Em dezembro do ano passado, um robô percorreu parte da superfície de Marte seguindo uma rota planejada por inteligência artificial (IA). O rover Perseverance, da NASA, realizou dois deslocamentos com trajetos definidos por IA, em uma demonstração que aponta para um futuro em que máquinas poderão explorar outros mundos com maior independência.
O episódio representa um avanço significativo – até então, a definição das rotas do veículo dependia do trabalho de especialistas na Terra. Com a nova tecnologia, a IA analisou imagens e informações sobre o terreno para identificar obstáculos e propor caminhos seguros.
Imagem orbital anotada mostra as rotas planejadas por IA (em magenta) e as rotas reais (em laranja) percorridas pelo rover Perseverance em Marte em 10 de dezembro de 2025 na Cratera Jezero. Crédito: NASA/JPL-Caltech/UofA
A mudança responde a um dos principais desafios das missões espaciais: a distância. Os sinais entre a Terra e Marte levam vários minutos para percorrer o espaço, o que impede o controle dos veículos em tempo real. Quanto maior a autonomia dos robôs, menor a necessidade de esperar por novas instruções.
Outra iniciativa que ajuda a entender esse caminho é o projeto Exploração Robótica Distribuída, Autônoma e Cooperativa (CADRE, na sigla em inglês), da NASA. A proposta envolve pequenos robôs que trabalham de forma coordenada na Lua, compartilhando informações e explorando o terreno em conjunto. Mas como máquinas diferentes podem cooperar em um ambiente tão imprevisível quanto o espaço?
Os exemplos também levantam dúvidas sobre os limites dessa autonomia. Como garantir que um sistema tome decisões seguras diante de situações inesperadas? Qual deve ser o papel dos especialistas humanos quando os robôs passam a escolher seus próprios caminhos? E até onde a IA pode transformar a maneira como exploramos o Sistema Solar?
Roberto ‘Pena’ Spinelli é o convidado desta sexta-feira (23) do Programa Olhar Espacial. – Crédito: Reprodução/Redes Sociais
Essas são algumas das questões que estarão em pauta no programa Olhar Espacial desta sexta-feira (23), que recebe Roberto ‘Pena’ Spinelli, físico graduado pela Universidade de São Paulo (USP), com especialização em Machine Learning pela Universidade de Stanford, nos EUA, pesquisador na área de IA e colunista do Olhar Digital News, para um bate-papo sobre como a inteligência artificial e a robótica podem transformar os rumos da exploração espacial.
Como assistir ao Programa Olhar Espacial
Apresentado por Marcelo Zurita, presidente da Associação Paraibana de Astronomia – APA; membro da SAB – Sociedade Astronômica Brasileira; diretor técnico da Rede Brasileira de Observação de Meteoros (Bramon) e coordenador nacional do Asteroid Day Brasil, o programa é transmitido ao vivo, todas as sextas-feiras, às 21h (horário de Brasília), pelos canais oficiais do veículo no YouTube, Facebook, Instagram, X (antigo Twitter), LinkedIn e TikTok. Mas atenção! Excepcionalmente desta vez, o programa começa mais cedo, às 20h20!
O uso da inteligência artificial (IA) no ambiente educacional tem gerado intensos debates, mas uma iniciativa recente mostra como essa tecnologia pode ser uma aliada no ensino e na divulgação científica.
Na última sexta-feira (2), o uso de modelos generativos de IA para simular conversas com personalidades históricas da ciência foi tema do programa Olhar Espacial, apresentado pelo astrônomo Marcelo Zurita, que recebeu o professor Ricardo Francisco Pereira, do Departamento de Física da Universidade Estadual de Maringá (UEM).
Coordenador de projetos de formação continuada de professores e pesquisador na área de ensino de física e astronomia, ele compartilhou sua experiência ao escrever um artigo em duas partes para a revista Astronova. No projeto, ele utilizou a ferramenta de IA Manus para simular uma entrevista fictícia com o físico e astrônomo Galileu Galilei.
Imagine conversar com gênios do passado, como Galileu Galilei, usando a IA – o Olhar Espacial convida você para essa experiência. – Crédito: Imagem gerada por IA
Atividade leva IA para sala de aula de forma proveitosa e criativa
Durante a entrevista, Pereira detalhou o passo a passo do desenvolvimento desse experimento pedagógico. “O uso das IAs passou a criar uma dificuldade, em que nós temos que nos modernizar, nos atualizar, desenvolver atividades em que os alunos não façam simplesmente o básico – enviar um prompt, copiar e colar, depois apresentar para a gente em sala de aula”, disse o professor. “Então, já tento lidar com essa questão da IA na educação na prática, na vivência. E uma das atividades que eu estava tentando desenvolver envolvia um pouco de história da física. Obviamente, quando a gente fala de história da física, um dos maiores nomes que vem à cabeça é o Galileu Galilei. Aí me veio a ideia de tentar fazer uma entrevista com o Galileu, ver se eu conseguia uma resposta adequada de uma IA para me responder como se fosse o próprio”.
Pereira explicou que o procedimento foi desenvolver as questões como se ele fosse um entrevistador e passar essas perguntas para a IA responder como o físico. “Eu expliquei o que eu queria para a IA e desenvolvi questões, temas da pesquisa que eu queria perguntar. Fui montando e desenvolvendo as minhas questões tentando explorar não simplesmente uma resposta pronta da IA; eu gostaria e queria que ela tentasse gerar uma resposta que o Galileu responderia. É diferente de você simplesmente colocar uma pergunta direta e ela responder, porque ela tem acesso a muito material sobre Galileu. Mas quando faz uma pergunta, por exemplo, de como ele chegou a uma determinada conclusão, essa IA vai ter que criar uma resposta que não existe, e aí você consegue contextualizar o personagem”.
Entre as questões levantadas pela IA que mais se destacaram, estiveram a motivação para apontar a luneta para o céu – feito que revolucionou a astronomia no início do século XVII, o tornando conhecido como “pai da astronomia moderna” – e os sentimentos do cientista ao ter que renegar suas descobertas perante o tribunal da Inquisição.
