AstroForge integra inteligência artificial autônoma em sua próxima missão espacial

A AstroForge, startup focada na mineração de asteroides, está reestruturando sua abordagem para o controle de naves espaciais ao integrar inteligência artificial em suas missões. Diante da escassez de recursos para manter uma extensa rede de antenas terrestres, a empresa desenvolveu o Solo, um sistema de controle autônomo baseado em modelos transformer criado internamente. A iniciativa marca uma mudança estratégica para tornar as espaçonaves capazes de resolver problemas de forma independente no espaço profundo.

O primeiro voo de uma espaçonave totalmente autônoma da AstroForge está previsto para 2027, a bordo do foguete inaugural da Stock Space. A missão, apoiada pela NASA, terá como objetivo coletar dados científicos sobre o Sol. Esse avanço representa um marco no setor, uma vez que a maioria dos sistemas de autonomia espacial ainda depende de algoritmos de controle tradicionais, motivada por preocupações históricas com a confiabilidade de redes neurais em ambientes críticos.

A decisão de adotar a IA foi catalisada por desafios operacionais enfrentados pela empresa. Fundada em 2022 e com 56 milhões de dólares em capital de risco, a AstroForge lançou dois protótipos que apresentaram anomalias. Em 2025, a nave Odin, enviada ao espaço profundo, sofreu falhas de comunicação. A limitação de antenas terrestres suficientemente grandes para alcançar distâncias extremas e as janelas de tempo restritas para transmissão impediram a recuperação da nave.

Matthew Gialich, cofundador e CEO da AstroForge, destacou o dilema econômico e técnico que levou à mudança. Segundo ele, a empresa avaliou o custo de construir uma rede própria de antenas, estimado em cerca de 200 milhões de dólares, em comparação com a implementação de um modelo de IA a bordo. A aposta é de que a inteligência embarcada possa tentar recuperar a nave em cenários de falha, algo que não ocorreu na missão anterior.

Para viabilizar o projeto, Armand Awad, diretor de software de voo da companhia, explicou que a equipe aproveitou os avanços recentes em modelos transformer impulsionados por laboratórios de ponta. O novo ecossistema de controle combina algoritmos tradicionais com modelos treinados em dados de teste para subsistemas específicos, buscando equilibrar a inovação da IA com a segurança exigida pela engenharia aeroespacial.

Imagem: Coolcaesar / Wikimedia Commons — CC BY-SA 4.0