{"id":7978,"date":"2023-12-04T12:44:40","date_gmt":"2023-12-04T12:44:40","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=7978"},"modified":"2024-03-28T00:41:06","modified_gmt":"2024-03-28T00:41:06","slug":"ai-and-ml-spearheading-the-journey-to-colonize-new-worlds","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/pt\/2023\/12\/ai-and-ml-spearheading-the-journey-to-colonize-new-worlds\/","title":{"rendered":"IA e ML: a liderar a viagem para colonizar novos mundos"},"content":{"rendered":"

A IA e o ML h\u00e1 muito que transcenderam as fronteiras da fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, onde antes eram apenas imaginados como ferramentas para a coloniza\u00e7\u00e3o do espa\u00e7o e a explora\u00e7\u00e3o interestelar.\u00a0<\/b><\/p>\n

Com as recentes miss\u00f5es \u00e0 superf\u00edcie marciana, o desenvolvimento pela SpaceX de foguet\u00f5es superpesados reutiliz\u00e1veis e a investiga\u00e7\u00e3o em rob\u00f3tica aut\u00f3noma com IA, estamos agora no limiar de uma nova era na explora\u00e7\u00e3o espacial.<\/span><\/p>\n

Investiga\u00e7\u00f5es recentes abriram caminho para que rob\u00f4s integrados em IA possam extrair materiais diretamente da superf\u00edcie planet\u00e1ria e construir estruturas capazes de alojar seres humanos em seguran\u00e7a, com fornecimento de oxig\u00e9nio.<\/span><\/p>\n

A investiga\u00e7\u00e3o inovadora sobre a \"IA constitucional\", orientada por opini\u00f5es de origem democr\u00e1tica, poder\u00e1 constituir uma solu\u00e7\u00e3o para a governa\u00e7\u00e3o espacial, permitindo \u00e0 humanidade \"exportar\" modelos de governa\u00e7\u00e3o eficazes para outros planetas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Em vez de os colonizadores serem incumbidos da constru\u00e7\u00e3o, podem simplesmente entrar numa instala\u00e7\u00e3o habit\u00e1vel, quase completa, e sentir-se em casa.<\/span> As constitui\u00e7\u00f5es mantidas pela IA apoiariam as fun\u00e7\u00f5es sociais que vivem e crescem \u00e0 medida que a col\u00f3nia progride e evolui.\u00a0<\/span><\/p>\n

Descoberta de exoplanetas com IA<\/span><\/h2>\n

A explora\u00e7\u00e3o de exoplanetas - planetas fora do nosso sistema solar - \u00e9 um passo fundamental na nossa tentativa de compreender o cosmos e potencialmente identificar mundos habit\u00e1veis.\u00a0<\/span><\/p>\n

Enquanto Marte \u00e9 um trampolim para a coloniza\u00e7\u00e3o de exoplanetas, a identifica\u00e7\u00e3o e investiga\u00e7\u00e3o de exoplanetas est\u00e3o a ajudar-nos a compreender melhor a Terra e a raz\u00e3o pela qual \u00e9 a \"escolhida\" para albergar formas de vida avan\u00e7adas.\u00a0<\/span><\/p>\n

O <\/span>Telesc\u00f3pio espacial Kepler<\/span><\/a> lan\u00e7ado em 2009, foi fundamental para a continua\u00e7\u00e3o da investiga\u00e7\u00e3o de exoplanetas. A sua miss\u00e3o principal consistia em observar mais de 150 000 estrelas, identificando exoplanetas atrav\u00e9s da dete\u00e7\u00e3o do min\u00fasculo escurecimento da luz estelar quando os planetas transitavam ou passavam em frente das suas estrelas hospedeiras.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Kepler\"
Representa\u00e7\u00e3o art\u00edstica do Kepler. Fonte: NASA.<\/figcaption><\/figure>\n

Esta miss\u00e3o, que decorreu entre 2009 e 2013, levou \u00e0 descoberta de milhares de exoplanetas, mas o grande volume de dados recolhidos pelo Kepler era excecionalmente dif\u00edcil de analisar atrav\u00e9s dos m\u00e9todos estat\u00edsticos tradicionais.<\/span><\/p>\n