Marcelo Zurita e o professor Ricardo Francisco Pereira, do Departamento de Física da Universidade Estadual de Maringá (UEM), no programa Olhar Espacial. – Crédito: YouTube/Olhar Digital
Público do programa conversou com Newton e Einstein
Ao longo do programa, Zurita também colocou a tecnologia em prática ao vivo, abrindo um chat interativo para fazer perguntas a representações de outros ícones da ciência, como Isaac Newton, Albert Einstein e Cecilia Payne. Os avatares das IAs responderam a questionamentos enviados pelo público e pelo apresentador, abordando tópicos como os limites do uso da matemática no Universo, as implicações conceituais da relatividade geral e os desafios enfrentados pelas mulheres na trajetória acadêmica.
Apesar dos resultados positivos e do caráter lúdico da experiência, Pereira fez alertas importantes sobre as limitações da tecnologia. Ele ressaltou que a IA deve ser tratada estritamente como uma ferramenta didática complementar, e não como uma fonte definitiva de reconstrução histórica ou substituta do pensamento crítico.
Simulação de conversa com Isaac Newton usando a IA. – Crédito: YouTube/Olhar Digital
“Eu acho que dá para ter uma noção do contexto, mas a gente nunca sabe se o Galileu realmente responderia aquilo, não tem como saber. Você só tem como estimar se a resposta está próxima daquilo que o Galileu pensava dado os trabalhos dele, dado o que ele falava e publicava. Então, há que se ter muito cuidado com isso, desse contexto, e usar ela mais como ferramenta didática mesmo para ajudar a compreender mais sobre o caso do Galileu, sobre as descobertas e as consequências delas. Há que se ter bastante cuidado para não ter nenhuma desconstrução histórica dos personagens”.
Para o professor, o uso inadequado das IAs pode induzir a erros por meio de “alucinações” do sistema – quando a máquina inventa dados ou insere conceitos anacrônicos – e comprometer o desenvolvimento cognitivo dos estudantes caso estes apenas terceirizem suas tarefas intelectuais.
Por fim, o convidado defendeu a necessidade de uma adaptação pedagógica consciente por parte de educadores e estudantes. Em sua visão, cabe aos professores reformular a dinâmica das atividades em sala de aula, incentivando o uso responsável da inteligência artificial para estimular a curiosidade e o aprendizado ativo sem abdicar da reflexão própria.
Imagine enviar uma mensagem para Isaac Newton pedindo detalhes sobre as três leis do movimento ou sobre o cálculo diferencial que descreve a órbita dos planetas. Ou mandar um áudio para Albert Einstein perguntando sobre como a gravidade dobra a luz das estrelas e distorce a passagem do tempo.
Você também poderia questionar Nicolau Copérnico sobre o colapso do modelo geocêntrico e o impacto de demonstrar que a Terra gira em torno do Sol, além de debater com Aristóteles sobre os elementos primordiais e as primeiras observações do movimento terrestre.
Retrato do cientista Galileu Galilei, pintado por Justus Sustermans por volta de 1637. A obra original está no museu Galeria Uffizi, em Florença. – Crédito: Enciclopédia Britannica / Galeria Uffizi, Florença
O passaporte para essa viagem no tempo está na Inteligência Artificial (IA) – a ferramenta ideal para tirar esses conceitos das páginas dos livros e transformá-los em diálogos dinâmicos, aproximando o público de discussões que mudaram a história da ciência.
Professor treinou IA para “entrevistar” Galileu Galilei
Ficou curioso para ver como isso funciona na prática? O Olhar Espacial desta sexta-feira (2) recebe o professor Ricardo Francisco Pereira, do Departamento de Física da Universidade Estadual de Maringá (UEM). Em dois artigos publicados na Revista Astronova, ele usou recursos de IA para simular o raciocínio de Galileu Galilei (você pode acessar os artigos aqui e aqui).
O pesquisador treinou a ferramenta para responder exatamente como responderia o famoso “pai da astronomia moderna”. Durante o programa, vamos entender os bastidores dessa experiência inédita e debater como a tecnologia pode ser utilizada de forma positiva na educação para transformar o aprendizado em sala de aula.
O convidado desta sexta-feira (2) do Programa Olhar Espacial é o professor Ricardo Francisco Pereira. – Crédito: Arquivo pessoal
Além de docente da UEM, trabalhando no curso de Licenciatura em Física, Pereira é coordenador de projeto de pesquisa e de vários cursos de formação continuada para professores de Física. Com Bacharel e Licenciatura em Física, ele é mestre e doutor em Educação para a Ciência e o Ensino de Matemática. Também tem experiência no ensino de Astronomia, produção de materiais didático-pedagógicos e impressões 3D, é coorganizador de livros voltados para o ensino de Física e Astronomia e divulgação científica e autor do site Recursos de Física.
O programa desta noite reúne tecnologia, física e história em um encontro imperdível! Conecte-se com a gente nas redes sociais, compartilhe suas impressões no chat e venha participar dessa jornada incrível pelo conhecimento junto aos maiores gênios da ciência.
Como assistir ao Programa Olhar Espacial
Apresentado por Marcelo Zurita, presidente da Associação Paraibana de Astronomia – APA; membro da SAB – Sociedade Astronômica Brasileira; diretor técnico da Rede Brasileira de Observação de Meteoros (Bramon) e coordenador nacional do Asteroid Day Brasil, o programa é transmitido ao vivo, todas as sextas-feiras, às 21h (horário de Brasília), pelos canais oficiais do veículo no YouTube, Facebook, Instagram, X (antigo Twitter), LinkedIn e TikTok.
Pesquisadores da UNIASSELVI desenvolveram um estudo que usa inteligência artificial e automação para reunir informações climáticas e analisar possíveis impactos de um Super El Niño no Brasil.
A pesquisa aponta 97% de chance de o fenômeno continuar ativo até 2027 e 81% de possibilidade de atingir intensidade muito forte, com efeitos que podem variar conforme a região do país.
