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IA da Amazon Potencia Análise de Dados das Missões Espaciais da NASA

A plataforma de IA SageMaker da Amazon está a revolucionar a exploração espacial através do seu algoritmo Random Cut Forest, que agora auxilia a NASA e a Blue Origin na análise de dados complexos de telemetria de veículos espaciais. A tecnologia deteta anomalias em dados de posição, velocidade e orientação provenientes de sensores de missões lunares, permitindo aos engenheiros identificar estados críticos dos veículos durante operações espaciais. Esta colaboração representa um avanço significativo na aplicação da inteligência artificial à investigação espacial e às operações comerciais no espaço.
IA da Amazon Potencia Análise de Dados das Missões Espaciais da NASA

A IA SageMaker da Amazon está a transformar a forma como as agências espaciais processam as enormes quantidades de dados gerados durante as missões espaciais. A empresa anunciou, a 26 de junho de 2025, que o seu algoritmo Random Cut Forest (RCF) está a ser utilizado pela NASA e pela Blue Origin para detetar anomalias em dados dinâmicos de veículos espaciais provenientes de missões lunares.

A colaboração centra-se especificamente na análise de dados da demonstração dos Sensores de Desorbitação, Descida e Aterragem Lunar (BODDL-TP) da NASA e da Blue Origin. Este algoritmo de aprendizagem automática não supervisionada identifica padrões invulgares nos dados de posição, velocidade e orientação quaterniónica das naves espaciais, que podem indicar momentos críticos durante as operações no espaço.

"Estas anomalias representam, muito provavelmente, a dinâmica do veículo espacial lunar em fases-chave das manobras de desorbitação, descida e aterragem", segundo a documentação técnica da Amazon. A tecnologia consegue detetar desvios subtis entre pontos de dados, ao mesmo tempo que gere relações complexas entre múltiplos parâmetros, tornando-se especialmente valiosa para a monitorização de veículos espaciais.

A implementação recorre à infraestrutura cloud da Amazon, com os dados das missões armazenados em buckets S3 e processados através do ambiente JupyterLab da IA SageMaker. Os engenheiros treinam o modelo RCF com dados históricos de missões e, posteriormente, implementam-no num endpoint escalável para deteção contínua de anomalias.

Esta parceria surge num momento importante para a Blue Origin, que se prepara para lançar o seu módulo lunar Blue Moon Mark 1 ainda este ano. Os conhecimentos obtidos através da deteção de anomalias podem revelar-se cruciais para garantir o sucesso das missões, numa altura em que tanto a NASA como empresas espaciais comerciais perseguem objetivos cada vez mais ambiciosos de exploração lunar.

Ao identificar pontos de dados anómalos que, de outra forma, poderiam passar despercebidos no volume exponencialmente crescente de telemetria das missões espaciais, a tecnologia de IA da Amazon está a contribuir para melhorar a monitorização da saúde dos veículos espaciais, o design de engenharia e o planeamento de missões para a futura exploração do espaço.

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