Uma das características mais marcantes do Spot, o cão-robô da Boston Dynamics
, são suas quatro “patas”, que lhe permite evitar obstáculos e manter o equilíbrio em condições adversas – habilidades cruciais para andar em um terreno desconhecido. Para alguns cientistas da Nasa
, isso o torna ideal para futuras missões em Marte
.
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Em uma apresentação na reunião anual da American Geophysical Union (AGU), pesquisadores da JPL-Caltech apresentaram o projeto “Mars Dogs”, uma versão modificada do Spot para levar instrumentos científicos similares aos rovers Spirit, Opportunity, Curiosity e Perseverance. Mas com um diferencial: a habilidade de ir aonde rodas não conseguem alcançar, como túneis e cavernas.
Os rovers tradicionais são limitados principalmente a superfícies planas do Planeta Vermelho. Porém, regiões marcianas cientificamente interessantes só são acessíveis ao cruzar terrenos muito acidentados. A ideia é que os cães-robôs, chamados pelos pesquisadores de Au-Spots, possam explorar locais até então inalcançáveis.
“Cair não significa uma falha da missão”, explicaram cientistas durante a apresentação. “Usando algoritmos
de recuperação, o robô pode se autocorrigir de uma infinidade de quedas”. Os Au-Spots também seriam cerca de 12 vezes mais leves do que os rovers atuais e capazes de viajar muito mais rápido, atingindo velocidades de caminhada de 5 km/h durante os testes. Para efeitos de comparação, o Curiosity percorre a superfície marciana a cerca de 0,14 km/h.
Os robôs da Boston Dynamics poderiam ainda explorar as cavernas de Marte – locais que podem oferecer abrigo para futuras colônias humanas, fornecendo proteção natural contra a radiação ultravioleta, frio extremo e tempestades de poeira. Se houver evidência de vida no passado remoto de Marte, elas também podem estar nas cavernas.
Mais de 60 cientistas e engenheiros da equipe Collaborative Subterranean Autonomous Resilient Robots (CoSTAR) estão trabalhando no projeto, e equiparam o Au-Spot com sensores para ajudá-lo mapear e navegar de forma segura e autônoma seu ambiente. Usando i
nteligência artificial
, os robôs
conseguem aprender quais estruturas evitar e identificar objetos que podem ser de interesse científico.