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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.

Leia mais:

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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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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