Inteligência Artificial ajuda NASA a projetar novos trajes especiais

Trajes espaciais

Há alguns meses, a NASA apresentou uma nova geração de roupas espaciais, que serão utilizadas por astronautas durante a missão de retorno à Lua em 2024. Uma vez que os planos da agência incluem a presença permanente de humanos no satélite natural da Terra, é preciso que seus trajes contem com a mais alta tecnologia disponível atualmente. Batizados de Extravehicular Mobility Unit (Unidade de Mobilidade Extraveicular, xEMU), eles são o primeiro redesenho do equipamento em quase 40 anos

Diversos ajustes foram realizados no que foi considerada a maior atualização em 40 anos. Com a novidade, será possível se movimentar, trocar componentes e até mesmo vestir e tirar tudo de maneira mais simples. O tempo para aplicar reparos é outro diferencial, com intervalo de meses. Entretanto, as maiores implementações aconteceram no sistema portátil de suporte à vida do xEMU, uma espécie de mochila que transforma o traje em uma verdadeira espaçonave pessoal desenvolvida com a ajuda de IA.

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O equipamento é responsável pelo gerenciamento de energia, comunicação, suprimento de oxigênio e regulação da temperatura da roupa. Com essas funcionalidades, os desbravadores podem se dedicar tranquilamente a tarefas que envolvam a construção de instalações. Por isso, todo e qualquer detalhe deve ser cuidadosamente avaliado.

Para trazer o xEMU à luz, centenas de engenheiros trabalharam no desenvolvimento da solução, focados, principalmente, na definição de prioridades. Era preciso que o sistema fosse seguro, leve e forte o suficiente para enfrentar as condições do lançamento e, claro, do espaço.

Segundo Jesse Coors-Blankenship, Vice-Presidente de Tecnologia da PTC, empresa que desenvolveu o software usado pela Nasa, “consideramos a IA como uma tecnologia que pode fazer algo mais rápido e melhor do que um humano treinado pode fazer. Algumas das tecnologias são coisas com as quais os engenheiros já estão acostumados, como simulação e otimização estrutural. Mas com a IA, podemos fazer isso mais rapidamente”.

O software da PTC combina abordagens como redes generativas adversariais e algoritmos genéticos. Na primeira dois algoritmos “competem” na criação de um componente, e o melhor resultado é usado como base para uma geração seguinte, sucessivamente até que o objetivo desejado seja atingido. Já os algoritmos genéticos reproduzem a seleção natural. Eles produzem vários designs, combinam suas melhores características, analisam os resultados e repetem o processo.

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