Norte e Nordeste podem enfrentar períodos secos, enquanto o Sul pode ter mais chuvas e risco de enchentes. – Imagem: BrianAJackson/iStock
IA reúne informações para analisar riscos climáticos
O estudo utiliza inteligência artificial para cruzar dados de diferentes instituições meteorológicas e reunir, em uma única análise, projeções sobre o comportamento do El Niño.
O trabalho foi desenvolvido por Fábio Henrique Moisés e Matheus Fernando Cunha, acadêmicos de Engenharia de Software da UNIASSELVI, sob orientação do professor Pedro Sidnei Zanchett. A pesquisa também está relacionada à tese de doutorado RADIAN, de Zanchett, que investiga sistemas de apoio à decisão para gestão de desastres naturais usando IA generativa, computação em nuvem e automação.
Apesar do uso de tecnologia avançada, o estudo não cria uma previsão climática própria por inteligência artificial. A ferramenta organiza e compara projeções produzidas por centros meteorológicos nacionais e internacionais.
A inovação da pesquisa está em integrar inteligência artificial, automação e conhecimento científico para apoiar decisões em situações de risco. As mudanças climáticas exigem uma nova forma de interpretar dados.
Pedro Sidnei Zanchett, professor da UNIASSELVI e orientador do estudo, em nota.
Dados de grandes instituições ajudam no diagnóstico
Para elaborar a análise, os pesquisadores reuniram informações de órgãos como NOAA, NASA, INPE, INMET, CEMADEN e IRI. O objetivo foi comparar diferentes modelos climáticos e identificar padrões semelhantes entre as projeções.
Segundo Moisés, a tecnologia ajuda a transformar informações já disponíveis em análises mais organizadas.
“A inteligência artificial permite consolidar milhares de informações produzidas por diferentes instituições e transformá-las em análises capazes de apoiar decisões mais rápidas e fundamentadas. O desafio não é produzir mais dados, mas conectar o conhecimento que já existe”, afirma o pesquisador.
Entre os principais pontos analisados pelo estudo estão:
possibilidade de um El Niño muito forte até 2027;
integração de dados de órgãos climáticos brasileiros e internacionais;
uso de IA e automação para organizar informações;
apoio ao planejamento diante de possíveis eventos extremos.
O termo Super El Niño não é uma classificação técnica oficial, mas costuma ser usado para indicar episódios de grande intensidade do fenômeno, causado pelo aquecimento anormal das águas do Pacífico equatorial.
Agricultura também pode sentir os efeitos do clima extremo, com impactos em culturas como soja (foto), milho e café.
Impactos podem mudar conforme a região brasileira
Os efeitos esperados não devem ser iguais em todo o país. Norte e Nordeste podem enfrentar períodos mais secos, enquanto Centro-Oeste e parte do Sudeste podem registrar ondas de calor e redução das chuvas. Já a Região Sul aparece como área com maior possibilidade de chuvas intensas e enchentes.
Na agricultura, a pesquisa aponta possíveis impactos em culturas como arroz, trigo, soja, milho e café. A combinação de calor e mudanças no regime de chuvas também pode aumentar o estresse térmico dos rebanhos.
O estudo ainda destaca riscos relacionados ao avanço das queimadas na Amazônia, Cerrado e Pantanal, além da piora na qualidade do ar e do aumento de problemas respiratórios e cardiovasculares associados às ondas de calor.
Cunha ressalta que a pesquisa não substitui o trabalho dos centros meteorológicos.
“O consenso entre os principais modelos climáticos internacionais é um sinal importante de que o país deve se preparar. Nossa pesquisa organiza essas evidências e demonstra como tecnologias inteligentes podem contribuir para aumentar a capacidade de resposta diante de eventos extremos.”
Mesmo com os avanços, a inteligência artificial continua sendo uma ferramenta de apoio. Os resultados dependem da qualidade dos dados analisados e podem mudar conforme o comportamento do clima evolui.
A pesquisa mostra como a tecnologia pode ajudar especialistas a organizar informações e antecipar possíveis riscos, sem substituir a análise científica tradicional.
Um macaco-prego curioso ajudou cientistas a testar uma nova forma de estudar inteligência animal. Em uma floresta da Costa Rica, uma estação equipada com inteligência artificial, câmera e tela sensível ao toque começou a avaliar como esses primatas aprendem.
Chamado CapuchinAI, o dispositivo pode revelar como habilidades cognitivas influenciam decisões e sobrevivência dos animais em seu ambiente natural, algo difícil de observar em laboratórios, explica o The New York Times.
Macacos-prego aprendem com tela e IA em floresta da Costa Rica, ajudando cientistas a investigar inteligência e comportamento animal. – Imagem: Divulgação/Capuchinos de Taboga Project
Macaco aprende que tocar na tela libera banana
O primeiro encontro aconteceu no verão passado, quando Papi, um macho dominante, encontrou uma caixa de madeira com uma tela de 15 polegadas instalada na Reserva Florestal de Taboga.
No começo, o macaco apenas investigou o objeto. Depois de alguns toques, uma fatia de banana seca caiu em uma bandeja. A associação foi rápida: tocar a tela significava receber uma recompensa.
A estação foi criada para reconhecer os animais em tempo real e registrar suas respostas em testes simples de aprendizado. Para isso, os pesquisadores treinaram um modelo de inteligência artificial com imagens dos próprios macacos estudados na região.
Se realmente queremos entender como os primatas tomam decisões, se queremos entender como eles usam esses grandes cérebros que evoluíram, precisamos colocar isso no contexto do mundo em que eles estão navegando.
Marcela Benítez, primatóloga da Universidade Emory ao The New York Times.
Tecnologia acompanha diferenças entre os animais
A fase inicial trouxe um desafio inesperado: nos dois primeiros dias, nenhum macaco apareceu para interagir com o equipamento. O estudante de doutorado Federico Sánchez Vargas chegou a pensar que teria de recomeçar o projeto.
