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O que é a Computação Espacial

Carlos Melo por Carlos Melo
janeiro 2, 2024
em Deep Learning, Entrevistas, Visão Computacional, Youtube
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A Computação Espacial está se consolidando como uma revolução tecnológica que transforma a forma como interagimos com o mundo físico e digital. Em 2023, tive a honra de palestrar sobre esse tema no palco principal da Campus Party Brasil, a maior feira de tecnologia da América Latina.

Como você pode ter percebido ao observar o ritmo das inovações, estamos adentrando em uma nova era tecnológica onde as barreiras entre o digital e o físico se dissolvem. Tecnologias como Machine Learning (ML), Realidade Aumentada (AR) e interfaces baseadas em gestos e movimentos oculares estão convergindo para criar um ecossistema interligado e imersivo.

campus party

O lançamento do Vision Pro na WWDC2023 foi um marco que trouxe a Computação Espacial do campo das especulações futuristas para a realidade do presente. Essa tecnologia redefine a interação humano-computador, fundindo o conteúdo digital ao mundo físico de formas inéditas.

Quer saber como essa revolução está moldando o panorama tecnológico? Assista ao vídeo completo da minha apresentação e embarque nessa discussão sobre o futuro da interação humano-computador!

O que é Computação Espacial?

A Computação Espacial refere-se ao uso de tecnologias que permitem a interação entre objetos digitais e o mundo físico. Ela busca integrar a realidade aumentada, a realidade virtual e a visão computacional para criar experiências imersivas. Essa área envolve o uso de algoritmos avançados e do processamento de imagens em tempo real para modelar e representar ambientes reais.

Uma característica fundamental da computação espacial é a sua capacidade de interpretar dados visuais de maneiras que imitam a percepção humana. Isso inclui entender a profundidade, reconhecer formas e até mesmo detectar movimentos em 3D. Isso é possível graças a dispositivos como os óculos de realidade aumentada, que permitem uma nova forma de interação, trazendo elementos virtuais para o espaço físico.

Além disso, a computação espacial está atrelada ao avanço das tecnologias de mapeamento e localização em tempo real. Isso é crucial para que máquinas e dispositivos possam se situar e se mover de maneira eficaz em ambientes complexos, aumentando a precisão e melhorando a eficiência em várias aplicações.

Principais Aplicações da Computação Espacial

As aplicações dessa tecnologia avançada são amplas e impactam diversas indústrias, indo além de conceitos abstratos e trazendo soluções práticas para problemas complexos. Uma das implementações mais tangíveis está na realidade aumentada (AR), que mescla informações digitais ao ambiente físico em tempo real. Exemplos práticos incluem sistemas de manutenção assistida, onde engenheiros podem visualizar instruções sobre equipamentos diretamente no local de trabalho, reduzindo erros e aumentando a eficiência.

No campo da medicina, as tecnologias baseadas em visão computacional e fusão de dados têm transformado a forma como cirurgias são realizadas. Procedimentos como cirurgias assistidas por realidade aumentada utilizam modelos 3D gerados a partir de imagens médicas (como tomografias e ressonâncias) para auxiliar os médicos na identificação de estruturas anatômicas críticas com precisão submilimétrica.

computação espacial

Na educação e treinamento técnico, essas inovações possibilitam experiências imersivas que vão além das salas de aula tradicionais. Estudantes de engenharia, por exemplo, podem manipular modelos tridimensionais de turbinas, estruturas arquitetônicas ou circuitos eletrônicos usando dispositivos de AR. Essas simulações interativas não apenas facilitam o aprendizado de conceitos complexos, mas também preparam profissionais para cenários do mundo real.

Arquitetura e design industrial também se beneficiam profundamente. Com tecnologias de projeção espacial, arquitetos podem criar prototipagens digitais em escala real, permitindo aos clientes e às equipes de construção visualizarem o projeto diretamente no local onde será implementado. Ferramentas como essas são particularmente úteis para validar dimensões e solucionar problemas antes mesmo do início da obra.

No domínio da robótica e automação, a integração entre visão computacional, sensores LiDAR e algoritmos de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) está revolucionando a forma como robôs percebem e interagem com o ambiente. Esses sistemas são críticos para aplicações como navegação autônoma em armazéns, inspeção de infraestruturas críticas e exploração em ambientes inóspitos, como o fundo do mar ou a superfície de outros planetas.

