\u00c9 o que escreveram os pesquisadores Marcos Fernadez Tous, Preeti Nair, Sai Susmitha Guddanti e Sreejith Vidhyadharan Nair \u2013 todos da Universidade de Dakota do Norte, nos Estados Unidos \u2013 num artigo publicado no The Conversation<\/em> recentemente<\/a>.<\/p>\n Segundo o texto, a IA j\u00e1 otimiza motores<\/strong>, tra\u00e7a trajet\u00f3rias mais eficientes<\/strong> e ajuda a projetar sistemas complexos<\/strong> que envolvem calor extremo, materiais ex\u00f3ticos e rea\u00e7\u00f5es at\u00f4micas. <\/p>\n Os pesquisadores defendem que, com essa parceria entre engenharia e algoritmos<\/strong>, tecnologias hoje experimentais (como motores nucleares e at\u00e9 fus\u00e3o compacta) podem se tornar vi\u00e1veis no futuro pr\u00f3ximo.<\/p>\n No come\u00e7o do artigo, os autores detalham como o machine learning<\/em><\/strong> \u2013 principalmente o aprendizado por refor\u00e7o (reinforcement learning<\/em><\/strong>) \u2013<\/em> tem sido aplicado para resolver problemas de engenharia que superam a intui\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\n Como? Segundo os pesquisadores:<\/p>\n Nos sistemas espaciais, isso significa permitir que algoritmos encontrem solu\u00e7\u00f5es que humanos n\u00e3o conseguiriam intuitivamente<\/strong>. Entram aqui desde trajet\u00f3rias mais econ\u00f4micas at\u00e9 ajustes t\u00e9rmicos mais eficientes.<\/p>\n Segundo o grupo, essa capacidade \u00e9 especialmente \u00fatil no desenvolvimento de motores nucleares<\/strong>. E isso vale tanto para os de fiss\u00e3o quanto para os de fus\u00e3o. <\/p>\n A fiss\u00e3o j\u00e1 foi testada em prot\u00f3tipos e alimenta geradores de sondas como as Voyager. A fus\u00e3o ainda est\u00e1 distante, mas oferece densidade energ\u00e9tica muito maior. <\/p>\n Os autores ressaltam que, em qualquer desses motores, a efici\u00eancia depende de uma vari\u00e1vel important\u00edssima: como transferir calor do n\u00facleo para o hidrog\u00eanio que ser\u00e1 expelido<\/strong>. Quanto melhor a transfer\u00eancia, maior o empuxo.<\/p>\n \u00c9 nesse ponto que o reinforcement learning<\/em><\/strong> se torna decisivo. Os autores afirmam que ele consegue simular milhares de geometrias e fluxos diferentes<\/strong>. Assim, encontra configura\u00e7\u00f5es mais eficazes do que aquelas testadas em programas hist\u00f3ricos, como o NERVA<\/a>, da d\u00e9cada de 1960.\u00a0<\/p>\n An\u00e9is com canais, blocos prism\u00e1ticos, leitos de cer\u00e2mica. Tudo pode ser otimizado por algoritmos<\/strong> que aprendem a maximizar transfer\u00eancia de calor sem comprometer a integridade do reator<\/strong>.<\/p>\n Depois de explorar o papel da IA na fase de projeto, os autores mostram como o aprendizado por refor\u00e7o<\/strong> tamb\u00e9m pode controlar sistemas em tempo real<\/strong>. Isso porque a tecnologia:<\/p>\n \u201cTokamak\u201d \u00e9 o nome de um tipo de reator experimental usado para tentar produzir fus\u00e3o nuclear. Modelos tradicionais, como o JT-60SA no Jap\u00e3o, s\u00e3o enormes e imposs\u00edveis de usar em voo. Por isso, pesquisadores estudam alternativas menores, como os polywells<\/em>: estruturas em forma de cubo que confinam plasma com campos magn\u00e9ticos. <\/p>\n Controlar esses campos \u00e9 dif\u00edcil. Isso porque eles precisam ser fortes o suficiente para manter o plasma energizado at\u00e9 a fus\u00e3o. Onde a IA entra nessa hist\u00f3ria? Bem, a IA pode ajustar essas vari\u00e1veis com precis\u00e3o<\/strong>, o que diminuiria o gasto energ\u00e9tico inicial, segundo o artigo.<\/p>\n Os autores apontam ainda o interesse crescente em espa\u00e7onaves capazes de mudar de fun\u00e7\u00e3o rapidamente. Isso \u00e9 algo comum em aplica\u00e7\u00f5es militares e sat\u00e9lites flex\u00edveis, como o LM400. <\/p>\n Essa versatilidade exige gest\u00e3o inteligente de combust\u00edvel (afinal, prioridades podem mudar durante a miss\u00e3o). O reinforcement learning<\/em><\/strong>, segundo eles, pode calcular o uso ideal de propelente em tempo real<\/strong>. Assim, conseguiria equilibrar desempenho e autonomia.<\/p>\n Leia mais:<\/strong><\/p>\n Na conclus\u00e3o, os pesquisadores afirmam que a IA (especialmente o aprendizado por refor\u00e7o) deve se tornar uma parceira essencial da engenharia espacial. <\/p>\n Aprender com a experi\u00eancia, seja em projetos ou em voo, permite que m\u00e1quinas operem sistemas imprevis\u00edveis com mais efici\u00eancia e estabilidade<\/strong>. <\/p>\n Para os autores, essa sinergia pode destravar a pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o de motores<\/strong>, expandir a explora\u00e7\u00e3o do Sistema Solar<\/strong> e abrir caminho para descobertas para al\u00e9m dele<\/strong>.<\/p>\n O post Como IA pode turbinar a nova era da explora\u00e7\u00e3o espacial, segundo pesquisadores apareceu primeiro em Olhar Digital.<\/p>\n Gestor de Tr\u00e1fego<\/strong><\/a><\/p>\n #tecnologia<\/a> #tecnologias<\/a> #technology<\/a> #tecnolog<\/a> #iphone<\/a> #informatica<\/a> #tech<\/a> #design<\/a> #samsung<\/a> #internet<\/a> #apple<\/a> #smartphone<\/a> #seguranca<\/a> #venezuela<\/a> #celular<\/a> #celulares<\/a> #inovar<\/a> #qualidade<\/a> #software<\/a> #empresas<\/a> #cursos<\/a> #engenharia<\/a> #industria<\/a> #marketing<\/a> #ti<\/a> #tecnoblog<\/a> #veja<\/a> #olhardigital<\/a> #mundodigital<\/a> #inteligenciaartificial<\/a> #criar site<\/a> #criar site curitiba<\/a> #wiysolutions<\/a><\/p>\nPesquisadores mostram como IA j\u00e1 transforma design de motores e impulsiona tecnologias nucleares<\/h2>\n
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IA tamb\u00e9m pode operar motores em voo e acelerar tecnologias de fus\u00e3o compacta, segundo artigo<\/h2>\n
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