IA generativa começa a dar autonomia a espaçonaves: do rover Perseverance aos robôs da Estação Espacial

Durante décadas, a engenharia espacial tratou a autonomia como um risco a ser contido: cada comando que a espaçonave cumpria sozinha era um comando a mais que a equipe em solo não poderia checar antes. Agora, essa postura está mudando. Segundo a reportagem da jornalista Jackie Snow publicada pela IEEE Spectrum em 28 de setembro de 2026, a inteligência artificial generativa já está sendo usada — com supervisão humana — para planejar rotas em Marte, interpretar imagens da órbita terrestre e orientar procedimentos de manutenção na Estação Espacial Internacional (ISS).

Marte: a IA planeja, os humanos conferem

O exemplo mais emblemático é o do rover Perseverance. Em dezembro de 2025, o Laboratório de Propulsão a Jato (JPL), da NASA, usou os modelos Claude, da Anthropic, para planejar dois trajetos do veículo em Marte. O desenho do experimento manteve as pessoas no circuito: os planejadores humanos verificaram e ajustaram as rotas antes de enviá-las ao rover. A razão é simples: o planejamento de trajetos em Marte é cheio de nuances — terreno, inclinação, risco de atolamento, energia disponível — e um erro pode custar o equipamento.

O JPL tem um bom motivo para apostar em autonomia. Como a comunicação entre a Terra e Marte leva minutos para cada lado, um rover que depende de comandos diários perde muito tempo parado. Quanto mais longe a espaçonave, maior o atraso — e o problema fica ainda mais agudo em missões ao Sistema Solar externo.

Da órbita à ISS

A reportagem lista outros marcos recentes:

• Maio de 2026 — modelo de fundação em órbita: a NASA e a IBM puseram em operação, na ISS e em um satélite, um modelo de IA comprimido capaz de identificar enchentes e nuvens em imagens vistas do espaço. De acordo com a reportagem, foi a primeira demonstração de um modelo de fundação de IA no espaço. Processar os dados a bordo evita enviar à Terra imagens inúteis, cobertas de nuvens.
• Julho de 2026 — apoio à manutenção: astronautas testaram um modelo de linguagem de grande porte para orientar procedimentos de manutenção na estação.
• Icarus Robotics: a empresa testa, em gravidade zero, no Canadá, um sistema robótico de voo livre chamado Joy, que deve ir à ISS para movimentar cargas entre módulos. A operação começa por teleoperação e só depois passará à operação autônoma.

Por que é tão difícil: gravidade zero e falta de dados

Treinar um robô para funcionar na ISS não é o mesmo que treinar um robô doméstico. Jamie Palmer, cofundador e diretor de tecnologia da Icarus Robotics, resume a dificuldade: se você pega o mais novo modelo de robótica de uma big tech e o coloca em gravidade zero, ele simplesmente falha imediatamente. A física é diferente — objetos flutuam, inércia domina, e uma pequena força muda tudo.

O segundo problema é a falta de dados. Ethan Barajas, cofundador e executivo-chefe da empresa, diz que gostaria de contar com um conjunto de dados que a Icarus pudesse baixar e usar, mas que isso não existe hoje. Modelos de IA aprendem com exemplos, e há pouquíssimos exemplos de robôs agindo em microgravidade.

Autonomia sem determinismo

O ponto central da reportagem é o conflito entre a IA moderna e a cultura de engenharia espacial. Robert Ambrose, ex-chefe da divisão de software, robótica e simulação da NASA, observa que a autonomia muitas vezes não tem um resultado determinístico: a maneira como o sistema chegou a determinada situação muda o comportamento. Isso entra em choque com o princípio histórico da engenharia crítica, em que se espera que a mesma entrada produza sempre a mesma saída — e que seja possível provar isso.

Ambrose faz uma ressalva importante: segundo ele, os desafios da autonomia têm sido enfrentados com a própria autonomia, e isso de fato funciona — uma referência ao uso de sistemas autônomos para monitorar e verificar outros sistemas autônomos. Para missões como as destinadas a Europa, a lua de Júpiter, ele lembra que a decisão será da espaçonave e a equipe, na Terra, só verá o que aconteceu uma hora antes.

A verificação, portanto, vira o gargalo: o número de caminhos de decisão cresce com a autonomia, e testar todos fica inviável. A reportagem observa que ninguém pode garantir que um sistema autônomo nunca falhará — o que obriga a projetar salvaguardas, limites de ação e formas de retornar a um estado seguro.

Uma nova velocidade

Ufuk Topcu, diretor do Centro de Autonomia da Universidade do Texas em Austin, diz que é espantoso o quão pouca autonomia existe nas aplicações espaciais atuais. Segundo ele, o espaço tinha ciclos de inovação muito lentos, mas isso já não é assim. Se o ritmo se mantiver, a próxima geração de espaçonaves poderá tomar mais decisões sozinha — um cenário que a reportagem associa a tarefas como planejar rotas e priorizar dados, e que o NTB resume como uma tendência, não uma garantia.

O que isso significa para a exploração espacial

A promessa é grande: rovers que percorrem mais distância por dia, satélites que priorizam o que observar, estações com robôs que fazem tarefas rotineiras e liberam os astronautas para o trabalho científico. O risco também é claro: em um ambiente onde não há segunda chance, um comportamento imprevisto pode terminar uma missão. A saída, por ora, é a abordagem híbrida descrita na reportagem — IA propondo, humanos e sistemas de verificação conferindo — e a ampliação gradual da autonomia à medida que cada capacidade é comprovada em órbita.

Nota da redação: texto elaborado pelo NTB a partir da reportagem da IEEE Spectrum; as declarações atribuídas a pessoas foram parafraseadas. Os exemplos de missões seguem a reportagem e devem ser confirmados nas fontes primárias antes de uso em outros contextos.