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Esses drones inteligentes são capazes de encontrar meteoritos

·3 minuto de leitura

A cada ano, estima-se que cerca de 500 meteoritos alcancem o solo terrestre, mas, deste total, apenas 2% é encontrado. Graças ao avanço tecnológico, cientistas planetários podem mudar este cenário — e este é o caso de um grupo de pesquisadores da Universidade da Califórnia, que vem desenvolvendo um drone com inteligência artificial para ser capaz de fazer buscas autônomas por pequenos meteoritos ainda não encontrados por aí.

O projeto consiste na combinação de um drone com um sistema de aprendizado de máquina, de modo a garantir uma busca automatizada e independente. Para isto, a equipe comandada pelo cientista planetário Robert Citron, da Universidade da Califórnia, realizou alguns voos de busca em um campo onde havia recentemente caído um meteorito e, a partir das imagens obtidas, a inteligência artificial foi usada para identificar candidatos em potencial. “Essas imagens podem ser analisadas usando um classificador de aprendizado de máquina para identificar meteoritos no campo, entre muitos outros recursos”, explica Citron.

Em laranja, estão os meteoritos colocados pela equipe durante o teste. Na imagem também é possível observar a sombra do drone sobrevoando o local (Imagem: Reprodução/Robert Citron)
Em laranja, estão os meteoritos colocados pela equipe durante o teste. Na imagem também é possível observar a sombra do drone sobrevoando o local (Imagem: Reprodução/Robert Citron)

Citron e sua equipe testaram a configuração inicial de seus drones inúmeras vezes, especialmente em uma região descoberta em 2019 que ficou conhecida pelo grande número de meteoritos que caem nela, nos arredores de Walker Lake, no estado de Nevada. O classificador de meteoritos testou o conceito que combina inúmeras imagens obtidas por drones em campo. Apesar dos falsos positivos — o que é natural em testes —, o sistema foi capaz de identificar corretamente os meteoritos que foram colocados na região pelos pesquisadores.

O maior desafio para configurar o sistema, segundo Citron, foi montar um conjunto de dados de treinamento que orientassem o aprendizado da máquina. Ele explica que, uma vez que um meteorito pode cair em qualquer terreno, o drone precisava de um algoritmo de detecção de objetos treinado com o maior número possível de amostras de meteoritos de verdade. “Para criar uma rede de detecção de objetos devidamente treinada, milhares de imagens de exemplo são necessárias”, explica.

Ao reunirem imagens de meteoritos coletadas na internet e fotos “posadas” em diversos terrenos, obtidas em testes anteriores, a equipe conseguiu treinar de maneira mais aprimorada o sistema de inteligência do drone. A confirmação veio nos dez voos de testes realizados em seguida, nos quais os pesquisadores usaram dois pequenos quadricópteros em lugares distintos na mesma região de Nevada. “Felizmente, a cada teste de campo, ganhamos mais dados que podemos incorporar ao conjunto de dados e usar para retreinar a rede de detecção de objetos e melhorar a precisão”, ressalta Citron.

Meteorito coletado em 2009, no Texas (Imagem: Reprodução/Geoffrey Notkin)
Meteorito coletado em 2009, no Texas (Imagem: Reprodução/Geoffrey Notkin)

Meteoritos sãos fragmentos de algum corpo celeste que chegam à superfície da Terra após sobreviverem a uma passagem turbulenta pela atmosfera terrestre — essa queima são os chamados meteoros, muitos deles popularmente conhecidos como "estrelas cadentes". Os pedaços de objetos vindos do espaço são muito importantes, pois fornecem pistas de suas origens e, consequentemente, do início do Sistema Solar.

No entanto, o cientista planetário relata que meteoritos pequenos são os mais comuns, mas são os que menos entregam material, sendo que a busca por esses pedaços pode levar, em média, 100 horas para cada pessoa encontrá-los. “Então, se pudermos melhorar, podemos obter mais amostras dessas pequenas quedas e ter uma visão melhor das órbitas e, portanto, das regiões de origem dos meteoros que chegam”, aponta Citron. A expectativa da equipe é que, ao combinar novas tecnologias disponíveis, este projeto se torne cada vez mais aperfeiçoado.

O estudo foi integralmente publicado na revista Meteoritics & Planetary Science em 9 de junho deste ano.

Fonte: Canaltech

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