A introdu\u00e7\u00e3o da IA, nomeadamente a rede neural profunda <\/span>denominado ExoMiner<\/span><\/a>O programa Kepler, que permite aos investigadores analisar anos de dados de telesc\u00f3pios espaciais como o Kepler, possibilitou a identifica\u00e7\u00e3o de novos corpos planet\u00e1rios com uma precis\u00e3o not\u00e1vel.<\/span><\/p>\n

Em 2021, o ExoMiner validou 301 novos exoplanetas. A miss\u00e3o Kepler, na sua totalidade, foi incrivelmente bem sucedida, resultando na confirma\u00e7\u00e3o de 4.888 exoplanetas a partir de 6 de dezembro de 2021.\u00a0<\/span><\/p>\n

O legado do Kepler \u00e9 profundo - ap\u00f3s nove anos no espa\u00e7o profundo, forneceu provas de que o nosso c\u00e9u noturno est\u00e1 repleto de milhares de milh\u00f5es de planetas escondidos, muitos dos quais podem ser capazes de suportar vida no passado, presente ou futuro.\u00a0<\/span><\/p>\n

Estabelecer as bases para a coloniza\u00e7\u00e3o<\/span><\/h2>\n

Para que os seres humanos possam habitar com sucesso outros planetas, necessitam de amplos recursos - incluindo oxig\u00e9nio e mat\u00e9rias-primas. Uma op\u00e7\u00e3o \u00e9 transportar recursos para o espa\u00e7o atrav\u00e9s de um foguet\u00e3o, o que se tornou cada vez mais poss\u00edvel com o sistema Falcon Heavy da SpaceX.<\/span><\/p>\n

No entanto, com cada miss\u00e3o a custar milhares de milh\u00f5es de d\u00f3lares, seria consideravelmente mais eficiente sintetizar e montar esses recursos in situ, utilizando rob\u00f4s aut\u00f3nomos e laborat\u00f3rios de investiga\u00e7\u00e3o enviados para o planeta antes da chegada dos humanos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Os rob\u00f4s poderiam come\u00e7ar a construir infra-estruturas pr\u00e9-fabricadas para os colonizadores, prontas a serem utilizadas por humanos. As infra-estruturas poderiam ser constru\u00eddas e rigorosamente testadas para garantir a seguran\u00e7a antes de se porem vidas em risco. Pode at\u00e9 ser poss\u00edvel extrair recursos diretamente da superf\u00edcie do planeta em quest\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Os investigadores j\u00e1 propuseram uma s\u00e9rie de m\u00e9todos de constru\u00e7\u00e3o te\u00f3ricos para a constru\u00e7\u00e3o de infra-estruturas em planetas como Marte, incluindo para o recente projeto da NASA <\/span>Desafio Habitat com impress\u00e3o 3D<\/span><\/a>que atribuiu aos designers a tarefa de construir abrigos pr\u00e1ticos com mecanismos de sobreviv\u00eancia cr\u00edticos incorporados. As ideias inclu\u00edam a constru\u00e7\u00e3o de abrigos constru\u00eddos na parte lateral de penhascos ou abrigos impressos em 3D que utilizavam o gelo como material de constru\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Casa de gelo marciana impressa em 3D, criada para o 3D Printed Habitat Challenge da NASA. Fonte: Melodie Yashar<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Os recentes avan\u00e7os em IA, ML e rob\u00f3tica seriam capazes de apoiar a constru\u00e7\u00e3o fora do planeta, talvez at\u00e9 mesmo gerindo o processo de constru\u00e7\u00e3o de ponta a ponta de forma aut\u00f3noma.\u00a0<\/span><\/p>\n

Por exemplo, uma equipa de investiga\u00e7\u00e3o chinesa conseguiu <\/span>utilizou a IA para criar oxig\u00e9nio<\/span><\/a> numa superf\u00edcie marciana simulada. O rob\u00f4 de IA, tal como descrito no estudo publicado na <\/span>S\u00edntese da natureza<\/span><\/a>O projeto de investiga\u00e7\u00e3o da Universidade de Paris, em colabora\u00e7\u00e3o com a Universidade de Lisboa, foi incumbido de desenvolver um catalisador a partir de amostras de rocha marciana, essencial para acelerar o processo de produ\u00e7\u00e3o de oxig\u00e9nio a partir da \u00e1gua.\u00a0<\/span><\/p>\n

