Engenheiros ensinam espaçonaves a ‘sonhar’ seu caminho para a estação espacial

Atracar na ISS pode parecer simples. No entanto, fazer isso mostra como a mecânica orbital pode ser difícil.

É como viajar por uma rodovia a 28.000 km/h (17.000 mph) e estacionar paralelamente em uma garagem aberta em um laboratório multibilionário viajando na mesma velocidade. Mas agora, um novo artigo postado no servidor de pré-impressão arXiv por pesquisadores de Stanford está tentando construir uma IA para realizar uma série de “simulações mentais” que podem mudar fundamentalmente a forma como futuras espaçonaves interagem entre si.

A solução deles é chamada de Modelo Fora deste Mundo (OWM), mas antes de chegarmos ao que é, é melhor recapitular como normalmente navegamos na órbita baixa da Terra (LEO). Assim, os pesquisadores criaram uma biblioteca que apelidaram de AstroJAX, projetada para rodar em unidades de processamento gráfico (GPUs), semelhantes às usadas para treinar os primeiros modelos de IA, mas originalmente destinadas ao uso em computadores de videogame.

Descubra o que há de mais recente em ciência, tecnologia e espaço com mais de 100.000 assinantes que confiam no Phys. org para obter insights diários. O algoritmo que resultou desse esforço teve um desempenho admirável, o modelo OWM exigiu apenas 500.000 iterações para dominar as manobras de acoplamento, enquanto um sistema RL comparável exigiu 25 milhões de permutações.

Em todas as portas de ancoragem da ISS, o modelo acoplou com sucesso cerca de 53% das vezes, embora isso deva ser comparado com a taxa de sucesso de 29% do algoritmo RL. Duncan Eddy et al, Modelos mundiais de astrodinâmica acelerados por GPU para encontros de naves espaciais e operações de proximidade, arXiv (2026).

Bacharelado em história da arte, mestrado em cultura material.

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