Um novo modelo de inteligência artificial é capaz de monitorar satélites e detectar desvios em seu comportamento, reduzindo o risco de colisões em órbita. O estudo foi publicado na revista Expert Systems 27 de setembro de 2026.
O desenvolvimento foi realizado no âmbito do projeto AI4 Space Safety and Sustainability, com o apoio da UK Space Agency. O consórcio reúne organizações dos países FVEY: Austrália, Canadá, Nova Zelândia, Reino Unido e EUA.
O projeto é liderado pelo professor Massimiliano Vasile, diretor do Aerospace Centre of Excellence da Universidade de Strathclyde. Entre os participantes estão o Alan Turing Institute, a Universidade do Arizona, o MIT, a Universidade de Waterloo, além das empresas GMV, Columbiad, LMO e Zendir.
O modelo, criado no Defence AI Research Centre (DARe) do Alan Turing Institute, foi o primeiro a aprender a prever anomalias e o movimento de satélites a partir da luz refletida por eles — as chamadas light curves.
A cada ano a órbita fica mais congestionada: em 2025 foram lançados mais de 4000 novos satélites, contra 159 em 2000. A ferramenta automatizada ajuda a lidar com o monitoramento e a gestão do tráfego espacial.
O modelo foi treinado com grandes volumes de dados sobre o brilho de satélites, coletados por telescópios, e depois ajustado com simulações de Strathclyde e da GMV. Em tempo real, ele analisa dados de observatórios e sinaliza anomalias para estudo posterior por especialistas.
Os testes mostraram uma precisão de detecção de light curves incomuns da ordem de 88 %. O sistema também distingue comportamentos do satélite como rotação e cambalhota — algo importante para a manutenção em órbita e a extensão da vida útil dos equipamentos.
Como exatamente a combinação de dados de luz, radar e outras fontes mudará a abordagem da proteção de satélites nos próximos anos?
O professor Vasile observou que, com o AI4S3, foi possível mostrar como a IA ajuda na análise do comportamento de objetos espaciais mesmo a partir de um único pixel no céu. Os próximos passos do projeto incluem a integração de dados multimodais — radar, medições hiperespectrais e informações orbitais.
