Perseverance: rover autônomo da NASA vira sucesso e já usa IA da Anthropic
O sistema AutoNav do rover Perseverance já realizou cerca de 90% de suas viagens em Marte de forma autônoma, e a NASA deu um passo além ao testar rotas planejadas pela IA Claude, da Anthropic. O avanço reduz a dependência de comandos enviados da Terra e acelera a exploração da cratera Jezero.
Por Redação tech & talk · Curadoria assistida por IA, revisão humana
O primeiro carro autônomo de Marte
Desde que pousou na cratera Jezero em fevereiro de 2021, o rover Perseverance, da NASA, vem provando que dirigir sozinho em outro planeta é possível — e eficiente. Diferente de seus antecessores, o veículo conta com o sistema AutoNav, que constrói mapas 3D do terreno à frente, identifica obstáculos como rochas e dunas de areia e traça rotas sem precisar de instruções detalhadas enviadas da Terra a cada trecho.
Os números comprovam o salto: até seu sol (dia marciano) 1.312, em 28 de outubro de 2024, o Perseverance já havia percorrido cerca de 90% de suas viagens de forma autônoma. Para efeito de comparação, o rover Curiosity, antecessor da mesma família de veículos da NASA, completou apenas 6,2% de seus trajetos sem intervenção humana direta.
Foto: reprodução/therobotreport.com
Rotas planejadas por inteligência artificial
Em dezembro de 2025, a NASA deu um passo inédito: pela primeira vez, um veículo em outro mundo executou uma rota planejada inteiramente por inteligência artificial. Nos sols 1.707 e 1.709 (8 e 10 de dezembro), engenheiros do Rover Operations Center do Jet Propulsion Laboratory (JPL) usaram o modelo de linguagem visual Claude, da Anthropic, para tracejar um caminho de aproximadamente 456 metros através de um campo de rochas, ao longo dos dois dias de teste.
A equipe alimentou a IA com imagens de alta resolução da câmera HiRISE, a bordo do Mars Reconnaissance Orbiter, além de dados de elevação e inclinação do terreno. Com base nisso, o sistema gerou uma rota contínua dividida em segmentos de cerca de 10 metros, evitando rochas, depósitos perigosos e ondulações de areia. Os comandos foram escritos na Rover Markup Language, a linguagem baseada em XML usada para programar os movimentos do rover.
Antes de seguir para Marte, os planos passaram por um "gêmeo digital" do veículo, que verificou mais de 500 mil variáveis de telemetria para garantir a segurança da manobra. Segundo o JPL, os trajetos definidos pela IA precisaram de apenas pequenos ajustes na revisão humana — resultando em cerca de 210 e 246 metros percorridos nos dois dias de teste, respectivamente.
Por que isso importa
Com a distância entre Terra e Marte impondo um atraso de comunicação de cerca de 20 minutos, decisões autônomas são essenciais para acelerar a exploração. Segundo a NASA, tecnologias autônomas como essa podem ajudar as missões a operar com mais eficiência, e especialistas em robótica espacial do JPL destacam que ferramentas de IA generativa devem ajudar rovers futuros a lidar com deslocamentos de escala quilométrica.
A demonstração é a segunda de uma série de testes que avaliam o uso de IA generativa no planejamento de rotas espaciais, um indício de que a autonomia crescente — já validada pelo AutoNav — deve se tornar ainda mais sofisticada nas próximas missões da NASA a Marte.