19 de novembro de 2025
Satélite usa IA para se reorientar: “marco na autonomia espacial”
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Um verdadeiro marco no caminho para sistemas espaciais autônomos. É assim que a equipe de pesquisa da Universidade Julius-Maximilians de Würzburg (JMU), da Alemanha, define o sucesso do primeiro teste do controlador de altitude baseado em IA para satélites em órbita. 

O experimento foi realizado a bordo do nanossatélite 3U InnoCube, desenvolvido em cooperação com a Universidade Técnica de Berlim. O equipamento serve como plataforma para tecnologias espaciais inovadoras, dando aos pesquisadores a oportunidade de testar novos conceitos diretamente em órbita. 

A agente de IA treinada na JMU realizou uma manobra completa de altitude em órbita, controlada inteiramente por inteligência artificial, durante a passagem do satélite entre 11h40 e 11h49 CET (7h40 e 7h49 no horário de Brasília) do dia 30 de outubro. 

Modelo de qualificação do satélite InnoCube dentro de uma câmara de vácuo térmico (Imagem: Uni Würzburg/Divulgação)

Utilizando rodas de reação, a IA levou o satélite de sua altitude inicial para uma altitude alvo especificada. A tecnologia teve então diversas outras oportunidades para demonstrar suas capacidades: em testes subsequentes, ela também controlou o satélite com sucesso e segurança até a altitude desejada, segundo os cientistas.

Projeto LeLaR

A tecnologia faz parte do projeto LeLaR, que visa desenvolver a próxima geração de sistemas autônomos de controle de altitude. A iniciativa é financiada pelo Ministério Federal da Economia e Energia da Alemanha, sob tutela da Agência Espacial Alemã (DLR).

Controles de altitude estabilizam satélites em órbita e impedem que eles girem descontroladamente. Eles também são usados ​​para apontar a espaçonave na direção desejada. Por exemplo, para alinhar câmeras, sensores ou antenas com um alvo específico. 

O grande diferencial do novo sistema é que ele não foi construído usando algoritmos tradicionais e fixos. Em vez disso, os pesquisadores aplicaram uma abordagem de Aprendizado por Reforço Profundo (DRL, na sigla em inglês) – um ramo do aprendizado de máquina no qual uma rede neural aprende autonomamente a estratégia de controle ideal em um ambiente simulado.

satelite alemanha
As rodas de reação são usadas para o controle de atitude no espaço (Imagem: Uni Würzburg/Divulgação)

Antes do lançamento, o controlador de IA foi treinado na Terra em uma simulação de alta fidelidade e, em seguida, carregado no modelo de voo do satélite em órbita. Um dos maiores desafios foi superar a chamada lacuna Sim2Real – garantir que um controlador treinado em simulação também seja operacional no espaço. 

“Este teste bem-sucedido representa um grande passo em frente no desenvolvimento de futuros sistemas de controle de satélites. Ele demonstra que a IA não só consegue ter um bom desempenho em simulações, como também executar manobras autônomas precisas em condições reais”, afirma Tom Baumann, um dos pesquisadores envolvidos no projeto.

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Agilidade

A principal vantagem da abordagem DRL é a sua rapidez em comparação com o desenvolvimento de controladores clássicos. Os sistemas tradicionais frequentemente exigem um longo ajuste manual de parâmetros por engenheiros – por vezes demorado, que pode levar meses ou mesmo anos. 

O método DRL automatiza esse processo. Além disso, oferece a possibilidade de criar controladores que se adaptam automaticamente às diferenças entre as condições esperadas e reais, eliminando a necessidade de recalibração manual demorada. 

satelite IA
Modelo de voo do satélite InnoCube, no qual o controlador de atitude baseado em IA foi testado no espaço (Imagem: Uni Würzburg/Divulgação)

A crescente confiança nessa tecnologia é um passo crucial para futuras missões autônomas. Por exemplo, missões interplanetárias ou no espaço profundo, onde a intervenção humana é impossível devido às vastas distâncias ou atrasos na comunicação. A abordagem baseada em IA pode, portanto, tornar-se vital para a sobrevivência de espaçonaves. 

“É um passo importante rumo à autonomia total no espaço”, diz Sergio Montenegro, um dos integrantes da equipe de pesquisa. “Estamos no início de uma nova classe de sistemas de controle de satélites: inteligentes, adaptativos e com capacidade de autoaprendizagem.”

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Fonte: https://olhardigital.com.br/2025/11/19/ciencia-e-espaco/satelite-usa-ia-para-se-reorientar-marco-na-autonomia-espacial/