A exploração espacial deu um passo inédito rumo à tomada de decisões automatizada em outros mundos e na órbita terrestre. Em demonstrações técnicas recentes, a agência espacial norte-americana colocou sistemas de inteligência artificial generativa para planejar deslocamentos do veículo explorador Perseverance em solo marciano e para analisar imagens da Terra diretamente a partir de satélites e da Estação Espacial Internacional.
A iniciativa marca uma transformação importante no trabalho de controle de missões. Tradicionalmente, engenheiros humanos precisam avaliar cada obstáculo e traçar manualmente as coordenadas antes de enviar ordens ao espaço. Agora, modelos computacionais avançados conseguem examinar cenários complexos e gerar instruções precisas de navegação e observação.
O trabalho do modelo Claude na superfície de Marte
Nos dias 8 e 10 de dezembro de 2025, o veículo Perseverance executou os primeiros deslocamentos planejados inteiramente por inteligência artificial em outro planeta. Os testes foram liderados pelo Jet Propulsion Laboratory (abre em nova aba), divisão responsável por missões robóticas da agência, a partir do seu Centro de Operações de Rovers.
Para estruturar o percurso, a equipe trabalhou em colaboração com a empresa Anthropic (abre em nova aba), utilizando os modelos de inteligência artificial conhecidos como Claude. O sistema pertence à categoria dos modelos de visão e linguagem, programas de computador capazes de analisar imagens detalhadas e responder com códigos ou explicações textuais.
O programa recebeu as mesmas fotos aéreas e conjuntos de informações que os planejadores humanos costumam utilizar. A partir dessas imagens, a inteligência artificial planejou o avanço por um campo de rochas de aproximadamente 400 metros de extensão. O modelo organizou segmentos de dez metros e refinou pontos de passagem sucessivos, que são coordenadas intermediárias onde o veículo atualiza suas tarefas. Durante o processo, a própria ferramenta criticou o seu trabalho e sugeriu revisões para garantir uma trajetória segura.
Além de escolher o trajeto, o modelo utilizou sua capacidade de programação para redigir comandos em Rover Markup Language. Trata-se de uma linguagem criada especificamente para missões marcianas, baseada em XML. As instruções foram enviadas à memória do robô para os dias marcianos chamados de sol 1707 e sol 1709, termos equivalentes a 8 e 10 de dezembro na Terra. Na primeira movimentação, o veículo percorreu 210 metros (689 pés); na segunda, percorreu 246 metros (807 pés).
A inteligência artificial da IBM em órbita
Enquanto o solo de Marte recebia rotas criadas por software, a órbita da Terra tornou-se ambiente de testes para o modelo geoespacial de código aberto Prithvi (abre em nova aba), desenvolvido em parceria entre a agência espacial e a IBM (abre em nova aba).
Esse projeto foi treinado com 13 anos de dados de observação do planeta. Contudo, computadores instalados em espaçonaves contam com capacidade de memória e energia reduzidas se comparados aos centros de processamento em terra. Para viabilizar a operação direta no espaço, pesquisadores aplicaram duas técnicas de computação conhecidas como destilação e quantização. Esses métodos funcionam como filtros de eficiência, reduzindo o volume do código original para um quinze avos de seu tamanho original sem comprometer a sua precisão técnica.
A versão compacta, chamada de Prithvi-EO-2.0, foi ajustada com imagens de satélites alvos e colocada em funcionamento em duas plataformas orbitais:
- No satélite Kanyini, pertencente ao governo do Sul da Austrália.
- Na carga útil IMAGIN-e, instalada na Estação Espacial Internacional pela empresa Thales Alenia Space.
O experimento demonstrou que o sistema miniaturizado consegue detectar inundações, incêndios florestais, deslizamentos de terra e formações de nuvens com a mesma capacidade do modelo completo. A pesquisa contou com o envolvimento da Universidade de Adelaide, do laboratório da Agência Espacial Europeia e de centros cooperativos de pesquisa australianos.
| Projeto | Modelo de IA | Local de Aplicação | Função Principal |
|---|---|---|---|
| Exploração de Marte | Claude | Rover Perseverance | Criação de pontos de passagem e código de navegação |
| Observação da Terra | Prithvi (Prithvi-EO-2.0) | Estação Espacial e Satélite Kanyini | Identificação de nuvens e monitoramento de inundações |
Essas demonstrações inauguram uma fase na qual os computadores espaciais deixam de ser simples executores de comandos rígidos e passam a processar informações locais para apoiar as decisões científicas. Com o processamento ocorrendo diretamente nos instrumentos de bordo ou via planos prévios aprimorados, futuras expedições para corpos celestes distantes poderão agir com agilidade mesmo quando a comunicação direta com a Terra estiver limitada.