{"id":8711,"date":"2026-02-03T07:19:41","date_gmt":"2026-02-03T06:19:41","guid":{"rendered":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/?p=8711"},"modified":"2026-02-03T07:19:42","modified_gmt":"2026-02-03T06:19:42","slug":"rover-perseverance-completa-primeiras-viagens-planeadas-por-ia-em-marte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/2026\/02\/03\/rover-perseverance-completa-primeiras-viagens-planeadas-por-ia-em-marte\/","title":{"rendered":"Rover Perseverance completa primeiras viagens planeadas por IA em Marte"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><a href=\"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/r6Lvrojx_o.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"764\" src=\"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/r6Lvrojx_o-1024x764.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-8712\" srcset=\"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/r6Lvrojx_o-1024x764.jpg 1024w, https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/r6Lvrojx_o-300x224.jpg 300w, https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/r6Lvrojx_o-768x573.jpg 768w, https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/r6Lvrojx_o.jpg 1366w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Esta imagem orbital anotada mostra as rotas planeadas pela IA (representadas a magenta) e as rotas reais (a laranja) que o rover Perseverance Mars fez durante a sua viagem de 10 de dezembro de 2025 na cratera Jezero. Esta foi a segunda de duas demonstra\u00e7\u00f5es que mostram que a IA generativa pode ser incorporada no planeamento de rotas do rover.<br>Cr\u00e9dito: NASA\/JPL-Caltech\/UofA<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O rover Perseverance da NASA completou as primeiras viagens noutro mundo que foram planeadas por intelig\u00eancia artificial (IA). Executada nos dias 8 e 10 de dezembro e liderada pelo JPL da ag\u00eancia no sul da Calif\u00f3rnia, a demonstra\u00e7\u00e3o utilizou a IA generativa para criar pontos de passagem para o Perseverance, uma tarefa complexa de tomada de decis\u00f5es normalmente executada manualmente pelos planeadores humanos da miss\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8220;Esta demonstra\u00e7\u00e3o mostra at\u00e9 que ponto as nossas capacidades avan\u00e7aram e alarga a forma como vamos explorar outros mundos&#8221;, disse o administrador da NASA, Jared Isaacman. &#8220;Tecnologias aut\u00f3nomas como esta podem ajudar as miss\u00f5es a operar de forma mais eficiente, a responder a terrenos dif\u00edceis e a aumentar o retorno cient\u00edfico \u00e0 medida que a dist\u00e2ncia da Terra aumenta. \u00c9 um forte exemplo de equipas que aplicam novas tecnologias de forma cuidadosa e respons\u00e1vel em opera\u00e7\u00f5es reais&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durante a demonstra\u00e7\u00e3o, a equipa utilizou um tipo de IA generativa chamada modelos de vis\u00e3o-linguagem para analisar dados existentes do conjunto de dados da miss\u00e3o de superf\u00edcie do JPL. A IA utilizou as mesmas imagens e dados em que os planeadores humanos se baseiam para gerar pontos de passagem &#8211; locais fixos onde o rover recebe um novo conjunto de instru\u00e7\u00f5es &#8211; para que o Perseverance pudesse navegar em seguran\u00e7a no desafiante terreno marciano.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A iniciativa foi liderada a partir do ROC (Rover Operations Center) do JPL, em colabora\u00e7\u00e3o com a Anthropic, utilizando os modelos IA da empresa Claude.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Perseverance Rover\u2019s View of Crater Rim Drive\" width=\"618\" height=\"348\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/LO2GluKu4C8?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Progressos para Marte e mais al\u00e9m<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Marte est\u00e1, em m\u00e9dia, a cerca de 225 milh\u00f5es de quil\u00f3metros de dist\u00e2ncia da Terra. Esta vasta dist\u00e2ncia cria um atraso significativo na comunica\u00e7\u00e3o, tornando imposs\u00edvel a opera\u00e7\u00e3o remota de um rover em tempo real. Em vez disso, nos \u00faltimos 28 anos, ao longo de v\u00e1rias miss\u00f5es, as rotas dos rovers t\u00eam sido planeadas e executadas por &#8220;condutores&#8221; humanos, que analisam o terreno e os dados de estado para esbo\u00e7ar uma rota usando pontos de passagem, que normalmente n\u00e3o est\u00e3o espa\u00e7ados mais de 100 metros para evitar quaisquer potenciais perigos. Depois enviam os planos atrav\u00e9s da DSN (Deep Space Network) da NASA para o rover, que os executa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mas para as viagens do Perseverance nos dias marcianos (ou sols) 1707 e 1709 da miss\u00e3o, a equipa fez algo diferente: a IA generativa realizou a an\u00e1lise das imagens orbitais de alta resolu\u00e7\u00e3o da c\u00e2mara HiRISE (High Resolution Imaging Science Experiment) a bordo da MRO (Mars Reconnaissance Orbiter) da NASA e dos dados de declive do terreno dos modelos digitais de eleva\u00e7\u00e3o. Depois de identificar as caracter\u00edsticas cr\u00edticas do terreno &#8211; rochas, afloramentos, campos de pedras perigosas, ondula\u00e7\u00f5es de areia, etc. &#8211; gerou um percurso cont\u00ednuo com pontos de passagem.