Viagem espacial, exploração e a observação envolvem algumas das operações científicas e técnicas mais complexas e perigosas já realizadas. Isso significa que essas operações tendem a apresentar os tipos de problemas com os quais a inteligência artificial (IA) está se mostrando extremamente útil.

Por causa disso, astronautas, cientistas e outros, cujo trabalho é mapear e explorar a fronteira final, estão se voltando cada vez mais para o aprendizado de máquina (ML) para enfrentar os desafios cotidianos e extraordinários que surgem neste contexto.

Assim, desde direcionar foguetes pelo espaço até estudar a superfície de planetas distantes, medir o tamanho do universo e calcular as trajetórias de corpos celestes, aqui estão alguns dos casos de uso mais interessantes para IA no espaço.

A IA é usada durante a decolagem e aterrissagem de espaçonaves para automatizar as operações do motor e gerenciar funções como a implantação do trem de pouso. Isso ajuda a otimizar o uso de combustível.

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A SpaceX usa um sistema de piloto automático de IA para permitir que sua nave Falcon 9 realize operações autônomas, como atracar na Estação Espacial Internacional (ISS), onde é contratada para realizar entregas de carga para a NASA. O sistema calcula a trajetória do foguete pelo espaço, levando em consideração o uso de combustível, a interferência atmosférica e o “espalhamento” dos líquidos dentro do motor.

O CIMON 2 é um robô projetado pela Airbus e pode ser pensado como um assistente virtual móvel no estilo Amazon Alexa para astronautas no espaço. Construído usando o sistema Watson AI da IBM, ele navega usando ventiladores para se impulsionar dentro dos interiores da espaçonave e atua como um banco de dados de informações mãos livres, computador e câmera. Ele pode até avaliar os estados emocionais dos astronautas analisando os níveis de estresse nas vozes.

A IA é aproveitada pelos planejadores de missão no Laboratório de Propulsão a Jato da NASA para modelar e avaliar uma ampla gama de parâmetros de missão, a fim de entender os possíveis resultados de diferentes escolhas e cursos de ação. Esses experimentos são usados para informar as operações de projeto e engenharia para futuras espaçonaves. Os dados coletados também são usados no planejamento de uma série de missões futuras hipotéticas, incluindo pousos em Vênus e Europa, uma lua gelada orbitando Júpiter.

A SpaceX usa algoritmos de IA para garantir que seus satélites não colidam com outros objetos orbitais ou transitórios no espaço. Seus sistemas de navegação autônomos permitem detectar perigos próximos em tempo real e tomar ações evasivas ajustando a velocidade e a trajetória do satélite.

A Agência Espacial do Reino Unido também desenvolveu sistemas autônomos que permitem que suas espaçonaves e satélites tomem ações autônomas para evitar detritos espaciais. Em 2025, planeja desenvolver esse trabalho lançando uma nave autônoma com a missão de capturar e limpar detritos espaciais, um problema que pode representar uma ameaça para o futuro dos voos espaciais se não for controlado.

Exploração Planetária

Os Mars Rovers são robôs que exploram a superfície do planeta vermelho, enviando dados de volta à Terra, onde podemos analisá-los e aprender com eles. Esses robôs são capazes de navegar autonomamente pelo terreno, graças aos algoritmos de ML, evitando crateras e quedas que possam danificá-los ou inutilizá-los. Graças a isso, a NASA evitou até agora a perda acidental de outro Rover, como aconteceu com o Spirit em 2011.

Nos últimos anos, o Laboratório de Propulsão a Jato da NASA usou ferramentas de reconhecimento de imagem para estudar imagens capturadas por robôs de superfície como os Mars Rovers e classificar características do terreno. Isso inclui uma cratera na superfície de Marte medindo apenas quatro metros de diâmetro

O Rover Perseverance está equipado com um sistema de visão computacional chamado AEGIS que pode detectar e classificar diferentes tipos de rochas encontradas na superfície do planeta, permitindo-nos aprender mais sobre a composição do planeta.

Foi até possível para nós em casa nos envolvermos no treinamento dos algoritmos de IA usados pelos Mars Rovers. A iniciativa AI4Mars convidou os usuários a fazer o download de uma ferramenta que permite rotular as características do terreno para melhorar os sistemas de orientação autônoma a bordo do rover Curiosity.

Embora a maior parte da exploração da superfície tenha sido feita sobre rodas até agora, a Agência Espacial Europeia está experimentando o uso de robôs “hopper” que navegam usando pernas e podem dar saltos. Os algoritmos de IA coordenam o movimento e o equilíbrio das quatro pernas do robô, que podem ser usadas para explorar locais anteriormente inavegáveis na lua, como o montanhoso Aristarchus Plateau.

A IA tem sido usada para examinar a superfície da lua, a fim de identificar os melhores locais de pouso em potencial para futuras missões tripuladas. Isso permitirá que os astronautas tenham certeza de que saberão muito mais sobre o ambiente onde pousarão, assim como Neil Armstrong e outros fizeram em visitas anteriores.

Mapeando o Cosmos

Os astrônomos usam IA para mapear o universo , reconhecendo padrões em aglomerados de estrelas que formam nebulosas distantes e classificando outras características que são detectadas no espaço profundo.

Um exemplo é o telescópio Kepler da NASA, que tem sido usado para identificar a provável localização dos planetas analisando quedas na luz emitida pelas estrelas, indicando que um planeta está passando entre a estrela e nós.

A IA também é usada para prever o comportamento de estrelas e galáxias, ajudando a entender onde é provável que eventos cósmicos, como supernovas, ocorram. Dezenas de buracos negros foram detectados usando análises de séries temporais de ondulações em ondas gravitacionais causadas quando esses objetos misteriosos colidem com estrelas de nêutrons.

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A tecnologia AI é usada para olhar para a Terra, bem como para o cosmos. Um projeto conhecido como Autonomous Sciencecraft Experiment está em operação desde 2004, quando foi conectado ao satélite Earth Observando 1 para permitir a classificação autônoma de imagens capturadas com sua câmera. Isso permitiu que ele tomasse decisões sobre quais imagens valia a pena gastar uma largura de banda valiosa transmitindo de volta à Terra.

Espera-se até que a IA ajude a medir o universo e a obter uma melhor compreensão de seu tamanho e forma. A pesquisa realizada em dados astronômicos no Japão usando supercomputadores de IA criou com sucesso mapas simulados que correspondem ao universo que já sabemos existir. Isso significa que podemos prever características do universo além das limitações do que podemos ver atualmente devido à velocidade da luz (universo observável).

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