Considerações Finais sobre a Computação Espacial

A Computação Espacial está transformando a forma como interagimos com o mundo ao nosso redor, integrando tecnologia digital à realidade física. Através da visão computacional, conseguimos aprimorar aplicações em diversas áreas, desde a saúde até a engenharia e o entretenimento.

As vantagens dessa tecnologia são diversas, incluindo maior precisão, análise em tempo real e uma experiência de usuário melhorada. À medida que continuamos a explorar as potencialidades da computação espacial, novas oportunidades de inovação e desenvolvimento surgem, prometendo um futuro emocionante e cheio de possibilidades.

Portanto, é fundamental que profissionais e empresas se mantenham atualizados sobre essas tendências e considerem as aplicações de computação espacial em seus projetos e soluções.

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Carlos Melo

Carlos Melo

Engenheiro de Visão Computacional graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e Mestre em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

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  • VISÃO COMPUTACIONAL está no centro de um dos avanços mais impressionantes da exploração espacial recente: o pouso autônomo da missão Chang’e-5 na Lua. 🚀🌑

Durante a descida, câmeras de alta resolução e sensores a laser capturavam continuamente o relevo lunar, enquanto algoritmos embarcados processavam as imagens em tempo real para identificar crateras e obstáculos que poderiam comprometer a missão.

Esses algoritmos aplicavam técnicas de detecção de bordas e segmentação, aproximando crateras por elipses e cruzando a análise visual com dados de altímetros. Assim, a IA conseguia selecionar regiões planas e seguras para o pouso, ajustando a trajetória da nave de forma autônoma. 

Esse processo foi indispensável, já que a distância entre Terra e Lua gera atraso de comunicação que inviabiliza controle humano direto em tempo real.

Esse caso ilustra como IA embarcada está deixando de ser apenas uma ferramenta de análise pós-missão para se tornar parte crítica das operações espaciais autônomas em tempo real — um passo essencial para missões em Marte, asteroides e no lado oculto da Lua.

(PS: Vi o Sérgio Sacani, do @spacetoday , postando isso primeiro.)

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  • Por que o CHATGPT MENTE PARA VOCÊ? 🤔

Já percebeu que o ChatGPT às vezes responde com confiança... mas está errado? 

Isso acontece porque, assim como um aluno em prova, ele prefere chutar do que deixar em branco.
Essas respostas convincentes, mas erradas, são chamadas de alucinações.

E o que o pesquisadores da OpenAI sugerem, é que esse tipo de comportamento aparece porque os testes que treinam e avaliam o modelo premiam o chute e punem a incerteza.

Então, da próxima vez que ele ‘inventar’ algo, lembre-se: não é pessoal, ele apenas for treinado dessa maneira!
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No vídeo de hoje, você vai aprender o que é um "fiorde"! 

Como você dormia sem saber o que era um fiorde?? 😅
  • Qual LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO é usada na TESLA?

A Tesla utiliza diferentes linguagens de programação em cada fase do ciclo de desenvolvimento. 

O treinamento das redes neurais convolucionais (CNN) é feito em Python, aproveitando bibliotecas científicas e a rapidez de prototipagem. Isso permite testar arquiteturas de CNN com agilidade no ambiente de pesquisa.

Já a implementação embarcada ocorre em C++, garantindo alta performance. Como os modelos de CNN precisam responder em tempo real, o C++ assegura baixa latência para tarefas como detectar pedestres e interpretar placas de trânsito.

Com isso, a Tesla combina Python para pesquisa e C++ para produção, equilibrando inovação e velocidade em sistemas críticos de visão computacional.

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  • Aproveitando o domingo… vamos relaxar um pouco e falar sobre cinema 🎬

Em
  • Já se perguntou como conseguimos distinguir intuitivamente um gato de um cachorro, mesmo com tantas semelhanças físicas? 

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Já as máquinas não têm alma nem intuição. Para aprender essa mesma tarefa, precisam decompor o problema em camadas hierárquicas: 

Nas primeiras, redes neurais profundas extraem padrões simples (bordas, texturas); nas intermediárias, formas mais abstratas (orelhas, olhos, focinho); e apenas nas finais esses elementos são combinados em conceitos de alto nível como “gato” ou “cachorro”.

Enquanto nós chegamos ao entendimento de forma direta, a inteligência artificial depende de sucessivas representações para “fazer sentido” do mundo. 🤖

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