Robôs com inteligência artificial ampliam as fronteiras da exploração espacial

A exploração espacial está passando por uma transformação impulsionada pelos avanços da robótica e da inteligência artificial (IA). Missões recentes mostram que os veículos enviados a outros planetas estão cada vez mais preparados para percorrer terrenos desconhecidos e realizar tarefas científicas com menos intervenção humana.

Essa capacidade é fundamental em Marte, onde a distância da Terra impede o controle remoto em tempo real. Como os sinais de rádio levam vários minutos para viajar entre os dois planetas, os engenheiros precisam desenvolver sistemas inteligentes que permitam aos robôs interpretar o ambiente, avaliar riscos e tomar decisões por conta própria durante as operações.

Imagem orbital anotada mostra as rotas planejadas por IA (em magenta) e as rotas reais (em laranja) percorridas pelo rover Perseverance em Marte em 10 de dezembro de 2025 na Cratera Jezero. Crédito: NASA/JPL-Caltech/UofA

Mas como preparar uma máquina para lidar com imprevistos em um lugar tão distante? Esse foi um dos pontos abordados no programa Olhar Espacial da última sexta-feira (23), que recebeu o físico Roberto ‘Pena’ Spinelli, graduado pela Universidade de São Paulo (USP), especialista em Machine Learning pela Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, pesquisador na área de IA e colunista do Olhar Digital News.

Pena explicou que uma das formas de desenvolver essa autonomia é treinar os sistemas em ambientes simulados, nos quais podem enfrentar diferentes situações antes de serem enviados ao espaço. Uma das técnicas utilizadas nesse processo é o aprendizado por reforço, que permite à inteligência artificial aprimorar suas decisões a partir de tentativas e erros. “A IA é treinada, e não programada, e no treinamento você tenta colocar vários cenários. Então, a gente tem um tipo de treinamento de IA chamado reinforcement learning, cuja ideia é colocá-la num simulador. Então, você simularia uma missão espacial.”

Nesse tipo de treinamento, o sistema recebe recompensas quando toma decisões adequadas e ajusta suas estratégias quando os resultados não são os esperados. A repetição permite que o algoritmo aprenda a responder a diferentes obstáculos e condições, preparando o robô para situações que poderá encontrar durante uma missão.

Testes virtuais não garantem o sucesso no espaço

Mesmo com a possibilidade de simular inúmeros cenários, há um limite para o que pode ser previsto em laboratório. As condições reais de operação podem apresentar diferenças em relação às reproduzidas digitalmente, e nem todos os imprevistos podem ser antecipados pelos engenheiros. Por isso, o desempenho dos sistemas também precisa ser avaliado em missões espaciais.

Pena ressalta que, por mais avançadas que sejam as simulações, ainda é necessário observar como os equipamentos e seus sistemas de inteligência artificial se comportam fora dos ambientes controlados. A experiência prática é importante justamente porque os testes realizados na Terra não permitem garantir que tudo funcionará como previsto. “Por isso que eu acho que deve mandar o mais rápido possível para a gente começar a ver como esses robôs se portam numa missão espacial. Eu não garanto, a NASA é muito boa, mas não dá para garantir.”

Roberto ‘Pena’ Spinelli é físico graduado pela Universidade de São Paulo (USP), com especialidade em Machine Learning pela Universidade de Stanford, nos EUA, e colunista do Olhar Digital News – Crédito: Olhar Espacial

Outra possibilidade para ampliar a eficiência das missões espaciais é o uso de “enxames de robôs”. Em vez de concentrar todas as tarefas em um único equipamento, essa abordagem distribui o trabalho entre várias máquinas que atuam de forma coordenada. O princípio é semelhante ao comportamento coletivo de formigas e abelhas, em que diferentes indivíduos contribuem para uma tarefa comum.

Em ambientes hostis, como a superfície de outros planetas, essa estratégia também pode ajudar a manter o andamento das operações diante de imprevistos. Pena explica que, caso um robô seja danificado pela radiação ou encontre dificuldades para cumprir sua tarefa, o grupo poderá reorganizar as atividades e buscar alternativas para dar continuidade à missão.

A autonomia das máquinas não será importante apenas para explorar terrenos desconhecidos. Na preparação de futuras bases humanas na Lua e em Marte, robôs poderão ajudar a identificar, coletar e processar recursos disponíveis no próprio ambiente, como água e materiais para a construção de estruturas. O aproveitamento desses recursos pode reduzir a quantidade de suprimentos que precisariam ser transportados da Terra e facilitar a permanência de astronautas por períodos prolongados.

Essas atividades, porém, também exigirão sistemas confiáveis, capazes de funcionar em condições adversas e de responder adequadamente quando algo sair do planejado. Por isso, o desenvolvimento da IA para missões espaciais não depende apenas de ampliar suas capacidades, mas também de avaliar seus limites e testar como ela reage a diferentes circunstâncias.

Para Pena, os avanços tecnológicos não devem eliminar o interesse humano pela exploração. Mesmo que os robôs assumam tarefas complexas e perigosas, a curiosidade continuará sendo um dos motores das viagens para além da Terra. A IA poderá ampliar o que somos capazes de fazer no espaço, mas não eliminará o desejo humano de explorar novos mundos pessoalmente e descobrir o que ainda permanece desconhecido. 

“O ser humano não vai se bastar e se a IA for controlada, a amiga da humanidade, vai poder fazer a satisfação dos seres humanos. Eu acho que vai existir nem que seja um turismo espacial”, concluiu Pena, ao projetar o futuro da humanidade no cosmos.

A tendência, portanto, é que robôs cada vez mais autônomos assumam uma parcela maior do trabalho necessário para explorar outros mundos e preparar futuras missões tripuladas. O avanço, contudo, dependerá não apenas da capacidade de desenvolver máquinas inteligentes, mas também de compreender suas limitações e verificar, na prática, se elas estão preparadas para enfrentar as condições reais do espaço.

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