Próxima geração de rovers marcianos será ainda mais inteligente e autônoma
Por Danielle Cassita | 20 de Agosto de 2020 às 11h17
Em 30 de julho, você acompanhou conosco o lançamento da missão Mars 2020, que levou o rover Perseverance e o helicóptero Ingenuity rumo a Marte a bordo de um foguete Atlas V. Mesmo que essa missão seja tão recente, os cientistas da NASA já estão planejando aprimoramentos para rovers de missões do futuro. Esses veículos robóticos da próxima geração serão mais autônomos e ainda mais eficientes, pois seus sistemas contarão com modelos de deep learning (aprendizado profundo).
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Masahiro Ono é o líder do grupo Robotic Surface Mobility Group, que esteve à frente das missões de rovers da NASA. Além disso, Ono é também um dos pesquisadores que desenvolveu o software utilizado atualmente, e já tem planos para as tecnologias de missões futuras: “nossa equipe está trabalhando na autonomia de um robô de Marte para tornar os rovers futuros mais inteligentes, aumentar a segurança, melhorar a produtividade e até dirigir mais longe e rapidamente”, explica ele.
É que o Perseverance continua bastante dependente da operação humana para realizar suas ações. "Parte do motivo para isso são os limites dos processadores utilizados nele. Uma das missões principais dos novos chips é utilizar deep learning e machine learning como fazemos na Terra, mas a bordo", explica Chris Mattmann, vice-diretor de tecnologia e inovação no Laboratório de Propulsão a Jato (JPL) . Assim, o programa Machine Learning-based Analytics for Autonomous Rover Systems (MAARS), que foi iniciado há três anos e será finalizado em 2020, traz iniciativas para diversas áreas em que a inteligência artificial pode ser útil.
O sistema do rover Perseverance trabalha com computadores que podem fazer ainda mais do que já são capazes. Então, para as próximas missões, eles pretendem trazer processadores de alto desempenho para os veículos: estes processadores terão núcleos múltiplos e serão criados pelo projeto High Performance Spaceflight Computing (HPSC). A ideia é que esses chips forneçam 100 vezes a capacidade computacional dos processadores atuais com o mesmo consumo de energia.
Deep learning além da Terra
Para não sermos injustos com o Perseverance, é importante lembrar que seu software já contém habilidades de machine learning para ajudá-lo em sua missão. O problema é que essas habilidades ainda são simples perto do que a equipe de Ono vem trabalhando, que é o desenvolvimento de um novo paradigma que torne o rover capaz de ver e entender o terreno marciano como humanos fariam.
A tarefa não é fácil e, por isso, terá o apoio de um supercomputador em solo. Com os recursos da máquina, a equipe poderá desenvolver um plano com uma sequência de ações executadas de acordo com as observações do rover. “Vamos criar, basicamente, uma grande lista de tarefas e enviar gigabytes de dados comprimidos ao rover. Depois, vamos utilizar o poder aumentado do rover para descomprimir e executá-los”, explica Ono.
Essa lista de tarefas é produzida por otimizações de machine learning, e o chip do rover poderá utilizá-los para realizar inferências, um processo em que os dados do ambiente são utilizados em um modelo treinado anteriormente. “O rover tem a flexibilidade de mudar o plano a bordo ao invés de ficar preso a uma sequência de opções prévias”. Ele explica que essa característica é importante principalmente no caso de algum imprevisto ou caso encontre algo interessante. Para Ono, todos estes esforços para criar novos paradigmas baseados em inteligências artificiais para missões autônomas trarão benefícios não só para os rovers, mas para qualquer tipo de missão espacial.