{"id":260966,"date":"2026-02-07T23:02:10","date_gmt":"2026-02-07T23:02:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/260966\/"},"modified":"2026-02-07T23:02:10","modified_gmt":"2026-02-07T23:02:10","slug":"inteligencia-artificial-em-marte-perseverance-usou-trajetoria-planejada-por-uma-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/260966\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial em Marte? Perseverance usou trajet\u00f3ria planejada por uma IA"},"content":{"rendered":"

\"AA Perseverance executou sua primeira trajet\u00f3ria em Marte planejada por intelig\u00eancia artificial. Cr\u00e9dito: NASA \"Roberta Roberta Duarte<\/a> 07\/02\/2026 19:28 7 min <\/p>\n

A sonda Perseverance \u00e9 um rover da NASA enviado a Marte como parte da miss\u00e3o Mars 2020. <\/strong>O principal objetivo da miss\u00e3o da Perseverance \u00e9 a habitabilidade passada do planeta, entender sua geologia e coletar amostras de rocha para um futuro retorno \u00e0 Terra. A miss\u00e3o come\u00e7ou estudando a cratera Jezero que \u00e9 uma regi\u00e3o onde possivelmente existiu um rio no passado. A Perseverance utiliza um conjunto de instrumentos cient\u00edficos que faz an\u00e1lise mineral\u00f3gica e estrutural do ambiente marciano em tempo real.<\/p>\n

Para conseguir coletar rochas de diferentes regi\u00f5es, a Perseverance precisa se deslocar sobre o solo marciano que possui terrenos irregulares, rochas, declives e solo arenoso. Por causa disso, a Perseverance possui um sistema de seis rodas com tra\u00e7\u00e3o que foi projetado para esse tipo de solo. <\/strong>No entanto, a dificuldade se d\u00e1 por causa do atraso de comunica\u00e7\u00e3o entre a Terra e Marte, o que impede controle em tempo real. Sensores e c\u00e2meras s\u00e3o usados para mapear o terreno, evitar obst\u00e1culos e selecionar trajet\u00f3rias seguras.<\/p>\n

Entre os dias 8 e 10 de dezembro, a Perseverance realizou um trajeto no solo marciano cujo planejamento e otimiza\u00e7\u00e3o foram calculados com uso de intelig\u00eancia artificial.<\/strong> Um modelo foi usado para analisar imagens do terreno, estimar riscos e definir rotas que reduziram a necessidade de interven\u00e7\u00e3o humana. O uso de IA permite maior velocidade de deslocamento e tomada de decis\u00e3o local sem o problema do atraso de comunica\u00e7\u00e3o entre Terra e Marte. <\/p>\n

Perseverance<\/p>\n

A sonda Perseverance \u00e9 uma sonda da NASA que foi lan\u00e7ada em 2020 e fez parte de uma miss\u00e3o chamada Mars 2020. A sonda foi a sucessora da sonda Curiosity e ela foi projetada para investigar a hist\u00f3ria geol\u00f3gica e clim\u00e1tica de Marte. Com isso, o objetivo principal foi avaliar se o planeta j\u00e1 reuniu condi\u00e7\u00f5es para abrigar vida microbiana no passado.<\/strong> A sonda realiza an\u00e1lises in situ da composi\u00e7\u00e3o mineral\u00f3gica e qu\u00edmica das rochas e do solo ao buscar assinaturas biol\u00f3gicas preservadas.<\/p>\n

A sonda opera na cratera Jezero por ser uma regi\u00e3o que apresenta evid\u00eancias de um antigo sistema fluvial e uma probabilidade da exist\u00eancia de assinaturas biol\u00f3gicas.<\/p>\n

Al\u00e9m de caracterizar o ambiente marciano, a Perseverance tem tamb\u00e9m como objetivo a coleta e o armazenamento de amostras de rochas que ser\u00e3o retornadas \u00e0 Terra em miss\u00f5es futuras. <\/strong>A sonda tamb\u00e9m testa tecnologias para explora\u00e7\u00e3o humana, como o experimento MOXIE, que demonstrou a produ\u00e7\u00e3o de oxig\u00eanio a partir da atmosfera marciana que \u00e9 rica em CO2. <\/p>\n

Trajet\u00f3ria pelo solo marciano<\/p>\n

A sonda se locomove sobre a superf\u00edcie marciana atrav\u00e9s de seis rodas acopladas a uma suspens\u00e3o que foi projetada para manter a estabilidade em terrenos irregulares. Cada roda possui motores independentes que permitem controle de tra\u00e7\u00e3o e dire\u00e7\u00e3o, possibilitando curvas no pr\u00f3prio eixo.<\/strong> Os comandos de deslocamento s\u00e3o enviados daqui da Terra e os respons\u00e1veis tomam como base as imagens e dados topogr\u00e1ficos coletados pela pr\u00f3pria sonda e por orbitadores em Marte.<\/p>\n

