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).