Tecnologia ajuda em missões de exploração e pesquisas científicas da NASA

Missões de exploração e pesquisa espacial da NASA e outras agências já aplicam tecnologias de inteligência artificial (IA) para maior eficiência e resultados de melhor qualidade. A análise de novas crateras na superfície de Marte e uma IA que vasculha imagens de telescópio para encontrar exoplanetas (planetas fora do sistema solar) são apenas alguns exemplos dessa interseção entre exploração espacial e inteligência artificial, que anos atrás soaria como ficção científica.

Abaixo, você confere seis situações em que a NASA utilizou IA para ajudar em suas missões.

1. Descoberta de novas crateras em Marte Uma das novas aplicações de técnicas de inteligência artificial adotadas pela NASA envolve a classificação das imagens geradas pela sonda MRO, que orbita Marte desde 2006.

1. Análise de exoplanetas Kepler é o nome de um telescópio que atuou na órbita terrestre de 2009 a 2018. Sua função era vasculhar estrelas distantes em busca de potenciais exoplanetas, que são os planetas que habitam sistemas solares diferentes do nosso.

1. Projeção de novos trajes espaciais O programa Artemis da NASA promete desembarcar a primeira astronauta no solo lunar até 2024 e, para isso, precisará de uma série de novos instrumentos e tecnologias.

1. Aprimoramento de imagens e vídeos do programa Apollo O programa Apollo, que levou o homem à Lua nos anos 1960, condensou um grande volume de fotos e vídeos. Embora as fotos sejam de alta resolução, a tecnologia de vídeo da época era muito limitada e isso comprometeu a qualidade das imagens registradas nas seis missões que chegaram ao solo lunar.

1. Navegação nos rovers marcianos A NASA possui rovers no solo marciano. São eles o Curiosity, em operação em Marte desde 2012, e o Perseverance, atualmente a caminho do planeta vermelho. Os veículos de exploração contam com sistemas de navegação que usam IA para impedir que os robôs se choquem com obstáculos, caiam em buracos e acabem presos em algum acidente na superfície.

1. CIMON: um robô na Estação Internacional Espacial CIMON 2 é a segunda geração de um robô com inteligência artificial enviado à Estação Espacial Internacional (ISS). Parte de um programa da agência espacial alemã (DLR) e da ESA (Agência Espacial Europeia) em parceria com a Airbus, o CIMON foi idealizado para ser um companheiro dos astronautas em confinamento no laboratório espacial.

. . #stairsdigital #desenvolvedores #programadores #analistasdesistemas #ti #bestairs #devs #solucoesdigitais

O que é a inteligência artificial?
A inteligência artificial (IA) é o conjunto de diversas tecnologias que são capazes de simular ações humanas de maneira rápida e assertiva. Testes de raciocínio, análise para tomada de decisões e automatização de tarefas são algumas das funções da inteligência artificial.

Podemos dizer que a IA é uma ciência da computação cujo objetivo principal é usar a tecnologia para o progresso. Existem diversas linhas de estudo da inteligência artificial: jogos, robótica, reconhecimento de voz e escrita, linguagem de programação, etc.

Qual a melhor linguagem?
Python é uma das melhores linguagens para inteligência artificial por conta de sua sintaxe simples e ótima legibilidade, permitindo uma testagem rápida de algoritmos complexos de machine learning. Além disso, possui boas ferramentas de trabalho colaborativo, como o Google Colab e Jupyter Notebooks.

Ela é muito utilizada também pela análise de dados associada ao big data, dentro do campo da ciência de dados. Ela não serve somente para aplicações de back-end, sendo também aplicada no desenvolvimento web e tarefas de front-end ou full stack.

Conta com várias bibliotecas específicas para inteligência artificial. Pacotes como NumPy, Scipy, scikit-learn e matplotlib são usados como bases dos projetos de IA. Para fins gerais, temos ainda o SimpleAI e EasyAI. A disponibilidade desses materiais torna Python uma das melhores linguagens para inteligência artificial.

Dentro do machine learning, a biblioteca PyBrain se destaca por ser flexível, simples e efetiva. Já quando precisamos lidar com processamento de linguagem humana ou análise de textos, a NLTK é a biblioteca ideal, disponível para Windows, MacOS e Linux.

Outro ponto positivo é que Python é versátil: não depende de uma plataforma específica. Códigos escritos em Python podem rodar em quase todos os sistemas operacionais, como Windows, Linux, Mac OS e Unix. Para fazer a portabilidade entre plataformas, é preciso somente alterar poucas linhas de código.

Muitos programadores escolhem Python também por suas opções de visualização gráfica de resultados. Quando trabalhamos com áreas complexas dentro da inteligência artificial, como machine learning e deep learning, muitas vezes precisamos visualizar os conceitos para entendê-los melhor.

Para isso, Python conta com várias bibliotecas que possibilitam a criação de gráficos e histogramas. Assim, podemos ter uma compreensão e visualização melhor do desempenho do código.

.
.
#stairsdigital #desenvolvedores #programadores #analistasdesistemas #ti #dicasprogramacao #inteligenciaartificial #bestairs #devs #solucoesdigitais