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.
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.
