Drones autônomos são treinados para 'caçar' meteoritos

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Cerca de 500 meteoritos caem na Terra a cada ano, conforme estimativas de cientistas planetários, mas apenas 2% deles são localizados. Tentando melhorar os números, pesquisadores da Universidade da Califórnia em Davis, nos Estados Unidos, estão usando drones com inteligência artificial (IA) para caçar essas rochas espaciais.

O sistema de busca automatizada utiliza uma grade quadriculada virtual para estabelecer a área de pesquisa, com base no local da queda dos fragmentos. A partir daí, o equipamento registra uma série de fotos dentro deste campo, de acordo com o estudo publicado em junho na revista Meteoritics & Planetary Science.

Na etapa seguinte, o algoritmo analisa as imagens feitas pelo drone autônomo, tentando identificar meteoritos em potencial. A IA foi treinada com milhares de fotos de pedras espaciais recuperadas, ajudando a melhorar sua capacidade de detecção, diferenciando esse material das rochas de origem terrestre.

Sombra do drone em ação, no estado de Nevada.Sombra do drone em ação, no estado de Nevada.Fonte:  Universe Today/Reprodução 

A recuperação de pequenos pedaços de meteoritos costuma ser complicada, pois eles se espalham em áreas amplas ao quebrar, podendo cair em árvores, plantas e lugares de difícil acesso. O estudo deles fornece importantes informações a respeito da formação do Sistema Solar.

Em busca de evolução

Os drones autônomos caçadores de meteoritos foram testados pela primeira vez em 2019, na região de Walker Lake, no estado de Nevada (EUA). Segundo o cientista planetário Robert Citron, coordenador do projeto, o conceito revelou uma série de falsos positivos, inicialmente, mas tem evoluído.

Nos testes seguintes, Citron e sua equipe conseguiram minimizar o número de rochas comuns sinalizadas como falsas detecções, obtendo resultados melhores que os do voo inicial. E com o uso de câmeras de melhor resolução, a tendência é o sistema ser ainda mais eficiente.

"Felizmente, a cada teste de campo, ganhamos mais dados que podemos incorporar ao conjunto e usar para treinar a rede de detecção de objetos, melhorando a precisão", disse Citron ao Universe Today.

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