A IA e o ML há muito que transcenderam as fronteiras da ficção científica, onde antes eram apenas imaginados como ferramentas para a colonização do espaço e a exploração interestelar.
Com as recentes missões à superfície marciana, o desenvolvimento pela SpaceX de foguetões superpesados reutilizáveis e a investigação em robótica autónoma com IA, estamos agora no limiar de uma nova era na exploração espacial.
Investigações recentes abriram caminho para que robôs integrados em IA possam extrair materiais diretamente da superfície planetária e construir estruturas capazes de alojar seres humanos em segurança, com fornecimento de oxigénio.
A investigação inovadora sobre a "IA constitucional", orientada por opiniões de origem democrática, poderá constituir uma solução para a governação espacial, permitindo à humanidade "exportar" modelos de governação eficazes para outros planetas.
Em vez de os colonizadores serem incumbidos da construção, podem simplesmente entrar numa instalação habitável, quase completa, e sentir-se em casa. As constituições mantidas pela IA apoiariam as funções sociais que vivem e crescem à medida que a colónia progride e evolui.
Descoberta de exoplanetas com IA
A exploração de exoplanetas - planetas fora do nosso sistema solar - é um passo fundamental na nossa tentativa de compreender o cosmos e potencialmente identificar mundos habitáveis.
Enquanto Marte é um trampolim para a colonização de exoplanetas, a identificação e investigação de exoplanetas estão a ajudar-nos a compreender melhor a Terra e a razão pela qual é a "escolhida" para albergar formas de vida avançadas.
O Telescópio espacial Kepler lançado em 2009, foi fundamental para a continuação da investigação de exoplanetas. A sua missão principal consistia em observar mais de 150 000 estrelas, identificando exoplanetas através da deteção do minúsculo escurecimento da luz estelar quando os planetas transitavam ou passavam em frente das suas estrelas hospedeiras.
Esta missão, que decorreu entre 2009 e 2013, levou à descoberta de milhares de exoplanetas, mas o grande volume de dados recolhidos pelo Kepler era excecionalmente difícil de analisar através dos métodos estatísticos tradicionais.
A introdução da IA, nomeadamente a rede neural profunda denominado ExoMinerO programa Kepler, que permite aos investigadores analisar anos de dados de telescópios espaciais como o Kepler, possibilitou a identificação de novos corpos planetários com uma precisão notável.
Em 2021, o ExoMiner validou 301 novos exoplanetas. A missão Kepler, na sua totalidade, foi incrivelmente bem sucedida, resultando na confirmação de 4.888 exoplanetas a partir de 6 de dezembro de 2021.
O legado do Kepler é profundo - após nove anos no espaço profundo, forneceu provas de que o nosso céu noturno está repleto de milhares de milhões de planetas escondidos, muitos dos quais podem ser capazes de suportar vida no passado, presente ou futuro.
Estabelecer as bases para a colonização
Para que os seres humanos possam habitar com sucesso outros planetas, necessitam de amplos recursos - incluindo oxigénio e matérias-primas. Uma opção é transportar recursos para o espaço através de um foguetão, o que se tornou cada vez mais possível com o sistema Falcon Heavy da SpaceX.
No entanto, com cada missão a custar milhares de milhões de dólares, seria consideravelmente mais eficiente sintetizar e montar esses recursos in situ, utilizando robôs autónomos e laboratórios de investigação enviados para o planeta antes da chegada dos humanos.
Os robôs poderiam começar a construir infra-estruturas pré-fabricadas para os colonizadores, prontas a serem utilizadas por humanos. As infra-estruturas poderiam ser construídas e rigorosamente testadas para garantir a segurança antes de se porem vidas em risco. Pode até ser possível extrair recursos diretamente da superfície do planeta em questão.
