Tecnologia
NASA pode fazer alterações na Artemis 3; saiba quais
Dentro das instalações da NASA, existe a hipótese de serem realizadas mudanças na missão Artemis 3. Segundo a ArsTechnica, fontes informaram que a agência espacial estuda alternativas para o pouso de dois astronautas na Lua, esperado para setembro de 2026, por preocupações com a prontidão do hardware e a complexidade da missão.
Alternativas da NASA para a Artemis 3
- Uma das opções seria lançar os astronautas na baixa órbita da Terra em uma espaçonave Orion e, lá, se encontrariam com uma Starship, lançada em separado pela SpaceX;
- Durante a missão, similar à Apollo 9, a tripulação validaria a capacidade da Orion e da Starship de atracar e testar a habitabilidade da Starship. Em seguida, a tripulação voltaria à Terra;
- A outra opção seria lançar a tripulação pela Orion e voaria para uma pequena estação espacial próxima à Lua, chamada de Portal Lunar, regressando a seguir à Terra.
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O Ars tentou entrevistar Catherine Koerner, vice-administradora associada que supervisiona o Desenvolvimento de Sistemas de Exploração da NASA, já que a agência não deve falar sobre o assunto oficialmente, mas, em vez disso, obteve declaração evasiva.
A NASA continua trabalhando para o voo de teste tripulado Artemis II em setembro de 2025 e o voo de teste Artemis 3 para pousar astronautas perto do Polo Sul lunar em setembro de 2026. A agência avalia o progresso e o status dos elementos diariamente e usa esses dados para tomar decisões no momento certo para cada missão, como parte de gestão programática e de missão prudente. Caso um elemento de hardware específico não esteja disponível para apoiar uma missão conforme programado ou planejado, a NASA avaliará a prontidão do hardware disponível para opções para tomar essas decisões, tendo a segurança da tripulação como prioridade número um.
NASA, em comunicado enviado à ArsTechnica
A data prevista pela NASA para a Artemis II é um tanto otimista, especialmente se conseguir resolver os problemas do escudo térmico da Orion. Porém, um pouso lunar em setembro de 2026 é considerado irrealista pelo Ars.
Isso porque, entre os maiores obstáculos para a Artemis 3 são a falta de módulo de pouso, desenvolvido pela SpaceX, e trajes espaciais para incursões no solo da Lua, pela Axiom.
O prazo para que, tanto o módulo de pouso, como os trajes, fiquem prontos, é incerto. A NASA começou a financiá-los há cerca de três ou dois anos.
Além disso, há preocupações sobre a complexidade da Artemis 3. Ela exigirá várias etapas não testadas até então, como um encontro de Orion e Nave Estelar e acoplagem na órbita lunar, humanos voando na Nave Estelar já no Espaço, a Nave Estelar descendo à superfície da Lua e voltando para atracar com a Orion, entre outros.
Os responsáveis pela missão ficariam mais tranquilos se conseguissem realizar testes relacionadas a essas questões antes de executá-las. Por isso, a NASA pediu à SpaceX que analisasse uma missão, na qual a Orion se encontrariam com a Starship em órbita ao redor da Terra.
A missão, que seria nomeada Artemis IIS ou Artemis 3, resolveria muitos problemas para a agência e parece ser a opção favorita entre os engenheiros.
Dessa forma, verificariam a capacidade das naves de atracarem em ambiente no qual, caso houvesse um problema, seria mais fácil para a tripulação regressar em segurança. Isso também validaria a capacidade dos astronautas de viverem na Nave Estelar e realizar manobras de subida e descida.
Essa missão “paralela” também permitiria à NASA evitar lacuna enorme entre a Artemis 2 e Artemis 3. Afinal, não se sabe quando a SpaceX entregará uma Starship capaz de pousar e decolar com segurança da Lua.
