Espaço
Robôs de Quatro Patas se Preparam para a Exploração Autônoma de Marte
Um dia, a exploração espacial pode contar com astronautas vivendo permanentemente fora da Terra, como previsto pelas missões Artemis para a Lua, ou por Elon Musk para Marte.
Ainda assim, mesmo com a presença humana, grande parte do trabalho necessário no espaço será realizada por robôs, pois são muito mais fáceis de substituir que astronautas humanos e muito menos vulneráveis ao ar tóxico ou ao vácuo, radiação, temperaturas extremas, etc.
Idealmente, a maioria dos rovers e robôs deveria ser capaz de se autogerir em tarefas simples, com humanos na Terra ou no local envolvidos apenas para ajudá-los a resolver problemas específicos ou determinar suas missões diárias.
À medida que a IA avança rapidamente, incluindo IA física, um conceito agora defendido pelo líder em IA NVIDIA, essa visão de ficção científica pode já ser uma realidade.
Para missões ainda mais distantes, como nas luas de Júpiter, o atraso na comunicação, que pode chegar a 1 hora, torna o controle direto ainda mais complicado, tornando qualquer decisão autônoma das sondas extremamente valiosa.
“Os rovers são projetados para eficiência energética e segurança, e para se mover lentamente em terrenos perigosos. Como resultado, a exploração costuma ficar limitada a apenas uma pequena parte do local de pouso, com os rovers normalmente percorrendo até algumas centenas de metros por dia, o que dificulta a coleta de dados geologicamente diversos.”
Outro passo será dar aos robôs de exploração espacial maior capacidade de se mover livremente. Afinal, rodas e esteiras podem ser mais confiáveis, mas não há estradas esperando por eles na Lua e em Marte.
Como resultado, a maioria das missões de exploração robótica até agora se concentrou em regiões relativamente planas e de fácil navegação. Mas essas áreas podem não ser as mais úteis para a futura colonização espacial.
Por exemplo, tubos de lava podem ser abrigos pré-construídos perfeitos para futuros astronautas, mas nunca exploramos um adequadamente, embora a exploração de tubos de lava guiada por IA esteja sendo planejada. E a maioria dos recursos provavelmente será encontrada em crateras profundas (água) ou regiões montanhosas (metais e outros depósitos minerais).
“Na Lua, muitos recursos‑chave estão localizados em terrenos de difícil acesso, incluindo depósitos piroclásticos ricos em voláteis e titânio, basaltos KREEP contendo REE, e gelo de água em regiões permanentemente sombreadas perto do Polo Sul. Em Marte, exposições de gelo de água e regolito rico em metais também foram identificadas em regiões de alta latitude e áreas altas, frequentemente dentro de encostas instáveis ou configurações geológicas fraturadas.”
Portanto, são necessários robôs mais avançados, com “robocães” quadrúpedes sendo uma opção provável, já que esse design está se tornando cada vez mais popular na Terra também.
Essa possibilidade está sendo testada por pesquisadores suíços na ETH Zurich, na Universidade de Zurique, no Instituto de Exploração Espacial de Neuchâtel, na Universidade de Basel e na Universidade de Berna.
Eles usaram um robô quadrúpede, testaram se ele poderia lidar com exploração semiautônoma e coleta de amostras em um ambiente espacial reconstruído, e publicaram suas descobertas na Frontiers In Space Technologies1, sob o título “Semi-autonomous exploration of martian and lunar analogues with a legged robot using a Raman-equipped robotic arm and microscopic image”.
Recriando Marte na Terra
Os pesquisadores usaram the Marslabor facility na Universidade de Basel, que simula condições de superfície planetária usando rochas análogas, regolito (poeira planetária) e condições de iluminação análogas para recriar um ambiente idêntico ao de Marte, exceto pela gravidade.
O Marslabor compreende uma sala de 80 m² com um leito de teste de 40 m² composto por materiais análogos marcianos. Isso incluía rochas com forte potencial de preservação de biossinais, como gesso ou rocha carbonatada, que seriam de grande interesse em uma exploração marciana real que busca investigar atividade biológica passada no Planeta Vermelho.
Além disso, tipos de rocha indicativos de água corrente no passado, como rocha carbonatada siliciclástica e basalto contendo enxofre, também foram incluídos.
Um segmento da sala também recriava condições lunares, com tipos de rocha que poderiam ser uma fonte útil de óxidos, titânio, alumínio e silício.
Exploradores de Quatro Patas
Robô Polivalente com Sensores
O robô usado neste estudo foi um robô ANYmal construído pela empresa suíça ANYbotics, especializada em inspeções industriais em áreas perigosas. Para permitir mapeamento e localização, o ANYmal está equipado com um LiDAR VLP-16 Puck LITE da Velodyne, seis sensores estéreo ativos RealSense D435 da Intel para mapeamento de elevação, e duas câmeras grande‑angular FLIR Blackfly para fornecer fluxos de imagens RGB.