Os investigadores já propuseram uma série de métodos de construção teóricos para a construção de infra-estruturas em planetas como Marte, incluindo para o recente projeto da NASA Desafio Habitat com impressão 3Dque atribuiu aos designers a tarefa de construir abrigos práticos com mecanismos de sobrevivência críticos incorporados. As ideias incluíam a construção de abrigos construídos na parte lateral de penhascos ou abrigos impressos em 3D que utilizavam o gelo como material de construção.
Os recentes avanços em IA, ML e robótica seriam capazes de apoiar a construção fora do planeta, talvez até mesmo gerindo o processo de construção de ponta a ponta de forma autónoma.
Por exemplo, uma equipa de investigação chinesa conseguiu utilizou a IA para criar oxigénio numa superfície marciana simulada. O robô de IA, tal como descrito no estudo publicado na Síntese da naturezaO projeto de investigação da Universidade de Paris, em colaboração com a Universidade de Lisboa, foi incumbido de desenvolver um catalisador a partir de amostras de rocha marciana, essencial para acelerar o processo de produção de oxigénio a partir da água.
O catalisador resultante ajuda a dividir a água (H2O) em oxigénio (O2) e hidrogénio (H2) através de uma reação eletroquímica, o que teoricamente permitiria aos robôs autónomos em Marte sintetizar oxigénio antes da chegada do homem.
O Professor Jun Jiang, coautor do artigo, sublinhou a importância do feito, afirmando: "A maior implicação é que um robô guiado por IA é capaz de produzir produtos químicos úteis em condições desconhecidas com materiais desconhecidos".
Robôs e laboratórios de investigação autónomos como estes poderão criar oxigénio noutros planetas para os humanos quando estes chegarem, lançando as bases para a colonização.
Criar materiais noutros planetas
A investigação está também a descobrir métodos para descobrir e sintetizar autonomamente novos materiais utilizando a aprendizagem automática. DeepMind atingiu recentemente um novo marco na ciência dos materiais com a sua Sistema de redes gráficas para a exploração de materiais (GNoME).
GNoME localizou 2,2 milhões de novos cristaisO que, segundo os investigadores, demoraria cerca de 800 anos utilizando métodos convencionais. Foram testados 700 materiais estáveis e 41 dos 58 foram sintetizados por um laboratório autónomo chamado A-Lab.
O A-Lab em Berkeley mistura e aquece ingredientes para sintetizar estes novos materiais, combinando a robótica com a aprendizagem automática para gerir a tarefa de ponta a ponta com o mínimo de intervenção humana.
Imagine um futuro em que sistemas de IA como o GNoME são instalados em planetas como Marte. Em conjunto com outras tecnologias, poderiam ser fundamentais para identificar e sintetizar materiais diretamente do ambiente planetário. Entretanto, foguetões reutilizáveis como o Falcon Heavy poderiam transportar materiais da Terra para abastecer os robôs de construção com matérias-primas ou peças planas prontas a montar.
A investigação anterior já estabeleceu métodos para analisar a superfície de outras plantas. Sabíamos pouco sobre a composição da superfície marciana e o seu clima até 2018, quando o Missão Mars InSight propôs-se a analisar o planeta de forma exaustiva.
O InSight tinha três instrumentos principais: o A Experiência Sísmica para a Estrutura Interior (SEIS), o Pacote de Fluxo de Calor e Propriedades Físicas (HP³) e a Experiência de Rotação e Estrutura Interior (RISE).
- O SEIS, um sismómetro sofisticado, mediu as vibrações internas de Marte para revelar as propriedades da sua crosta, manto e núcleo.
- O objetivo do HP³ era medir a temperatura do Planeta Vermelho e determinar o seu fluxo de calor interno.
- O RISE, com base na radiociência, analisou a oscilação do pólo norte de Marte para fornecer informações sobre o tamanho e a composição do seu núcleo metálico.
Missões exploratórias como a InSight podem recolher dados iniciais de planetas colonizáveis para ajudar a conceber tecnologias e técnicas que maximizem a utilização dos recursos do planeta em questão.
O processo de construção envolveria a utilização da geologia e composição atmosférica únicas do planeta para criar materiais adequados à construção de habitats, sistemas de suporte de vida e outras infra-estruturas essenciais para as colónias humanas.
