A gigante tecnológica IBM e a Agência Espacial Norte-Americana (NASA) apresentaram oficialmente um inovador modelo de inteligência artificial voltado para a exploração espacial. A tecnologia, disponibilizada em código aberto, tem como principal objetivo auxiliar cientistas na análise de um vasto volume de dados acumulados ao longo de décadas sobre a superfície lunar, fortalecendo os preparativos para o estabelecimento de uma presença humana de longo prazo no satélite natural da Terra.
Batizado de “NASA-IBM Lunar Foundation Model”, o sistema foi desenvolvido para ser de acesso público, permitindo que pesquisadores de todo o mundo utilizem a ferramenta em estudos aprofundados sobre a Lua. Para alcançar esse nível de especialização, o modelo passou por um rigoroso treinamento utilizando mais de 30 camadas distintas de informações. Esses dados foram coletados por nove instrumentos diferentes distribuídos em quatro missões espaciais da NASA, com destaque para as informações obtidas pela sonda Lunar Reconnaissance Orbiter.
Essa nova ferramenta faz parte da renomada família Prithvi de modelos fundamentais de código aberto desenvolvidos em parceria pelas duas instituições. A iniciativa conjunta já gerou soluções voltadas para diversas áreas científicas, abrangendo aplicações meteorológicas, estudos geoespaciais e outras frentes tecnológicas de grande relevância.
Aplicações práticas na exploração lunar
O impacto prático do modelo recém-lançado promete revolucionar a forma como os cientistas estudam o satélite. A inteligência artificial é capaz de auxiliar pesquisadores na identificação de potenciais depósitos de gelo localizados em regiões da Lua que permanecem em sombra permanente. Além disso, o sistema facilita o mapeamento detalhado de crateras, o que é fundamental para a seleção de locais de pouso seguros para futuras espaçonaves, e contribui para o estudo aprofundado de antigas formações vulcânicas.
Historicamente, essas tarefas exigiam um esforço monumental de cientistas e engenheiros, que precisavam examinar manualmente mapas complexos e imagens de alta resolução, ou recorrer a ferramentas tradicionais de aprendizado de máquina que ofereciam menor precisão e resolução limitada.
Ganha em precisão e suporte ao programa Artemis
Durante as fases de testes de desempenho, o modelo da IBM e da NASA demonstrou resultados expressivos. A ferramenta conseguiu identificar características fundamentais da superfície lunar alcançando uma precisão até 23% superior em comparação aos métodos que vinham sendo amplamente utilizados pela comunidade científica até então.
A busca por gelo lunar, em especial, desperta enorme interesse nas agências espaciais internacionais. A substância é considerada um indicativo crucial da presença de água e oxigênio na Lua, elementos vitais e indispensáveis para a manutenção de uma futura base habitada por humanos. Além disso, esses recursos podem ser convertidos na produção de combustível para foguetes, viabilizando missões espaciais ainda mais ambiciosas, como viagens tripuladas rumo ao planeta Marte.
A revelação dessa nova tecnologia se alinha diretamente com os objetivos do programa Artemis, liderado pela NASA. O projeto tem o planejamento de retornar com astronautas à superfície lunar, estabelecendo marcos tecnológicos importantes para a exploração sustentável do espaço e pavimentando o caminho para os próximos grandes saltos da humanidade no cosmos.
Fonte:: convergenciadigital.com.br