O robô foi equipado com um imager microscópico (MICRO) e um MIRA RTX Raman spectrometer produzido pela empresa suíça Metrohm. Esses sensores foram instalados em um braço robótico desenvolvido internamente pela ETH (Eidgenössische Technische Hochschule – Instituto Federal Suíço de Tecnologia).
Ele foi controlado remotamente por um operador usando uma interface gráfica de usuário (GUI) que mostra um mapa digital de elevação e imagens de câmera onde comandos e tarefas são transmitidos.
O objetivo do imager MICRO é capturar imagens de close‑up da textura, grão e cor das amostras de rocha, um conjunto de dados crucial para identificar o tipo de rocha e sua composição. Ele incorpora um microscópio USB, um anel de 48 LEDs RGB, um sensor de tempo de voo (ToF) e eletrônica de controle. Um anel de espuma impede a entrada de luz indesejada quando o MICRO está em contato com o alvo.
O espectrômetro Raman apresentava um laser de excitação infravermelho com comprimento de onda de 785 nm e potência máxima de 100 mW, com alcance de 400 a 2.300 cm⁻¹ e resolução de 8–10 cm⁻¹. Os dados complementam a observação do MICRO ao revelar a composição química das rochas estudadas.
Investigação com & Sem Humanos
Dois conceitos operacionais para levantamento científico robótico: um com controle humano clássico, e outro com amostragem multi‑alvo semiautônoma com intervenção humana mínima.
No método assistido por humanos, o operador identificou um alvo na imagem da câmera e selecionou um ponto de navegação na GUI gráfica. Em seguida, o operador pôde revisar imediatamente os dados recebidos e decidir se medições adicionais eram necessárias. O operador também escolheu quantas medições Raman seriam realizadas e determinou suas localizações específicas na rocha.
No método semiautônomo, comandos pré‑definidos foram fornecidos antecipadamente ao robô, incluindo locomoção, navegação por pontos, implantação de instrumentos e retorno de dados. Uma vez que as instruções foram carregadas, o robô executou todas as tarefas autonomamente, desde o movimento até a implantação do braço robótico e as medições científicas.
Após concluir a sequência de medições em cada alvo, o robô continuou autonomamente seu ciclo de execução, movendo‑se para o próximo alvo e salvando os dados após cada medição. Só depois que as medições fossem concluídas para todos os alvos o robô transmitiria os dados coletados para a estação base.
Os resultados da análise confirmaram a utilidade de combinar diferentes instrumentos, com a combinação das análises Raman e MICRO aumentando a chance de identificar corretamente uma determinada rocha.
O método semiautônomo identificou corretamente pelo menos 1/3 dos alvos por ciclo, alcançando 100 % de identificação de alvos em uma das quatro missões análogas. Missões multi‑alvo levaram entre 12 e 23 minutos, enquanto uma missão guiada por humanos exigiu 41 minutos para concluir análises comparáveis.
Portanto, embora os resultados fossem menos perfeitos, análises muito mais bem‑sucedidas poderiam ser realizadas por minuto, levando a maior eficiência geral. Essa experiência confirmou que robôs mais autônomos poderiam sondar rapidamente grandes áreas de superfícies planetárias.
Além disso, uma vez identificado, uma amostra interessante pode ser analisada manualmente pelos cientistas em investigações posteriores.
“Em vez de depender exclusivamente de conjuntos de instrumentos grandes e complexos, missões futuras poderiam implantar robôs ágeis que escaneiam rapidamente o ambiente e sinalizam alvos promissores para investigação detalhada.”
Aprimorando a Exploração Robótica
Os pesquisadores também observaram que as ferramentas empregadas foram todas desenvolvidas com controle humano direto em mente. Isso significa que o robô semiautônomo às vezes sofria com posicionamento do braço fora do alvo, resultando em imagens MICRO borradas ou dados Raman muito ruidosos.
Um sistema aprimorado poderia refazer o teste com pequenos ajustes automatizados do braço em caso de imagens borradas ou dados de espectrometria deficientes. Programas adicionais de automação também poderiam ajudar.
“Para avançar a um nível ainda mais alto de autonomia, os robôs poderiam detectar autonomamente alvos de interesse com base em forma, cor e textura. Em cenários onde a transmissão de dados é muito lenta (por exemplo, no sistema solar externo), o robô poderia então, autonomamente, realizar medições desses alvos.”