A situação mudou no terceiro dia, quando Papi apareceu. Ao longo dos testes, 16 macacos exploraram ou utilizaram a estação. Nem todos entenderam a proposta, mas parte deles conseguiu aprender a tarefa.
Os resultados indicaram que:
10 dos 16 macacos aprenderam a tocar a tela para receber alimento;
pelo menos 8 mantiveram esse conhecimento em sessões posteriores;
alguns animais tentaram interagir de outras formas, sem entender o mecanismo;
o sistema conseguiu registrar diferenças individuais de aprendizado.
A inteligência artificial reconhece macacos-prego em tempo real e acompanha como cada um aprende novas tarefas. – Imagem: Divulgação/Capuchinos de Taboga Project
Próximos testes vão avaliar habilidades mais complexas
A próxima etapa do projeto terá um modelo de reconhecimento facial mais avançado, capaz de identificar cada macaco individualmente. Uma versão anterior da tecnologia alcançou mais de 97% de precisão nesse tipo de identificação.
Os pesquisadores também pretendem criar novos desafios para medir capacidades como controle de impulsos e flexibilidade mental. Em alguns testes, os animais precisarão tocar quadrados verdes e evitar os vermelhos, além de se adaptar quando as regras mudarem.
A equipe quer descobrir se experiências vividas pelos animais, como períodos de seca, podem influenciar seu desenvolvimento cognitivo.
“Relacionar a cognição aos desafios do mundo real, aos resultados e, no fim, à sobrevivência — esse seria o objetivo final”, disse Benítez.
Apesar do avanço, os cientistas não querem transformar a floresta em um ambiente cheio de telas. “Eu não quero que seja como entrar em um cassino quando você está entrando na floresta”, afirmou a pesquisadora. A ideia é usar a tecnologia como uma ferramenta para entender melhor os primatas, sem substituir a observação humana.
A inteligência artificial (IA) promete revolucionar o mundo, mas isso tem um preço. Os grandes data centers que sustentam essa tecnologia consomem quantidades cada vez maiores de energia e água, aumentando a pressão sobre recursos limitados. Diante desse cenário, empresas passaram a considerar uma alternativa que parecia improvável: instalar parte dessa infraestrutura no espaço.
Com a SpaceX expandindo rapidamente suas operações, a união entre foguetes e processamento de dados deixou de ser apenas uma possibilidade distante e começou a se tornar realidade.
Ilustração de data center de inteligência artificial (IA) a bordo de satélite no espaço – Crédito: Pedro Spadoni via ChatGPT/Olhar Digital
Mas o espaço é a solução definitiva ou uma aposta megalomaníaca com riscos catastróficos? Em uma conversa no programa Olhar Espacial, que vai ao ar ao vivo todas as sextas-feiras pelas plataformas do Olhar Digital, o apresentador Marcelo Zurita, presidente da Associação Paraibana de Astronomia (APA), membro da Sociedade Astronômica Brasileira (SAB), diretor técnico da Rede Brasileira de Observação de Meteoros (BRAMON), e o físico Roberto ‘Pena’ Spinelli, especialista em Machine Learning, debateram esse cenário. Para eles, o que o mercado vende como “energia ilimitada” no espaço enfrenta gargalos de física, regulação e segurança que a indústria ainda não superou.
Ideia audaciosa enfrenta desafios
A ideia de levar servidores para o espaço começou a ganhar tração no final de 2024. Pena destaca que os primeiros projetos, como o da empresa Lumen, propunham painéis solares de quatro quilômetros quadrados. “Parecia um delírio técnico, dado o tamanho e a complexidade de manobra”, explica, relatando que essa iniciativa evoluiu para a StarCloud, que em maio de 2025 lançou com sucesso uma GPU Nvidia H100 ao espaço. Foi a prova de conceito que legitimou a discussão para o mercado financeiro.
Segundo Pena, a transição daquele conceito inicial para constelações de milhares de microsatélites, como o projeto TeraWave, da Blue Origin, ou a meta de um milhão de satélites de Elon Musk, alterou a mecânica orbital. Para o físico, essa corrida é movida pelo custo de oportunidade. “Investidores não focam apenas na viabilidade atual. Eles querem garantir que, caso essa tecnologia se torne o novo padrão, eles já sejam os proprietários da infraestrutura crítica em órbita”.
À esquerda, Marcelo Zurita, astrônomo e apresentador do Programa Olhar Espacial. À direita, o convidado Roberto ‘Pena’ Spinelli, físico e especialista em Machine Learning. – Crédito: Olhar Espacial
Zurita ressaltou o apelo da energia ininterrupta. “A ideia reside na órbita heliossíncrona. Ao lançar o satélite em uma inclinação específica, é possível manter a mesma posição relativa ao Sol, garantindo iluminação contínua durante todo o ano”, explica. “Dessa forma, evita-se o ciclo de sombra terrestre, que exigiria baterias massivas e ineficientes.”
Entretanto, a física impõe barreiras severas. Se você busca baixa latência para IAs, precisa estar na órbita terrestre baixa (LEO). “Não é um espaço infinito”, alerta Pena. “É um recurso limitado e quem o ocupa primeiro trava o acesso de outros. Além disso, no espaço, não há convecção ou condução. A única forma de emitir ou dissipar o calor é por radiação, um processo extremamente ineficiente.”
Pena reforça que a complexidade térmica é o maior gargalo. Na Terra, utilizamos água e ar para resfriar servidores. No vácuo, não há ar para transportar calor. “Quando olhamos a Estação Espacial Internacional, aqueles grandes painéis que parecem colchas de retalhos são radiadores. Sem eles, o calor gerado pelos chips derreteria o equipamento.” Para escalar processamento, precisaríamos de corpos gigantescos que estariam expostos a detritos e radiação cósmica o tempo todo.
Uma solução é o “trem de satélites”, uma espécie de “anel” de máquinas girando em torno da Terra. Cada unidade se comunicaria com a vizinha, reduzindo a latência necessária para computação. Embora mais viável que um painel gigante, manter esse alinhamento perfeitamente coeso diante de variações gravitacionais e efeitos de maré é um desafio de engenharia brutal, que exigiria satélites com capacidades de manobra autônoma muito além do que vemos hoje.
