NASA testa IA para gerar waypoints do Perseverance em Marte

Em dezembro, a NASA deu mais um passo pequeno, porém importante, na direcção de rovers de superfície cada vez mais autónomos.

Demonstração com IA no Perseverance em Marte

Numa demonstração recente, a equipa do Perseverance recorreu à IA para criar os pontos de passagem (waypoints) da rota. Em dois dias distintos, o rover seguiu esses waypoints gerados por IA e percorreu, ao todo, 456 metros (1.496 pés) sem controlo humano directo.

“Esta demonstração mostra o quanto as nossas capacidades avançaram e amplia 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 modo mais eficiente, reagir a terrenos desafiadores e aumentar o retorno científico à medida que a distância da Terra cresce. É um exemplo forte de equipas a aplicar novas tecnologias com cuidado e responsabilidade em operações reais.”

Como a latência Terra–Marte molda a condução

Marte fica muito longe, e existe um atraso de cerca de 25 minutos para o sinal fazer a viagem de ida e volta entre a Terra e Marte. Na prática, isso significa que, inevitavelmente, os rovers precisam de se virar sozinhos por curtos períodos.

Essa latência dita o processo de planeamento de trajecto. Aqui na Terra, os condutores do rover analisam imagens e dados de elevação e, depois, programam uma sequência de waypoints, que normalmente não passam de 100 metros (330 pés) de distância entre si.

O plano de condução segue para a Rede do Espaço Profundo (DSN) da NASA, que o transmite para um de vários orbitadores; em seguida, a nave em órbita retransmite o comando para o Perseverance.

De imagens orbitais ao caminho: HiRISE, modelos de elevação e Claude

Para esta demonstração, a IA avaliou imagens orbitais da câmara HiRISE, do Mars Reconnaissance Orbiter, além de modelos digitais de elevação. A IA - baseada no Claude, da Anthropic - identificou perigos como:

• armadilhas de areia
• campos de rochas
• rocha-mãe exposta
• afloramentos rochosos

Com base nisso, gerou um percurso composto por uma série de waypoints concebidos para contornar esses riscos.

A partir daí, o sistema de autonavegação do Perseverance assumiu. Ele tem mais autonomia do que os seus antecessores e consegue processar imagens e planos de condução enquanto se desloca.

Antes de enviar esses waypoints ao rover, houve ainda um passo essencial. O Jet Propulsion Laboratory (JPL) da NASA mantém um “gémeo” do Perseverance chamado “Vehicle System Test Bed” (VSTB), no Mars Yard do JPL.

Trata-se de um modelo de engenharia que a equipa pode utilizar aqui na Terra para resolver problemas ou para situações como esta. Versões de engenharia desse tipo são comuns em missões a Marte, e o JPL também tem uma para o Curiosity.

“Os elementos fundamentais da IA generativa estão a mostrar muita promessa para simplificar os pilares da navegação autónoma para condução fora do planeta: percepção (ver as rochas e ondulações), localização (saber onde estamos) e planeamento e controlo (decidir e executar o trajecto mais seguro)”, disse Vandi Verma, robotista espacial do JPL e integrante da equipa de engenharia do Perseverance.

“Estamos a caminhar para um dia em que a IA generativa e outras ferramentas inteligentes ajudarão os nossos rovers de superfície a realizar deslocamentos na escala de quilómetros, minimizando a carga de trabalho dos operadores, e a sinalizar características interessantes da superfície para a nossa equipa de ciência ao vasculhar volumes enormes de imagens do rover.”

A IA está a tornar-se rapidamente omnipresente no quotidiano, aparecendo até em contextos em que nem sempre há uma necessidade clara.

Mas, neste caso, não se trata de a NASA apenas “entrar na moda” da IA. Por necessidade, a agência desenvolve sistemas de navegação automática há bastante tempo. Na realidade, o principal modo de condução do Perseverance é justamente o seu sistema autónomo de condução.

Re-localização: o obstáculo para a autonomia total

Um dos factores que ainda impedem a condução totalmente autónoma é a forma como a incerteza aumenta quando o rover opera sem assistência humana. Quanto mais o rover avança, mais cresce a incerteza sobre a sua posição na superfície.

A saída é re-localizar o rover no seu mapa. Hoje, esse trabalho é feito por pessoas. Só que isso consome tempo - incluindo um ciclo completo de comunicação entre a Terra e Marte - e, no conjunto, limita a distância que o Perseverance consegue percorrer sem uma “mãozinha”.

A NASA/JPL também trabalha numa forma de o Perseverance usar IA para se re-localizar. O principal entrave é fazer a correspondência entre imagens orbitais e as imagens ao nível do solo captadas pelo rover. É muito provável que a IA seja treinada para se destacar exactamente nessa tarefa.

É evidente que a IA tende a assumir um papel bem maior na exploração planetária. O próximo rover de Marte pode ser bem diferente dos actuais, com navegação autónoma mais avançada e outras funcionalidades baseadas em IA. Já existem conceitos de um enxame de drones voadores libertados por um rover para ampliar o alcance exploratório em Marte. Esses enxames seriam coordenados por IA para actuar em conjunto e de forma autónoma.

E não é só a exploração de Marte que vai ganhar com a IA. A missão Dragonfly, da NASA, para a lua Titã, de Saturno, fará uso extensivo de IA - não apenas para navegação autónoma enquanto a aeronave de rotores voa, mas também para curadoria autónoma de dados.

“Imagine sistemas inteligentes não apenas em terra, na Terra, mas também em aplicações na borda nos nossos rovers, helicópteros, drones e outros elementos de superfície treinados com a sabedoria colectiva dos nossos engenheiros, cientistas e astronautas da NASA”, disse Matt Wallace, gestor do Escritório de Sistemas de Exploração do JPL.

“Essa é a tecnologia transformadora de que precisamos para estabelecer a infra-estrutura e os sistemas necessários para uma presença humana permanente na Lua e levar os EUA a Marte e além.”

Este artigo foi originalmente publicado pelo Universe Today. Leia o artigo original.