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para garantir que as instru\u00e7\u00f5es da IA eram totalmente compat\u00edveis com o software do rover, a equipa de engenharia tamb\u00e9m processou os comandos de condu\u00e7\u00e3o atrav\u00e9s do &#8220;g\u00e9meo digital&#8221; do JPL (uma r\u00e9plica virtual do rover), verificando mais de 500.000 vari\u00e1veis de telemetria antes de enviar os comandos para Marte.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No dia 8 de dezembro, com os pontos de passagem da IA generativa na sua mem\u00f3ria, o Perseverance percorreu 210 metros. Dois dias depois, viajou 246 metros.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Visualizing Perseverance\u2019s AI-Planned Drive on Mars\" width=\"618\" height=\"348\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/0QtS85SRnOE?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8220;Os elementos fundamentais da IA generativa mostram-se muito promissores na simplifica\u00e7\u00e3o dos pilares da navega\u00e7\u00e3o aut\u00f3noma para a condu\u00e7\u00e3o fora do planeta: perce\u00e7\u00e3o (ver as rochas e as ondula\u00e7\u00f5es), localiza\u00e7\u00e3o (saber onde estamos) e planeamento e controlo (decidir e executar o caminho mais seguro)&#8221;, disse Vandi Verma, um roboticista espacial do JPL e membro da equipa de engenharia do Perseverance. &#8220;Estamos a caminhar para um dia em que a IA generativa e outras ferramentas inteligentes ajudar\u00e3o os nossos rovers de superf\u00edcie a lidar com viagens \u00e0 escala de quil\u00f3metros, minimizando a carga de trabalho do operador, e a assinalar caracter\u00edsticas interessantes da superf\u00edcie para a nossa equipa cient\u00edfica, analisando grandes volumes de imagens do rover&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8220;Imagine sistemas inteligentes n\u00e3o apenas c\u00e1 na Terra, mas tamb\u00e9m em aplica\u00e7\u00f5es de ponta nos nossos rovers, helic\u00f3pteros, drones e outros elementos de superf\u00edcie treinados com a sabedoria coletiva dos nossos engenheiros, cientistas e astronautas da NASA&#8221;, disse Matt Wallace, gerente do Gabinete de Sistemas de Explora\u00e7\u00e3o do JPL. &#8220;Esta \u00e9 a tecnologia revolucion\u00e1ria de que precisamos para estabelecer as infraestruturas e os sistemas necess\u00e1rios para uma presen\u00e7a humana permanente na Lua e levar os EUA a Marte e mais al\u00e9m&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.nasa.gov\/missions\/mars-2020-perseverance\/perseverance-rover\/nasas-perseverance-rover-completes-first-ai-planned-drive-on-mars\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\/\/ NASA (comunicado de imprensa)<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Saiba mais:<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Intelig\u00eancia artificial generativa:<br><\/strong><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Generative_artificial_intelligence\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Wikipedia<\/a><br><a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-eu\/glossary\/vision-language-models\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Modelos de linguagem-vis\u00e3o (NVIDIA)<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Rover Perseverance:<\/strong><br><a href=\"https:\/\/mars.nasa.gov\/mars2020\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NASA<\/a><br><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/NASAPersevere\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Facebook<\/a><br><a href=\"https:\/\/x.com\/NASAMars\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Rede social X<\/a><br><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mars_2020\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Wikipedia<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Marte:<\/strong><br><a href=\"https:\/\/science.nasa.gov\/mars\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NASA<\/a><br><a href=\"http:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mars_(planet)\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Wikipedia<\/a><br><a href=\"https:\/\/nineplanets.org\/mars\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">The Nine Planets<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A NASA anunciou que o rover Perseverance completou as primeiras desloca\u00e7\u00f5es em Marte planeadas por intelig\u00eancia artificial, realizadas a 8 e 10 de dezembro de 2025. Em vez de humanos tra\u00e7arem a rota, um modelo de IA gerou automaticamente o trajeto seguro sobre o terreno acidentado da cratera Jezero. Este avan\u00e7o poder\u00e1 tornar futuras explora\u00e7\u00f5es mais aut\u00f3nomas e eficientes, reduzindo a depend\u00eancia do planeamento manual.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":8712,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[9,16],"tags":[4,617],"class_list":["post-8711","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","","category-sistema-solar","category-sondas-missoes-espaciais","tag-marte","tag-mars-2020"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8711","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8711"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8711\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8713,"href":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8711\/revisions\/8713"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8712"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8711"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8711"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8711"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}