Futuro da IA pode ser no espaço (em breve) – Crédito: Imagem gerada por IA/Shutterstock
Especialistas protestam: Elon Musk não pode ser o “dono do espaço”
A fusão de interesses de Musk, com a SpaceX, a Tesla e XAI, desenha um império vertical inalcançável para a maioria. Para Zurita, isso traz uma dimensão geopolítica perigosa. “O Tratado do Espaço Exterior, dos anos de 1960, é obsoleto. Não há regulação que impeça uma empresa de ocupar uma órbita crítica e cobrar o equivalente a um aluguel de toda a humanidade pelo uso do espaço”.
Em 9 de janeiro deste ano, a Comissão Federal de Comunicações (FCC) dos Estados Unidos autorizou a expansão da constelação de segunda geração da Starlink em mais 7.500 satélites. Pouco depois, no dia 30 do mesmo mês, a agência passou a analisar um novo pedido da SpaceX para a operação de um sistema que prevê até um milhão de satélites dedicados exclusivamente ao processamento de dados de IA.
Essa postura de licenciamento em escala massiva é contestada por Pena. “A FCC é um órgão dos EUA. Que direito ela tem de autorizar o preenchimento da órbita baixa com um milhão de satélites, ignorando o impacto para o resto do planeta? O espaço é um bem universal”.
Além da ética, há o risco físico: o Efeito Kessler. Com milhares de satélites operando próximos, o impacto de um simples parafuso perdido poderia desencadear uma reação em cadeia de colisões.
Representação artística da Síndrome de Kessler. – Crédito: Gerador de imagens IA/Shutterstock
Zurita detalha esse efeito. Se um satélite é destruído, ele gera milhares de novos fragmentos. Se isso atinge o vizinho, iniciamos uma catástrofe que pode inviabilizar o acesso ao espaço por décadas. “Em 2009, Donald Kessler previu que chegaríamos a um ponto crítico. Desde então, a SpaceX lançou milhares de satélites. Somar um milhão a essa conta é uma escala de risco que a humanidade nunca enfrentou”.
A poluição visual é outro custo negligenciado. Se a infraestrutura de IA ocupar órbitas heliossíncronas, o brilho desses satélites seria visível em todo o globo no pôr do Sol. “Estamos dispostos a sacrificar a beleza natural do céu e a astronomia básica para garantir que uma IA processe dados mais rápido?”, questiona Zurita.
Planeta paga preço elevado por lançamento
A ideia de que o espaço salvaria a Terra parece ignorar o custo ambiental dos lançamentos. O metano queimado pelos foguetes e a renovação obrigatória das constelações a cada cinco anos impõem um custo de carbono que pode anular os ganhos de eficiência. “O lançamento espacial custa milhares de dólares por quilo (cerca de US$5 mil). Mesmo com a Starship barateando esse processo, a viabilidade econômica exigiria uma queda para patamares de 50 dólares por quilo, algo longe de ser sustentável sem subsídios externos massivos”, diz Zurita.
Sobre o destino do capital, a pergunta não é se os projetos são viáveis, mas por que são financiados. “É o pensamento de que, no futuro, quem fizer a Inteligência Artificial Geral vira o dono do mundo”, explica Pena.
É um movimento que prioriza o controle de infraestrutura em detrimento da sustentabilidade. Enquanto o mercado se curva a essas visões de órbita baixa megalomaníacas, os especialistas pedem cautela e fortalecimento de alternativas terrestres.
Em vez de buscar soluções espaciais de alto risco, Zurita defende que a inovação deve focar na eficiência terrestre. Ele aponta para projetos de data centers de próxima geração, que já começam a reutilizar o calor residual para alimentar turbinas ou aquecer sistemas urbanos, transformando um subproduto da computação em energia útil aqui no solo.
Pena ressalta que o cenário é de alerta total. Segundo ele, estamos criando um risco real para o ecossistema orbital que sustenta a comunicação e a navegação da era moderna.
Embora entusiasta da exploração espacial, o físico enfatiza que o desenvolvimento tecnológico precisa ser um esforço humanitário, guiado por interesses coletivos, e não uma ferramenta de poder privado que coloca em xeque a soberania do nosso próprio céu. “O espaço é a nossa última grande fronteira e a nossa janela para o cosmos. Transformá-lo em uma extensão estéril de data centers privados é um retrocesso que a humanidade não pode aceitar sem um debate global intenso. Devemos ter o direito de dizer não”.
Data centers na Lua: atraso de sinal torna uso ineficaz para IAs – Crédito: Imagem gerada por IA/Gemini
A opção de mover esse processamento para locais mais distantes, como a Lua, esbarra na barreira da latência. O atraso de sinal (dois segundos para um ciclo completo de ida e volta) torna o uso ineficaz para qualquer IA que dependa de processamento em tempo real. Por isso, a pressão tecnológica é concentrada na órbita baixa da Terra. É esse funil, que obriga o mundo a aglomerar servidores no espaço que nos cerca, que nos devolve, invariavelmente, ao risco de saturação e ao pesadelo do Efeito Kessler, transformando a nossa órbita em um tabuleiro onde cada satélite a mais aumenta, exponencialmente, a chance de uma colisão catastrófica.
Debate vai além da capacidade de processamento dos satélites
A corrida para levar infraestrutura de IA ao espaço não envolve apenas desafios tecnológicos. A órbita baixa da Terra é um recurso limitado e cada vez mais disputado, o que levanta preocupações sobre segurança, regulação e sustentabilidade. O aumento do número de satélites pode elevar o risco de colisões e da geração de detritos espaciais, agravando a possibilidade do chamado Efeito Kessler. Diante desse cenário, cresce a pressão por acordos internacionais que estabeleçam limites e regras para a ocupação orbital, conciliando a expansão econômica do setor com a preservação do ambiente espacial.
