Ciência e Espaço

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NASA usa IA para proteger os astronautas da missão Artemis 2 da radiação solar

Enquanto a cápsula Orion se afasta da Terra em direção à Lua, os astronautas da missão Artemis 2, lançada na última quarta-feira (1) pela NASA, vão perdendo parte da proteção natural do planeta: o campo magnético que ajuda a desviar a radiação solar. 

O maior risco das missões espaciais não são falhas técnicas ou micrometeoroides, mas partículas carregadas lançadas pelo Sol durante erupções e explosões solares. Para enfrentar esse perigo, a NASA monitora previsões de radiação com o auxílio de inteligência artificial (IA), desenvolvidas por pesquisadores da Universidade de Michigan, nos EUA, com o objetivo de alertar a tripulação antes que tempestades de partículas alcancem a nave, dando tempo para ações de proteção.

Em resumo:

  • Radiação solar é o maior risco no espaço profundo;
  • Partículas do Sol podem danificar DNA e células;
  • Nave da missão Artemis 2 tem blindagem, mas precauções ainda são necessárias;
  • Ferramenta de IA prevê tempestades solares com até 24 horas;
  • Modelos físicos estimam o impacto e duração da radiação;
  • Isso permite planejar e aplicar estratégias eficazes de proteção.
Lançamento da missão Artemis 2 à Lua, em 1º de abril de 2026 – Crédito: NASA/Aubrey Gemignani

NASA testa modelos de IA para alertar astronautas

O Grupo de Análise de Radiação Espacial (SRAG) da NASA acompanha essas previsões durante a missão. A Artemis 2 ocorre no pico do ciclo solar, quando manchas e erupções são mais frequentes. Recentes erupções lembram que os riscos são reais: prótons acelerados podem viajar quase à velocidade da luz e atingir a nave em minutos.

Se atingirem a tripulação, essas partículas podem causar danos celulares e aumentar risco de câncer a longo prazo. Em casos extremos, segundo a agência, podem provocar sintomas imediatos, como náuseas. Para reduzir riscos, a cápsula Orion foi construída com blindagem avançada, mas a NASA treina a tripulação para reforçar a proteção da cabine quando necessário.

Durante situações de risco elevado, os astronautas podem reorganizar equipamentos e usar partes da nave como barreira extra. Esse procedimento aumenta a proteção sem interromper o trabalho a bordo, permitindo que experimentos e operações continuem mesmo sob ameaça de radiação.

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Imagem ilustra partículas energéticas solares espiralando para fora do Sol após uma erupção de plasma. A NASA monitorará as previsões dessas partículas durante a missão Artemis 2 para proteger os astronautas da radiação – Crédito: Laboratório de Imagens Conceituais do Centro de Voos Espaciais Goddard da NASA.

A primeira ferramenta testada é um modelo de aprendizado de máquina. De acordo com um comunicado, ele estima a probabilidade de tempestades solares perigosas com até 24 horas de antecedência. Para isso, utiliza imagens da superfície e da coroa solar obtidas pelo Observatório de Dinâmica Solar (SDO), da NASA, e pelo Observatório Solar e Heliosférico (SOHO), uma parceria com a Agência Espacial Europeia (ESA).

Esses registros históricos de radiação e atividade solar, que remontam a décadas, treinam o algoritmo para reconhecer sinais de erupções iminentes. Segundo Lulu Zhao, pesquisadora do Centro CLEAR, projeto da NASA que prevê radiação solar, o modelo monitora o Sol 24 horas por dia, observando sua evolução magnética e eventos que possam liberar energia extra.

Uma limitação do sistema é que ele fornece probabilidades, não detalhes sobre intensidade ou duração da tempestade. Por isso, a equipe complementa o aprendizado de máquina com um modelo físico que simula a propagação das partículas solares.

NASA prevê impacto da radiação com modelo físico

O modelo físico calcula quando erupções gerarão tempestades de partículas na Terra e na Lua, e quanto tempo a radiação ficará elevada. Ele acompanha o comportamento das partículas na coroa solar, região onde são aceleradas, oferecendo previsões mais precisas que métodos simplificados.

Baseado em pesquisas de 2014 da Universidade de Michigan, o modelo permite estimar rapidamente a exposição à radiação. Quando uma erupção ocorre, medições da velocidade das partículas são enviadas ao banco de dados da NASA, alimentando o sistema para calcular os riscos de forma imediata.

Para garantir rapidez, a equipe da Zhao teve acesso a três mil unidades de processamento no supercomputador da NASA. Sem essa capacidade, atrasos poderiam colocar os astronautas em risco, pois partículas solares podem atingir a nave muito rapidamente após uma explosão.

Combinando o modelo físico e a IA, a NASA consegue monitorar condições em tempo real, aumentando a segurança da tripulação enquanto a Artemis 2 se afasta da bolha protetora da Terra.

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A tripulação da Artemis 2 deixará o escudo magnético terrestre rumo à Lua. Para garantir a segurança dos astronautas contra a radiação de erupções solares perigosas, a NASA vai monitorar previsões espaciais, permitindo precauções a tempo – Crédito: Estúdio de Visualização Científica da NASA.