Devido ao atraso de comunica\u00e7\u00e3o entre a Terra e Marte, que demora alguns minutos para ir e voltar, os movimentos n\u00e3o s\u00e3o controlados em tempo real.<\/strong> Em vez disso, os engenheiros planejam sequ\u00eancias detalhadas de comandos que definem velocidade, dire\u00e7\u00e3o e dist\u00e2ncia antes da execu\u00e7\u00e3o. Durante o deslocamento, sensores monitoram os par\u00e2metros e interrompe o movimento automaticamente a movimenta\u00e7\u00e3o caso algum problema seja identificado pelos sensores.<\/p>\n

Usando IA<\/p>\n

Em 8 e 10 de dezembro, a sonda realizou os primeiros deslocamentos cujas rotas foram planejadas por intelig\u00eancia artificial. Nesse experimento, conduzido pela NASA, modelos de IA generativa foram utilizados para definir os pontos do trajeto.<\/strong> A IA analisou imagens orbitais de alta resolu\u00e7\u00e3o obtidas pela c\u00e2mera HiRISE, que est\u00e1 no orbitador Mars Reconnaissance Orbiter, e combinou com dados de inclina\u00e7\u00e3o do terreno derivados de modelos simulados.<\/p>\n

\"AA IA conseguiu criar trajetos para que a sonda se deslocasse com as seis rodas que possuem motores independentes. Cr\u00e9dito: NASA<\/p>\n

Com base nesses dados, o sistema identificou e classificou elementos como rocha exposta, afloramentos e ondula\u00e7\u00f5es de areia, gerando um caminho cont\u00ednuo e seguro at\u00e9 o destino. Antes do envio dos comandos a Marte, as instru\u00e7\u00f5es produzidas pela IA foram validadas por uma r\u00e9plica virtual da Perseverance que \u00e9 usada para simular o deslocamento e verificar mais de 500 mil vari\u00e1veis<\/strong>. Esse processo marcou um avan\u00e7o na autonomia de explora\u00e7\u00e3o rob\u00f3tica em ambientes planet\u00e1rios.<\/p>\n

IA Generativa na Ci\u00eancia<\/p>\n

A IA generativa \u00e9 uma classe de modelos capazes de aprender padr\u00f5es complexos a partir de grandes volumes de dados. Com isso, a IA consegue gerar novas representa\u00e7\u00f5es, previs\u00f5es ou decis\u00f5es.<\/strong> Em aplica\u00e7\u00f5es espaciais como, por exemplo, ao interpretar imagens de terreno planet\u00e1rio identificando obst\u00e1culos como rochas e ondula\u00e7\u00f5es, estimar a posi\u00e7\u00e3o do ve\u00edculo e decidir rotas seguras, a IA generativa permite automatizar tarefas que antes exigiam intensa interven\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\n

Esses modelos poder\u00e3o contribuir para que sondas e outros sistemas de superf\u00edcie realizem deslocamentos em escala de quil\u00f4metros com maior autonomia. Al\u00e9m de otimizar o planejamento de trajetos, a IA generativa pode analisar grandes volumes de imagens e dados cient\u00edficos para sinalizar o que pode ser de interesse aos pesquisadores.<\/strong> Integrada a sondas, helic\u00f3pteros e drones como sistemas embarcados, essa tecnologia representa um passo para viabilizar infraestruturas de explora\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Refer\u00eancia da not\u00edcia<\/p>\n

NASA\u2019s Perseverance Rover Completes First AI-Planned Drive on Mars <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"A Perseverance executou sua primeira trajet\u00f3ria em Marte planejada por intelig\u00eancia artificial. Cr\u00e9dito: NASA Roberta Duarte 07\/02\/2026 19:28…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":260967,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_share_on_mastodon":"0"},"categories":[84],"tags":[443,109,107,108,933,2559,48318,32,33,105,103,104,39897,106,110,48317],"class_list":["post-260966","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-ciencia-e-tecnologia","tag-astronomia","tag-ciencia","tag-ciencia-e-tecnologia","tag-cienciaetecnologia","tag-inteligencia-artificial","tag-marte","tag-perseverance","tag-portugal","tag-pt","tag-science","tag-science-and-technology","tag-scienceandtechnology","tag-sonda","tag-technology","tag-tecnologia","tag-vida-em-marte"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@pt\/116031844779051845","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/260966","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=260966"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/260966\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/260967"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=260966"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=260966"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=260966"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}