Para os especialistas, a expansão da infraestrutura de inteligência artificial para o espaço também levanta questionamentos sobre transparência e governança. A possibilidade de decisões com impacto global serem conduzidas por empresas privadas e órgãos reguladores nacionais alimenta discussões sobre quem deve definir os limites da ocupação orbital nas próximas décadas.
Nesse cenário, o debate vai além da capacidade de processamento ou da oferta de energia. Questões relacionadas à preservação do céu noturno, ao acesso ao espaço e à sustentabilidade das operações orbitais passam a integrar a discussão sobre o futuro da computação em larga escala.
À medida que projetos cada vez mais ambiciosos são anunciados, cresce também a preocupação com a concentração de infraestrutura estratégica nas mãos de poucos atores. O desafio está em garantir que os benefícios dessas tecnologias sejam compartilhados sem comprometer a segurança e a utilização sustentável da órbita terrestre.
A combinação entre inteligência artificial e observação por satélite está no centro de uma iniciativa da União Europeia voltada ao monitoramento dos oceanos. Apresentado pelas instituições europeias e incorporado recentemente a um plano para ampliar a vigilância marítima, o projeto pretende fornecer informações detalhadas para pesquisadores e gestores públicos.
A ferramenta, chamada European Digital Twin Ocean, reúne dados sobre diferentes condições oceânicas e permite simular cenários futuros. A proposta surge em um contexto de preocupação crescente com a elevação do nível do mar, o aquecimento das águas e a redução do gelo marinho no Ártico.
O sistema utiliza modelos digitais alimentados por informações coletadas em diversas regiões do planeta. Com isso, busca ampliar a compreensão sobre transformações ambientais e oferecer suporte a decisões relacionadas à conservação e ao uso sustentável dos recursos marinhos.
Réplica digital amplia capacidade de análise dos oceanos
A iniciativa tem como principal produto o European Digital Twin Ocean, conhecido pela sigla EDITO. A plataforma funciona como uma representação digital do ambiente marinho e pode ser acessada gratuitamente pela internet. Seu desenvolvimento é conduzido pela organização francesa Mercator Ocean International em parceria com o Flanders Marine Institute.
A estrutura reúne informações sobre diferentes aspectos dos oceanos, incluindo temperatura, salinidade, correntes marítimas, ondas e características biológicas. O objetivo é oferecer uma visão integrada do ambiente marinho por meio de mapas interativos e bases de dados consolidadas.
Em entrevista à Euronews, Alain Arnaud, diretor do programa de oceano digital da Mercator Ocean International, explicou que a plataforma opera com elevado nível de detalhamento e incorpora múltiplos indicadores sobre as condições dos mares. “É um modelo de altíssima resolução que reúne informações sobre o estado do oceano“, informou.
Um dos diferenciais do sistema é a possibilidade de projetar cenários hipotéticos. A ferramenta permite avaliar, por exemplo, como alterações na temperatura da água podem afetar populações de peixes ou de que forma determinadas áreas cobertas por vegetação marinha poderiam influenciar processos erosivos.
Consoante Arnaud, esse tipo de simulação é viabilizado por modelos apoiados em inteligência artificial, capazes de modificar condições iniciais utilizadas nos cálculos e gerar diferentes projeções sobre o comportamento do ambiente oceânico.
Mudanças no oceano ampliam intervalo de desova da tartaruga-comum em Cabo Verde -(Créditos: depositphotos.com / Keola)
Além dos recursos de análise, a plataforma passou a contar com um chatbot baseado em inteligência artificial para responder a dúvidas relacionadas aos oceanos. A ferramenta foi apresentada ao público durante a Digital Ocean Week, realizada em Bruxelas.
O avanço acelerado da tecnologia também é acompanhado pela equipe responsável pelo projeto. Ao comentar a evolução da inteligência artificial, Arnaud ressaltou a necessidade de adaptação diante da velocidade das mudanças. “Ela está avançando tão rapidamente que chega a ser assustador, mas precisamos estar preparados para nos adaptar.”
Os dados que alimentam o sistema têm origem principalmente de satélites europeus vinculados ao programa Copernicus, componente de observação da Terra da União Europeia. O projeto também pode incorporar informações obtidas por meio de cooperação internacional com outros países.
Segundo os responsáveis pela iniciativa, os satélites fornecem um panorama amplo das condições da superfície oceânica, enquanto embarcações distribuídas pelo mundo complementam o monitoramento com medições realizadas diretamente no ambiente marinho.
A incorporação do EDITO ao plano OceanEye, anunciada no início de junho, amplia a participação da plataforma nas estratégias europeias de observação dos oceanos. A expectativa é que o sistema alcance plena operação até 2030 e fortaleça não apenas a produção de conhecimento científico, mas também aplicações relacionadas à segurança marítima.
Recentemente, a equipe do Departamento de Engenharia Elétrica da PUC-Rio desenvolveu um modelo de inteligência artificial para auxiliar na preservação de ecossistemas em risco nas profundezas do oceano. A pesquisa foi publicada no periódico Springer Nature e possui autores como Vitor Sousa, Manoela Kohler e Marco Aurélio Pacheco; você pode ler o estudo na íntegra clicando aqui.
O projeto é importante porque, com o auxílio da inteligência artificial, os pesquisadores podem mais facilmente proteger vidas marinhas arriscadas pela extração de compostos do oceano, principalmente gás e petróleo, na costa brasileira. Instalações e equipamentos utilizados no fundo do mar para essa atividade podem afetar ecossistemas mais sensíveis, sendo um dos principais os ecossistemas de algas calcárias.
Para quem tem pressa:
Engenheiros da PUC-Rio desenvolveram um modelo de IA que auxilia a preservação de ecossistemas na costa brasileira;
Ações comerciais na costa brasileira, como extração de gás e petróleo, arriscam a vida marinha;
Para aprimorar o processo de identificação destas áreas e auxiliar em sua proteção, os cientistas criaram um software alimentado por IA.