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Alertas de radiação orientam operações em tempo real

Os operadores do SRAG já acompanham sensores de radiação na Orion. Eles podem alertar o Controle da Missão se os níveis subirem rapidamente, permitindo ajustes imediatos. O maior benefício das previsões é o tempo: algumas horas extras podem fazer toda a diferença na proteção dos astronautas.

A Artemis 2 não testa apenas foguetes, cápsulas ou navegação. Ela também avalia a capacidade da NASA de “ler o Sol” em tempo real, testando novas ferramentas de previsão de radiação.

O sucesso dessas previsões é essencial para futuras missões à Lua e além. Combinando IA e modelos físicos, a NASA melhora a segurança da tripulação e reduz riscos de exposição à radiação no espaço profundo.

Quer saber mais sobre a jornada da NASA rumo à Lua? Confira nossa cobertura especial sobre a Artemis 2.

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Fogo recorde na Amazônia em 2024 triplica emissões de carbono

Uma equipe internacional de pesquisadores utilizou inteligência artificial (IA) para analisar as emissões de incêndios florestais na Amazônia em 2024, e os resultados são alarmantes. 

Segundo o estudo, publicado na revista Geophysical Research Letters, as emissões de carbono podem ter sido até três vezes maiores do que se estimava até agora, revelando uma dimensão inédita do impacto ambiental.

Em resumo:

  • Pesquisadores usaram IA para analisar incêndios na Amazônia em 2024;
  • Emissões de carbono podem ser até três vezes maiores que estimativas;
  • Incêndios atingiram níveis recordes, afetando Amazônia e Cerrado;
  • Satélites e modelos estimaram CO como indicador de CO₂ liberado;
  • Combustão lenta contribuiu significativamente para as emissões daquele ano.
Queimada na Floresta Amazônica brasileira para abrir espaço para pastagem. Crédito: Pedarilhosbr – Shutterstock

Incêndios de 2024 foram os maiores em 20 anos na Amazônia

Os incêndios florestais são recorrentes na região central da América do Sul, agravados pelo desmatamento e pela seca. Em 2024, a atividade de fogo alcançou seu nível mais alto em duas décadas, atingindo vastas áreas da Amazônia e do Cerrado, a savana tropical mais biodiversa do mundo, que cobre cerca de um quinto do Brasil e partes da Bolívia e do Paraguai.

O estudo combinou dados de satélite sobre monóxido de carbono com modelos de incêndios florestais. O monóxido de carbono foi usado como indicador para estimar a emissão de dióxido de carbono, principal gás de efeito estufa. Esse método revelou que as estimativas tradicionais subestimam significativamente o volume de carbono liberado.

De acordo com os pesquisadores, a produção real de carbono pode ter sido entre 1,5 e três vezes maior do que o apontado pelos modelos convencionais. Isso representa um desafio para os cálculos globais de carbono e para os modelos climáticos, que dependem de dados precisos sobre emissões para prever o aquecimento do planeta.

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Área queimada e desmatada na Floresta Nacional de Jamanxim, Pará. Crédito: Marcio Isensee – Shutterstock

O estudo foi liderado pela Universidade Técnica de Dresden, em cooperação com o Instituto Meteorológico Real dos Países Baixos (KNMI) e a BeZero Carbon, de Londres, com financiamento da Agência Espacial Europeia (ESA). Uma descoberta importante foi que a combustão lenta, ou seja, brasas que continuam queimando por dias, contribuiu muito para as emissões de 2024.

Jos de Laat, cientista sênior do KNMI, explicou em um comunicado que a pesquisa analisou uma área de cerca de 4 milhões de km², principalmente próxima à fronteira entre Brasil e Bolívia. “Os incêndios e a poluição concentrados ali afetaram a qualidade do ar em toda a região”. Ele acrescentou que os métodos atuais não reproduzem com precisão o que os satélites captam, ignorando fontes importantes de emissões.

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Fumaça de incêndios florestais na Amazônia boliviana, em setembro de 2024. Crédito: Dados modificados do Copernicus Sentinel (2024), processados ​​pela ESA.

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IA agiliza avaliação de grandes conjuntos de dados

Para melhorar a análise, os cientistas treinaram um sistema de IA capaz de processar grandes volumes de dados rapidamente. Isso permitiu avaliar múltiplos anos e regiões, mesmo com alta demanda computacional. Além disso, combinaram dados das missões Sentinel-2, Sentinel-3 e Sentinel-5P, da ESA, ampliando a precisão das estimativas.

O monóxido de carbono é mais fácil de detectar do espaço do que o dióxido de carbono, que já está presente na atmosfera em níveis elevados e quase constantes. Pequenas variações de CO2 passam despercebidas pelos satélites. Já o monóxido de carbono existe em concentrações muito baixas e variáveis, tornando o aumento gerado pelos incêndios mais fácil de medir.