Este sistema também não utilizou os avanços recentes em IA, que poderiam conferir aos robôs muito mais autonomia no futuro, como discutimos em “Space 2.0: The Rise of Autonomous Robots and AI”. Assim, protocolos ainda mais avançados de detecção e posterior varredura poderiam proporcionar medições mais eficientes e autônomas. A partir daí, treinar um modelo de IA especializado em dados reais de robôs em Marte ou na Lua poderia tornar as gerações futuras de sondas ainda mais eficientes.
Investindo em Robótica Espacial
Intuitive Machines
(LUNR )
Enviar sondas autônomas para objetos interstelares exigirá forte expertise na construção de grandes sondas espaciais e em fazê‑las chegar ao local correto intactas. Até agora, isso tem sido principalmente domínio de instituições públicas como a NASA, a ESA e universidades associadas.
Isso está mudando à medida que nos aproximamos do ponto em que empresas privadas podem começar a enviar missões automatizadas ou tripuladas para minerar asteroides, especialmente objetos próximos à Terra. Esse tipo de projeto provavelmente será o próximo passo ou será realizado em paralelo ao retorno de missões tripuladas à Lua, planejado para os próximos anos.
Fundada em 2013 em Houston, Texas, a Intuitive Machines é, por enquanto, uma empresa muito “focada na Lua”, como indicado pelo seu ticker LUNR, e já foi selecionada para 4 missões lunares da NASA, empregando mais de 400 pessoas.
Fonte: Intuitive Machines
Foi a primeira empresa comercial a pousar com sucesso e transmitir dados científicos da Lua. Também realizou o primeiro disparo do motor LOx/LCH4 (oxigênio líquido, metano líquido) no espaço. A empresa está trabalhando em vários projetos que formarão a base de uma infraestrutura lunar para exploração e colonização.
A primeira é o “data transmission service”, com a tecnologia sendo testada, e com objetivo final de criar uma constelação de transmissão de dados lunar ao redor da órbita da Lua.
Fonte: Intuitive Machines
A segunda parte é a “Infrastructure as a Service”. Deve incluir serviços de telecomunicação, serviços de localização GPS e veículos de superfície lunar (LTV) capazes de operações autônomas.
Fonte: Intuitive Machines
O último segmento é a entrega de material à superfície lunar. Até agora, a empresa entregou cargas úteis científicas com o Nova-C lander, um pousador de 4,3 metros de altura (14 pés) capaz de entregar 130 kg de carga à Lua.
O próximo passo será com o pousador Nova-D, capaz de entregar de 1.500 a 2.500 kg de material à Lua. Essa capacidade e tamanho de carga serão necessários para a entrega do Lunar Terrain Vehicle (LTV), bem como do reator nuclear de energia de superfície de 40 kW Fission Surface Power, esperado para alimentar a base lunar.
Fonte: Intuitive Machines
A empresa garantiu muitos contratos valiosos com a NASA, por exemplo, o contrato Near Space Network, com valor potencial máximo de US$ 4,82 bilhões. A decisão final do contrato LTV pela NASA entre os 3 fornecedores potenciais está prevista para o final de 2025, e também teria um valor de até US$ 4,6 bilhões.
Além da NASA, a empresa está tentando diversificar sua base de clientes, tendo sido selecionada em abril de 2025 para um subsídio de até US$ 10 milhões pela Texas Space Commission.
Isso apoiará o desenvolvimento de um veículo de reentrada terrestre e de um laboratório de fabricação orbital projetado para permitir a biomanufatura em microgravidade. Esse veículo de reentrada também fornecerá uma opção de backup e reduzirá riscos para as futuras missões de retorno de amostras lunares da empresa.
Outro projeto é o desenvolvimento de satélites furtivos nucleares de baixa potência para um contrato do laboratório de pesquisa da Força Aérea JETSON.
À medida que a empresa atinge um ponto de fluxo de caixa livre positivo no primeiro trimestre de 2025, e com o contrato de telecomunicações lunares, ela está se tornando muito mais segura para os investidores, afastando‑se de uma startup que queima caixa para um provedor de serviços estabelecido na crescente economia espacial.
E poderia se tornar o alicerce de futuras explorações de espaço profundo e da utilização de recursos espaciais, especialmente à medida que se torna um parceiro confiável da NASA, ao lado da SpaceX (em breve abrirá capital após sua fusão com a xAI) ou Rocket Lab (RKLB ).
(Você pode ler mais sobre a Intuitive Machines em nosso relatório de investimento dedicado à empresa.)
Últimas Notícias e Desenvolvimentos das Ações da Intuitive Machines (LUNR)
Estudo Referenciado
1. Gabriela Ligeza, Philip Arm, et al. Semi-autonomous exploration of martian and lunar analogues with a legged robot using a Raman-equipped robotic arm and microscopic imager. Frontier Space Technologies, 31 março de 2026. Volume 7 – 2026 | https://doi.org/10.3389/frspt.2026.1741757