O mapeamento para encontrar e preservar as algas
Algas calcárias comportam ecossistemais inteiros por conta de sua rigidez Imagem: Wikimedia, CC BY – Imagem: Wikimedia, CC BY
Dentre os ecossistemas ameaçados, um dos mais relevantes são as algas calcárias, um tipo de alga marinha impregnada por carbonato de cálcio e, ao lado dos corais, é a principal responsável pelos recifes marinhos. Por isso, o principal risco que esses seres sofrem é de danos à sua estrutura física.
Sua importância vem justamente da rigidez de suas estruturas. Várias espécies utilizam as algas calcárias como habitat; além disso, essas algas participam de processos químicos essenciais no oceano, como o armazenamento de carbono.
Para protegê-las, há regras que restringem a atividade extrativista em áreas com esse tipo de ecossistema. Porém, devido à profundidade — que torna extremamente difícil a entrada da luz e, com isso, a observação e identificação da vida marinha —, os especialistas sempre tiveram dificuldade em localizar as áreas com esse tipo de alga.
Atualmente, esse acompanhamento é realizado com veículos operados remotamente, os quais capturam imagens do fundo do mar. Essas imagens são analisadas, com auxílio de modelos de aprendizado profundo especializados, para identificar e mapear essas espécies ao longo do tempo. Esses dados são utilizados tanto para ajudar a definir onde instalar infraestruturas de pesquisa e extração de combustíveis, quanto para avaliar impactos ambientais posteriores.
Petrolíferas têm regras que protegem áreas sensíveis e essenciais para a biodiversidade marinha (Foto: Abdurrozaqf/Shutterstock)
O problema desse método é que as imagens são ruidosas e sofrem de bastante risco de imprecisões nas análises. Consequentemente, esses dados errôneos atrapalham o treinamento do modelo de aprendizagem profunda citado anteriormente. Um desafio comum no mundo dos dados.
No caso das algas calcárias, o ruído surge de pessoas não especializadas ou sobrecarregadas que as catalogam erroneamente, além de alguns erros que costumam vir de pesquisas automatizadas na web. Porém, algumas imagens são tão desafiadoras que até especialistas em condições normais podem classificá-las imprecisamente.
O modelo de inteligência artificial que aprimora o rastreio de ecossistemas inteiros
Vida marinha diversa – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)
Para aumentar a eficiência desses processos de mapeamento, uma nova abordagem foi proposta pela equipe da PUC-Rio. A equipe Vitor Sousa, Manoela Kohler e Marco Aurélio Pacheco incrementou técnicas de aprendizagem autossupervisionada que permitem que o sistema aprenda padrões diretamente dos dados, sem a interferência — por vezes ruidosa — do ser humano, por meio dos rótulos explicados anteriormente.
O método utilizado se chama aprendizado contrastivo, que ajuda a distinguir melhor semelhanças e diferenças entre os dados analisados. Na prática, essa novidade permite que a IA reconheça melhor os diferentes tipos de padrões, mesmo com dados incertos.
A equipe também atribuiu pesos aos diferentes rótulos de reconhecimento de acordo com a confiabilidade. Com isso, esse novo modelo separa imagens com rótulos confiáveis de imagens que podem apresentar imprecisões na análise. Esses exemplares com maior chance de erro são tratados com mais cautela.
Durante os testes feitos, foi utilizado um banco de dados conhecido da área. O resultado foi um acréscimo na precisão de 3%; no caso das algas calcárias, especificamente, houve um aumento de 1,6%.
Apesar de aparentar um aumento modesto, a equipe da PUC-Rio explica que o resultado “faz uma grande diferença em aplicações ambientais, que requerem muita precisão.”
Em entrevista concedida ao site The Conversation, a equipe revela o seguinte:
(…) nosso estudo também reforça que sistemas de inteligência artificial são profundamente influenciados pela qualidade dos dados com que são treinados. Lidar com essas imperfeições continua sendo um dos grandes desafios atuais da área, especialmente em contextos do mundo real.
— Vitor Sousa, Manoela Kohler e Marco Aurélio Pacheco, pesquisadores do Departamento de Engenharia Elétrica da PUC-Rio
Um estudo publicado recentemente no periódico científico The Astrophysical Journal traz mais de 10 mil novos candidatos a exoplanetas. A descoberta foi feita por pesquisadores que usaram inteligência artificial para analisar dados coletados pelo Satélite de Pesquisa de Exoplanetas em Trânsito (TESS), da NASA, ampliando de forma impressionante a busca por mundos fora do Sistema Solar.
Quando um objeto é detectado pela primeira vez, ele ainda é tratado apenas como “candidato”, até que novos testes confirmem sua existência. Isso acontece porque alguns sinais observados pelos telescópios podem ser causados por outros fenômenos do espaço ou até mesmo por falhas e interferências nos dados. Por isso, a confirmação exige análises detalhadas feitas por diferentes métodos e observatórios.
Atualmente, já existem mais de seis mil exoplanetas confirmados catalogados no arquivo oficial da NASA. Os novos candidatos encontrados agora podem aumentar drasticamente essa lista nos próximos anos.
Mais e 6,2 mil exoplanetas já foram confirmados. Com as novas descobertas, esse número pode mais do que dobrar. – Crédito: NASA/JPL-Caltech
Como o TESS descobre exoplanetas
Lançado em 2018, o TESS monitora o brilho de milhões de estrelas em busca de pequenas variações que indiquem a passagem de planetas diante delas. Esse método é conhecido como “trânsito”. Quando um planeta cruza a frente de sua estrela, o brilho observado diminui levemente por alguns instantes. O observatório espacial consegue registrar essa pequena queda de luminosidade e, assim, identificar possíveis mundos em órbita.
As estrelas mais brilhantes normalmente facilitam esse trabalho, porque o escurecimento provocado pelo planeta aparece de maneira mais evidente. No entanto, o novo estudo decidiu ir além e investigar estrelas muito mais fracas do que aquelas analisadas habitualmente.
Os pesquisadores examinaram estrelas cerca de 16 vezes menos brilhantes do que o padrão usado pelo TESS. Para lidar com uma quantidade gigantesca de informações, a equipe recorreu ao aprendizado de máquina, uma técnica de inteligência artificial capaz de identificar padrões rapidamente.