A pesquisa faz parte do projeto internacional Sense4Fire, financiado pela ESA. O objetivo é entender melhor as condições que favorecem a ignição de incêndios e aprimorar estimativas de emissões de carbono causadas por chamas e brasas. Técnicas avançadas de sensoriamento remoto e modelos computacionais complexos foram aplicados para analisar a vegetação, umidade e condições da superfície.

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As imagens comparam estimativas de emissões de incêndios (à esquerda), feitas pelo sistema GFAS do Serviço de Monitoramento da Atmosfera Copernicus (CAMS), com dados reais captados pelo satélite Copernicus Sentinel-5P (à direita). As medições foram feitas sobre áreas do Brasil, Bolívia e Paraguai em setembro de 2024, mostrando diferenças entre modelos e observações diretas do espaço. Crédito: ESA (fonte de dados: J. De Laat et al, 2026).

Stephen Plummer, cientista da agência, destacou que as conclusões ajudam a revisar como calculamos as emissões de CO2, um dos principais gases do efeito estufa. Ele ressaltou que os satélites Sentinel fornecem dados precisos que permitem compreender melhor como a Terra reage aos incêndios e contribuem para melhorar políticas climáticas baseadas em ciência.

O Sentinel-5P, lançado em 2017, possui o espectrômetro Tropomi, capaz de medir gases como CO, metano e dióxido de nitrogênio com resolução inédita. Isso possibilita monitorar a poluição de incêndios em detalhes e integrar informações sobre vegetação e condições do solo, tornando as estimativas de emissões mais precisas do que os métodos tradicionais.

Jos de Laat acrescentou que os métodos e dados gerados serão incorporados em futuros projetos do programa Horizonte Europa e do Serviço de Monitoramento Atmosférico Copernicus (CAMS). Isso garante que as novas técnicas continuem a fornecer informações confiáveis e apoiem políticas públicas e científicas sobre mudanças climáticas.

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IA identifica pegadas de dinossauros e revela acidentalmente pistas sobre aves

Um estudo publicado na revista PNAS mostra que a inteligência artificial (IA) está transformando a forma como cientistas analisam pegadas de dinossauros. Essas marcas antigas revelam informações importantes sobre esses animais, mas são complexas e difíceis de interpretar.

Cada pegada não é só um “buraco no solo”. Ela registra peso, deslizamento dos dedos e deformações da lama. Com o tempo, erosão e compactação alteram o formato original, tornando a identificação um desafio para os paleontólogos.

Para superar esse desafio, pesquisadores desenvolveram o DinoTracker, um aplicativo que permite enviar fotos ou esboços de pegadas. O sistema fornece uma análise sobre qual dinossauro provavelmente deixou cada marca, ajudando a transformar interpretações subjetivas em dados consistentes.

Uma representação artística de uma rede neuronal a analisar os contornos de uma pegada de dinossauro. Crédito: Tone Blakesley

O problema é que as pegadas não se fossilizam de maneira uniforme. Dois animais com pés iguais podem deixar rastros diferentes, dependendo do solo, da umidade, da velocidade e do peso – e essas variações confundem até os especialistas mais experientes.

Após treinar a IA, o DinoTracker foi testado com pegadas fósseis conhecidas. O resultado mostrou cerca de 90% de concordância com análises humanas, inclusive em casos controversos. Embora não ofereça certezas absolutas, funciona como uma segunda opinião confiável.

Fósseis mostram semelhança com aves

Uma descoberta inesperada envolveu pegadas com mais de 200 milhões de anos que lembram marcas de aves. Isso sugere duas possibilidades: aves podem ter surgido antes do que se pensava, ou alguns dinossauros primitivos tinham pés muito parecidos com os das aves modernas.

O sistema também reexaminou pegadas antigas na Ilha de Skye, Escócia, feitas há 170 milhões de anos. Antes difíceis de identificar, agora a IA indica que podem ter sido deixadas por parentes antigos dos dinossauros bico-de-pato. Se confirmado, isso muda a compreensão sobre a expansão dessa linhagem.

O DinoTracker não é apenas uma ferramenta de pesquisa. Pegadas são comuns em descobertas paleontológicas, e a IA permite analisar rapidamente grandes volumes de dados. No campo, ajuda a testar hipóteses. Na educação, transforma pegadas em experiências interativas, tornando o aprendizado mais envolvente.

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IA oferece forma objetiva de classificar pegadas de dinossauros

Segundo Steve Brusatte, paleontólogo da Universidade de Edimburgo, “este estudo oferece uma forma objetiva de classificar pegadas, abrindo novas possibilidades para entender como esses animais viviam e evoluíram”.

De qualquer forma, pegadas são únicas e complexas. O DinoTracker não substitui a interpretação humana, mas trata variações como informação, não como ruído. Reconhecendo padrões e deformações, acelera pesquisas e amplia a participação científica.

Mais do que facilitar estudos, a ferramenta aproxima as pessoas do mundo antigo. Cada pegada é um instante de contato entre o animal e o solo. Interpretar esses rastros com mais clareza ajuda a compreender melhor a vida, os movimentos e a evolução dos dinossauros.

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