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Drones autônomos são treinados para 'caçar' meteoritos
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Drones autônomos são treinados para 'caçar' meteoritos

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Tecmundo
16/07/2021 17h30
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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.

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.

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.

Esse texto não reflete, necessariamente, a opinião do TIM NEWS, da TIM ou de suas afiliadas.
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