Jair Bolsonaro (PL): 4
2018
Jair Bolsonaro (PSL): 4
Fernando Haddad (PT): 328
2014
Dilma Rousseff (PT): 192
Aécio Neves (PSDB): 11
2010
Dilma Rousseff (PT): 259
José Serra (PSDB): 6
2006
Geraldo Alckmin (PSDB): 3
Lula (PT): 234
Segundo o mestre em
estatística, Neale Ahmed El Dash, em locais com mais de 100 eleitores, “é
difícil acontecer que todos os eleitores compareçam e votem no mesmo candidato”.
(Confira
aqui).
Tudo
isto só reforça as suspeitas e as constatações verificadas pelos especialistas
que analisaram o 2º Turno das Eleições 2022.
Invoco o art. 220, § 1º, da Constituição Federal para
dizer que nenhuma das normas articuladas no TSE tem força de embaraçar e
impedir a plena liberdade de informação jornalística deste blog (art. 5º, IV,
V, X, XIII e XIV, da CF).
Se ainda assim esse direito for violado, fica
registrado que se trata de uma tirania perpetrada por sujeitos aversos à
Democracia.