No total, mais de 83 milhões de estrelas observadas no primeiro ano da missão foram analisadas. Entre elas, os sistemas de inteligência artificial apontaram 10.091 objetos com sinais parecidos com trânsitos planetários que haviam passado despercebidos até agora.
Representação artística do caçador de exoplanetas TESS, da NASA – Crédito: NASA
Ao site IFLScience, os cientistas explicaram que parte desses candidatos pode não ser formada por planetas reais. Por isso, novas observações estão sendo feitas para verificar quais sinais realmente correspondem a mundos fora do Sistema Solar.
Até o momento, a equipe já conseguiu confirmar um dos candidatos encontrados. O planeta recebeu o nome de TIC 183374187 b e parece ser um “Júpiter quente”, categoria usada para gigantes gasosos que orbitam extremamente perto de suas estrelas.
Esses planetas costumam apresentar temperaturas altíssimas devido à proximidade com a estrela hospedeira. Segundo os pesquisadores, o novo mundo possui massa semelhante à de Júpiter, mas completa sua órbita em uma região muito mais quente.
Os pesquisadores pretendem continuar a investigação usando também os dados do segundo ano de funcionamento do TESS. A expectativa é descobrir ainda mais candidatos e aprimorar os métodos de confirmação utilizando inteligência artificial.
A NASA também planeja dar novos passos na busca por exoplanetas nos próximos anos usando o futuro Telescópio Espacial Nancy Grace Roman, que contará com instrumentos capazes de observar diretamente alguns deles e estudar detalhes de suas atmosferas.
Mais adiante, outro projeto importante deverá ampliar ainda mais essas pesquisas: o Observatório de Mundos Habitáveis, planejado para investigar planetas potencialmente habitáveis fora do Sistema Solar.
Um episódio envolvendo testes de segurança com inteligência artificial reacendeu preocupações sobre o potencial uso indevido da tecnologia em cenários de risco. Durante uma avaliação conduzida por especialistas, um chatbot foi capaz de sugerir estratégias detalhadas para a criação e disseminação de uma arma biológica.
O caso foi relatado pelo microbiologista David Relman, da Universidade Stanford, ao The New York Times. Ele participou de um programa de testes antes do lançamento público de um sistema de IA, que preferiu não revelar o nome devido a um acordo de confidencialidade com a empresa.
Segundo ele, a ferramenta não apenas respondeu a perguntas técnicas sobre patógenos, como também apresentou um plano completo de ataque. “[A IA] Respondia a perguntas que eu nem tinha pensado em fazer, com um nível de malícia e astúcia que me deixou arrepiado”, afirmou Relman, que já atuou como consultor do governo dos Estados Unidos em temas de biossegurança.
O pesquisador relatou que o chatbot descreveu como modificar um patógeno conhecido para torná-lo resistente a tratamentos, além de sugerir formas de disseminação e de como explorar vulnerabilidades em sistemas urbanos para maximizar danos e reduzir a chance de detecção.
A companhia que o contratou implementou correções após o teste, que Relman considerou insuficientes.
O cientista faz parte de um grupo restrito de especialistas que avaliam riscos extremos associados a modelos de IA. Nos últimos meses, outros pesquisadores também relataram interações preocupantes com diferentes sistemas, incluindo modelos disponíveis ao público.
Em testes conduzidos por Kevin Esvelt, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), assistentes virtuais chegaram a explicar como adquirir material genético, transformá-lo em uma arma biológica e distribuí-la em ambientes urbanos.
Em um dos casos, o ChatGPT descreveu o uso de balões meteorológicos para dispersão de substâncias;
O Gemini, do Google, classificou patógenos com base em seu potencial de impacto econômico;
Já o Claude, da Anthropic, foi capaz de sugerir a criação de uma toxina a partir de compostos farmacêuticos.
Outro pesquisador que falou ao NYT, mas em anonimato, relatou ter recebido um guia com cerca de 8 mil palavras detalhando etapas para reconstrução de um vírus responsável por uma pandemia. Segundo ele, o material tinha imprecisões, mas poderia facilitar o trabalho de alguém com conhecimento técnico.
Especialistas expressaram preocupação com a capacidade da IA de orientar a criação de armas biológicas – Imagem: alexkich/Shutterstock
Arma biológica pode estar distante… mas risco é real
Especialistas afirmam que o risco de ataques biológicos em larga escala ainda é considerado baixo, mas alertam que os avanços recentes ampliam o acesso a informações sensíveis. A combinação de dados científicos disponíveis online, venda de material genético e o suporte de ferramentas automatizadas pode facilitar a vida de indivíduos mal-intencionados.
O próprio CEO da Anthropic, Dario Amodei, já expressou preocupações nesse sentido: “a biologia é, de longe, a área que mais me preocupa, devido ao seu enorme potencial de destruição e à dificuldade de defesa contra ela”.
Apesar dos alertas, empresas do setor defendem que seus sistemas passam por constante aprimoramento. OpenAI, Google e Anthropic afirmam que vêm reforçando mecanismos de segurança e que as respostas analisadas não seriam suficientes, por si só, para viabilizar ataques no mundo real.
Ainda assim, falhas persistem. Técnicas conhecidas como “jailbreaking” permitem contornar restrições impostas pelos sistemas, e versões antigas de modelos continuam acessíveis, muitas vezes com menos barreiras de segurança.
Mesmo com limitações práticas – já que a criação de uma arma biológica exige experiência avançada – especialistas chamam atenção para o risco de uso por profissionais qualificados. “Um dos principais problemas enfrentados por atores experientes não é necessariamente criar o vírus, mas transformá-lo em uma arma”, disse o virologista Jens Kuhn ao NYT.
Ao mesmo tempo, pesquisadores ressaltam que a tecnologia também tem potencial positivo, especialmente na medicina. Sistemas de IA já são usados para acelerar descobertas científicas, incluindo o desenvolvimento de novos medicamentos e a análise de proteínas.
