Em Marte, um atraso de comunicações pode transformar uma decisão simples - como contornar uma pedra - num exercício de paciência. Por isso, cada avanço na autonomia dos rovers conta, mesmo quando parece “apenas” mais um passo incremental.
Em dezembro, a NASA deu precisamente esse passo: numa demonstração, a equipa do Perseverance usou IA para gerar os pontos de passagem (waypoints) do rover. O Perseverance seguiu esses waypoints em dois dias diferentes, percorrendo ao todo 456 metros (1.496 pés) sem qualquer controlo humano.
"Esta demonstração mostra até onde as nossas capacidades avançaram e alarga a forma como vamos explorar outros mundos", disse o Administrador da NASA, Jared Isaacman.
"Tecnologias autónomas como esta podem ajudar as missões a operar de forma mais eficiente, responder a terreno desafiante e aumentar o retorno científico à medida que a distância da Terra cresce. É um forte exemplo de equipas a aplicarem nova tecnologia com cuidado e responsabilidade em operações reais."
Marte fica muito longe, e há cerca de 25 minutos de atraso num sinal de ida e volta entre a Terra e Marte. Isso significa que, de uma forma ou de outra, os rovers têm de se desenrascar sozinhos durante curtos períodos.
Esse atraso condiciona o planeamento de rotas. Os condutores de rovers aqui na Terra analisam imagens e dados de elevação e programam uma série de waypoints, que normalmente não excedem 100 metros (330 pés) de distância entre si.
O plano de condução é enviado para a Deep Space Network (DSN) da NASA, que o transmite para um de vários orbitadores, que depois o retransmitem para o Perseverance.
Nesta demonstração, a IA analisou imagens orbitais da câmara HiRISE do Mars Reconnaissance Orbiter, bem como modelos digitais de elevação. A IA, baseada no Claude AI da Anthropic, identificou perigos como armadilhas de areia, campos de rochas, rocha-mãe exposta e afloramentos rochosos. Em seguida, gerou um percurso definido por uma série de waypoints que evita esses obstáculos.
A partir daí, entrou em ação o sistema de auto-navegação do Perseverance. Este tem mais autonomia do que os seus antecessores e consegue processar imagens e planos de condução enquanto se desloca.
Houve ainda outro passo importante antes de estes waypoints serem enviados para o Perseverance. O Jet Propulsion Laboratory (JPL) da NASA tem um “gémeo” do Perseverance chamado "Vehicle System Test Bed" (VSTB), no Mars Yard do JPL.
É um modelo de engenharia com o qual a equipa pode trabalhar aqui na Terra para resolver problemas, ou para situações como esta. Estas versões de engenharia são comuns em missões a Marte, e o JPL também tem uma para o Curiosity.
"Os elementos fundamentais da IA generativa estão a mostrar grande potencial para simplificar os pilares da navegação autónoma para condução fora do planeta: perceção (ver as rochas e ondulações), localização (saber onde estamos) e planeamento e controlo (decidir e executar o caminho mais seguro)", disse Vandi Verma, roboticista espacial no JPL e membro da equipa de engenharia do Perseverance.
"Estamos a avançar para um dia em que a IA generativa e outras ferramentas inteligentes ajudarão os nossos rovers de superfície a lidar com deslocações à escala de quilómetros, minimizando a carga de trabalho dos operadores, e a sinalizar características interessantes da superfície para a nossa equipa científica, vasculhando enormes volumes de imagens do rover."
A IA está a tornar-se rapidamente omnipresente nas nossas vidas, surgindo até em sítios onde nem sempre há um caso de uso forte.
Mas isto não é a NASA a entrar na moda da IA. Eles têm vindo a desenvolver sistemas de navegação automática há algum tempo, por necessidade. Na verdade, o principal modo de condução do Perseverance é o seu sistema autónomo de auto-condução.
Uma coisa que impede a condução totalmente autónoma é a forma como a incerteza aumenta à medida que o rover opera sem assistência humana. Quanto mais tempo o rover viaja, mais incerto fica sobre a sua posição na superfície.
A solução passa por re-localizar o rover no seu mapa. Atualmente, são os humanos que fazem isso. Mas demora tempo, incluindo um ciclo completo de comunicação entre a Terra e Marte. No total, isso limita a distância que o Perseverance consegue percorrer sem uma ajuda extra.
A NASA/JPL também está a trabalhar numa forma de o Perseverance usar IA para se re-localizar. O principal obstáculo é fazer corresponder imagens orbitais com as imagens ao nível do solo captadas pelo rover. Parece altamente provável que a IA venha a ser treinada para se destacar precisamente nesta tarefa.
É evidente que a IA está destinada a ter um papel muito maior na exploração planetária. O próximo rover de Marte poderá ser bastante diferente dos atuais, com navegação autónoma mais avançada e outras funcionalidades de IA. Já existem conceitos para um enxame de drones voadores, libertados por um rover, para ampliar o alcance exploratório em Marte. Esses enxames seriam controlados por IA para trabalharem em conjunto e de forma autónoma.
E não é só a exploração de Marte que vai beneficiar da IA. A missão Dragonfly da NASA para Titã, a lua de Saturno, fará uso extensivo de IA. Não apenas para navegação autónoma enquanto o rotorcraft se desloca, mas também para curadoria autónoma de dados.
"Imagine sistemas inteligentes não só no solo na Terra, mas também em aplicações na ponta (edge) nos nossos rovers, helicópteros, drones e outros elementos de superfície, treinados com a sabedoria coletiva dos nossos engenheiros, cientistas e astronautas da NASA", disse Matt Wallace, gestor do Exploration Systems Office do JPL.
"Essa é a tecnologia transformadora de que precisamos para estabelecer a infraestrutura e os sistemas necessários para uma presença humana permanente na Lua e levar os EUA a Marte e mais além."
Este artigo foi originalmente publicado pela Universe Today. Leia o artigo original.
Comentários
Ainda não há comentários. Seja o primeiro!
Deixar um comentário