IA e robótica impulsionam autonomia em missões espaciais

A exploração espacial está passando por uma transformação impulsionada pelos avanços da robótica e da inteligência artificial (IA). 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, exigindo que os robôs interpretem o ambiente, avaliem riscos e tomem decisões por conta própria.

O físico Roberto ‘Pena’ Spinelli, especialista em Machine Learning, explicou que uma das formas de desenvolver essa autonomia é treinar os sistemas em ambientes simulados, utilizando técnicas como o aprendizado por reforço (reinforcement learning). Nesse método, a IA é treinada por meio de tentativas e erros, recebendo recompensas por decisões adequadas e ajustando estratégias quando os resultados não são os esperados. O objetivo é simular uma missão espacial para que o algoritmo aprenda a responder a diferentes obstáculos e condições.

O limite das simulações virtuais

Apesar da 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", afirmou.

Enxames de robôs e preparação de bases

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, semelhante ao comportamento coletivo de formigas e abelhas. Em ambientes hostis, essa estratégia pode ajudar a manter o andamento das operações caso um robô seja danificado ou encontre dificuldades.

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.

O futuro da exploração espacial

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.

"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 é que robôs cada vez mais autônomos assumam uma parcela maior do trabalho necessário para explorar outros mundos e preparar futuras missões tripuladas.

O que diz a pesquisa

Um estudo publicado em 2002 na revista Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica investigou o desempenho de algoritmos de aprendizado por reforço, como Q-learning e R-learning, em tarefas de navegação com evitação de colisões. Os pesquisadores propuseram um método de navegação por sonares, denominado R'-learning, que incorpora lógica fuzzy ao algoritmo R-learning para navegação de robôs móveis em ambientes incertos. Uma aplicação prática demonstrou que o robô, ao ser ensinado a encontrar pequenos objetos em um corredor através de um mapeamento de estados do ambiente, exibiu comportamentos satisfatórios na execução da tarefa proposta.