O catalisador resultante ajuda a dividir a \u00e1gua (H2O) em oxig\u00e9nio (O2) e hidrog\u00e9nio (H2) atrav\u00e9s de uma rea\u00e7\u00e3o eletroqu\u00edmica, o que teoricamente permitiria aos rob\u00f4s aut\u00f3nomos em Marte sintetizar oxig\u00e9nio antes da chegada do homem.\u00a0<\/span><\/p>\n

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A IA e o sistema rob\u00f3tico trataram de todo o processo de conce\u00e7\u00e3o e s\u00edntese de um catalisador utilizando materiais presentes na superf\u00edcie marciana. Fonte: Nature.<\/figcaption><\/figure>\n

O Professor Jun Jiang, coautor do artigo, sublinhou a import\u00e2ncia do feito, afirmando: \"A maior implica\u00e7\u00e3o \u00e9 que um rob\u00f4 guiado por IA \u00e9 capaz de produzir produtos qu\u00edmicos \u00fateis em condi\u00e7\u00f5es desconhecidas com materiais desconhecidos\".<\/span><\/p>\n

Rob\u00f4s e laborat\u00f3rios de investiga\u00e7\u00e3o aut\u00f3nomos como estes poder\u00e3o criar oxig\u00e9nio noutros planetas para os humanos quando estes chegarem, lan\u00e7ando as bases para a coloniza\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Criar materiais noutros planetas<\/span><\/h2>\n

A investiga\u00e7\u00e3o est\u00e1 tamb\u00e9m a descobrir m\u00e9todos para descobrir e sintetizar autonomamente novos materiais utilizando a aprendizagem autom\u00e1tica. <\/span>DeepMind<\/span><\/a> atingiu recentemente um novo marco na ci\u00eancia dos materiais com a sua <\/span>Sistema de redes gr\u00e1ficas para a explora\u00e7\u00e3o de materiais (GNoME)<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

GNoME <\/span>localizou 2,2 milh\u00f5es de novos cristais<\/span><\/a>O que, segundo os investigadores, demoraria cerca de 800 anos utilizando m\u00e9todos convencionais. Foram testados 700 materiais est\u00e1veis e 41 dos 58 foram sintetizados por um laborat\u00f3rio aut\u00f3nomo chamado A-Lab.<\/span><\/p>\n

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O GNoME descobriu muitas vezes mais materiais do que a investiga\u00e7\u00e3o colectiva identificou at\u00e9 \u00e0 data. Fonte: DeepMind.<\/figcaption><\/figure>\n

O <\/span>A-Lab em Berkeley<\/span><\/a> mistura e aquece ingredientes para sintetizar estes novos materiais, combinando a rob\u00f3tica com a aprendizagem autom\u00e1tica para gerir a tarefa de ponta a ponta com o m\u00ednimo de interven\u00e7\u00e3o humana.\u00a0<\/span><\/p>\n

Imagine um futuro em que sistemas de IA como o GNoME s\u00e3o instalados em planetas como Marte. Em conjunto com outras tecnologias, poderiam ser fundamentais para identificar e sintetizar materiais diretamente do ambiente planet\u00e1rio.\u00a0<\/span>Entretanto, foguet\u00f5es reutiliz\u00e1veis como o Falcon Heavy poderiam transportar materiais da Terra para abastecer os rob\u00f4s de constru\u00e7\u00e3o com mat\u00e9rias-primas ou pe\u00e7as planas prontas a montar.\u00a0<\/span><\/p>\n

A investiga\u00e7\u00e3o anterior j\u00e1 estabeleceu m\u00e9todos para analisar a superf\u00edcie de outras plantas. Sab\u00edamos pouco sobre a composi\u00e7\u00e3o da superf\u00edcie marciana e o seu clima at\u00e9 2018, quando o <\/span>Miss\u00e3o Mars InSight<\/span><\/a> prop\u00f4s-se a analisar o planeta de forma exaustiva.<\/span><\/p>\n

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O m\u00f3dulo de aterragem InSight da NASA, movido a energia solar. Fonte: NASA.<\/figcaption><\/figure>\n

O InSight tinha tr\u00eas instrumentos principais: o<\/span> A Experi\u00eancia S\u00edsmica para a Estrutura Interior (SEIS), o Pacote de Fluxo de Calor e Propriedades F\u00edsicas (HP\u00b3) e a Experi\u00eancia de Rota\u00e7\u00e3o e Estrutura Interior (RISE).\u00a0<\/span><\/p>\n