A capacidade da IA para analisar rapidamente e iterar sobre milhões de combinações potenciais aceleraria o processo de encontrar materiais adequados para várias necessidades de colonização.
IA para a governação espacial
Uma vez estabelecidas as colónias no espaço, a IA pode ajudar a governá-las.
A governação do espaço é um tema complexo, que nos obriga a questionar: que políticas e modelos sociais exportamos para a nova colónia?
Formar formas de governação eleitas ou representativas a partir de um conjunto limitado de pessoas não é ideal, especialmente nas fases iniciais da colonização. Conflitos e pontos de vista divergentes podem ser catastróficos, especialmente quando os colonizadores têm também de lidar com o stress e os rigores de habitar outro planeta.
A IA poderia fornecer uma solução, oferecendo modelos de governação pré-fabricados que desenvolvemos na Terra. Um exemplo interessante é o trabalho da Anthropic sobre "IA constitucionalque implica a codificação de valores explícitos nos sistemas de IA através de um processo democrático.
A utilização da IA constitucional oferece uma nova abordagem para incorporar valores democráticos nos sistemas de IA. Isto envolve a participação do público na elaboração de um conjunto de princípios, ou uma "constituição", para os modelos de IA, garantindo que a sua tomada de decisões se alinha com normas e valores amplamente aceites.
Ética e legislação do público no espaço
Avançando com o seu trabalho sobre a IA constitucional, a Anthropic desenvolveu "IA constitucional colectivaA "Anthropic", um processo de participação do público utilizado pela Anthropic, que envolveu cerca de 1000 americanos para redigir uma constituição para um sistema de IA, demonstra a viabilidade de envolver o público na governação da IA.
De forma notável, foi demonstrado que esta técnica melhorou as pontuações de enviesamento em comparação com os modelos constitucionais padrão do Anthropic.
No contexto da governação espacial, poderiam ser implementados processos semelhantes para reunir contributos globais sobre questões-chave como a atribuição de recursos, a ética interplanetária e a proteção do ambiente.
Esta abordagem democrática garante que os sistemas de IA na governação espacial são orientados por diversas perspectivas, tornando as políticas mais representativas e inclusivas. Além disso, poderão evoluir à medida que as sociedades espaciais crescem.
Os sistemas constitucionais de IA poderiam ser concebidos para defender e fazer cumprir as leis e políticas espaciais que reflectem um consenso humano coletivo, aplicando esta abordagem à governação do espaço.
Isto poderia envolver a gestão do tráfego espacial, a regulação das actividades mineiras em corpos celestes e a garantia de que a exploração espacial é conduzida de uma forma ética e ambientalmente responsável. Além disso, a abordagem da constituição pública pode ajudar a garantir que as actividades de monitorização e execução sejam transparentes e alinhadas com os valores públicos.
É claro que há muito trabalho a fazer neste domínio, uma vez que é complicado equilibrar a adesão da IA aos princípios éticos com a funcionalidade prática, especialmente no que diz respeito a evitar a criação de sistemas demasiado cautelosos ou inúteis. Além disso, os sistemas de governação da IA continuariam a ser susceptíveis de preconceitos e deturpações, tal como admitido pela Anthropic no seu trabalho.
Desde a construção autónoma de edifícios habitáveis até à governação apoiada por IA, os perigos e a trepidação da colonização do espaço representam simultaneamente um novo horizonte e um desafio.
A IA será capaz de assumir parte da responsabilidade pelos projectos de colonização do espaço, possivelmente criando infra-estruturas habitáveis completas com oxigénio, recursos naturais e talvez até mesmo quintas férteis prontas a alimentar os colonizadores à chegada.
No que respeita à governação, a IA permitiria à humanidade conceber e exportar modelos constitucionais rigorosamente testados que tratassem de forma transparente as principais decisões.
Ficção científica? Para já, mas provavelmente não para sempre.
