Durante dois dias, Rover da NASA percorreu Marte sem controlo humano.

Em Marte, não dá para “pegar no volante” em tempo real. Entre a distância e as comunicações, há sempre momentos em que o rover tem de se desenrascar sozinho - e a NASA acabou de mostrar mais um pequeno passo nessa direção.

Em dezembro, numa demonstração, a equipa do Perseverance recorreu a IA para gerar os pontos de passagem (waypoints) do trajeto. O Perseverance seguiu esses waypoints em dois dias diferentes, percorrendo ao todo 456 metros (1.496 pés) sem controlo humano.

"This demonstration shows how far our capabilities have advanced and broadens how we will explore other worlds," said NASA Administrator Jared Isaacman.

"Autonomous technologies like this can help missions to operate more efficiently, respond to challenging terrain, and increase science return as distance from Earth grows. It's a strong example of teams applying new technology carefully and responsibly in real operations."

Marte fica muito longe, e há um atraso de cerca de 25 minutos para um sinal ir e voltar entre a Terra e Marte. Isso significa que, de uma forma ou de outra, os rovers acabam por estar por conta própria durante curtos períodos.

Esse atraso condiciona todo o processo de planeamento de rotas. Os condutores do rover aqui na Terra analisam imagens e dados de elevação e programam uma sequência de waypoints, que normalmente não ficam a mais de 100 metros (330 pés) uns dos outros.

O plano de condução é enviado para a Deep Space Network (DSN) da NASA, que o transmite para um de vários orbitadores, que por sua vez 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 rochedos, rocha-mãe e afloramentos rochosos. Depois, gerou um caminho definido por uma série de waypoints que contorna esses riscos.

A partir daí, o sistema de auto-navegação do Perseverance assumiu o controlo. Ele 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 transmitidos ao 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.

"The fundamental elements of generative AI are showing a lot of promise in streamlining the pillars of autonomous navigation for off-planet driving: perception (seeing the rocks and ripples), localization (knowing where we are), and planning and control (deciding and executing the safest path)," said Vandi Verma, a space roboticist at JPL and a member of the Perseverance engineering team.

"We are moving towards a day where generative AI and other smart tools will help our surface rovers handle kilometer-scale drives while minimizing operator workload, and flag interesting surface features for our science team by scouring huge volumes of rover images."

A IA está a tornar-se rapidamente omnipresente nas nossas vidas, aparecendo até em contextos onde nem sempre há um caso de uso forte.

Mas isto não é a NASA a “apanhar o comboio” da IA. Eles desenvolvem sistemas de navegação automática há algum tempo, por necessidade. Aliás, o principal modo de condução do Perseverance é o seu sistema autónomo de auto-condução.

Uma das coisas que impede uma condução totalmente autónoma é a forma como a incerteza aumenta à medida que o rover opera sem assistência humana. Quanto mais tempo o rover se desloca, mais incerto fica sobre a sua posição na superfície.

A solução passa por voltar a localizar o rover no seu mapa. Atualmente, são humanos que fazem isso. Mas este processo demora tempo, incluindo um ciclo completo de comunicação entre a Terra e Marte. No fim de contas, limita a distância que o Perseverance consegue percorrer sem uma “mãozinha”.

A NASA/JPL também está a trabalhar numa forma de o Perseverance usar IA para se re-localizar. O principal obstáculo é fazer a correspondência entre as imagens orbitais e as imagens ao nível do solo captadas pelo rover. Parece muito provável que a IA venha a ser treinada para se destacar exatamente nessa tarefa.

É evidente que a IA está destinada a ter um papel muito maior na exploração planetária. O próximo rover de Marte poderá ser bem diferente dos atuais, com navegação autónoma mais avançada e outras funcionalidades baseadas em IA. Já existem conceitos para um enxame de drones voadores libertados por um rover para aumentar o seu 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 com IA. A missão Dragonfly da NASA para Titã, a lua de Saturno, vai fazer um uso extensivo de IA. Não só para navegação autónoma enquanto o rotorcraft voa, mas também para curadoria autónoma de dados.

"Imagine intelligent systems not only on the ground at Earth, but also in edge applications in our rovers, helicopters, drones, and other surface elements trained with the collective wisdom of our NASA engineers, scientists, and astronauts," said Matt Wallace, manager of JPL's Exploration Systems Office.

"That is the game-changing technology we need to establish the infrastructure and systems required for a permanent human presence on the Moon and take the US to Mars and beyond."

This article was originally published by Universe Today. Read the original article.