A empresa de Elon Musk precisa fazer o voo regular com regularidade (algo que está perto de ser realizado) e começar testes de reabastecimento, necessários para que a SpaceX reabasteça a Starship em órbita para missões lunares. Vale lembrar que, até o momento, nada nessa escala foi tentado.
Depois, a SpaceX precisa aprender a operar a Starship no espaço profundo, pousar na Lua, e, ainda mais importante, decolar de lá dias depois para se reencontrar com a Orion, de modo que os astronautas consigam voltar à Terra. Essas questões são resolvíveis com engenharia e testes, mas leva tempo.
Mas ainda é difícil de se decidir, pois um perfil de missão que tenha em seu bojo um encontro na órbita da Terra com a Orion facilitaria as coisas, pois, em vez disso, a SpaceX poderia apenas mostrar a capacidade de colocar a Starship na baixa órbita da Terra com sistema funcional de suporte à vida – algo viável nos próximos dois anos.
Além disso, outro benefício da missão Starship-Orion é poder ser realizada sem um poderoso estágio superior no foguete SLS. Nas três primeiras missões Artemis, a NASA está usando um estágio superior “provisório” para o foguete do Sistema de Lançamento Espacial baseado no foguete Delta, fabricado pela United Launch Alliance.
Contudo, com a paralisação da fabricação dos foguetes Delta, não se sabe ao certo se mais dessas fases intermediárias poderiam ser produzidas (ao menos, não por um custo razoável).
Por sua vez, uma missão “Gateway” voltada para a Artemis exigiria uso de estágio superior provisório para lançar a Orion na órbita lunar, algo desnecessário na missão de encontro na órbita terrestre.
Dessa forma, a NASA poderia salvar o estágio superior provisório final para a primeira missão de pouso na Lua desta década. A seguir, a agência espacial fará transição para um segundo estágio, mais poderoso, do foguete do Sistema de Lançamento Espacial, chamado Estágio Superior de Exploração. Contudo, tal etapa só estará pronta a partir de 2028.
Por que revisar os planos da Artemis?
A NASA está mais aberta a revisar os planos da missão Artemis por conta de cortes em seu orçamento e, ainda, porque estamos em ano de eleições presidenciais nos EUA.
Espera-se que a agência resolva não anunciar mais atrasos ou mudanças na Artemis até o ano que vem, pelo menos. Fontes da Ars disseram que nenhuma decisão final foi tomada acerca da Artemis 3.
Ainda, outra razão para tanto sigilo é que a agência visa deixar claro aos políticos estadunidenses que controlam a agência que responsabiliza seus contratantes pelo desempenho da Artemis.
Na declaração enviada ao portal, a NASA disse que “todos os parceiros devem fazer todos os esforços para cumprir o cronograma para garantir que a NASA possa cumprir as metas de exploração da Lua a Marte da agência”.
Mas, em janeiro, o portal questionou a probabilidade de data de aterrissagem em 2026 durante teleconferência sobre as missões Artemis, que contou com representantes da SpaceX, Axiom e outras. Em resposta, Jim Free, alto funcionário da NASA, devolveu, supostamente, a responsabilidade aos parceiros da agência espacial.
É interessante, porque temos aqui 11 pessoas da indústria que assinaram contratos para cumprir essas datas. Então, do meu ponto de vista, as pessoas da indústria estão aqui hoje dizendo que apoiamos isso. Assinamos contratos para essas datas do lado do governo com base nos detalhes técnicos que eles nos forneceram, que nossas equipes técnicas apresentaram. É claro que não é isento de riscos.
Jim Free, funcionário da NASA, em teleconferência sobre as missões Artemis
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A OpenAI, empresa responsável pelo ChatGPT, planeja comprar chips de inteligência artificial (IA) do Google, segundo informações publicadas pelo site The Information. A possível aquisição pode ampliar o uso de processadores desenvolvidos pela gigante das buscas em meio à disputa por infraestrutura para IA.
De acordo com a reportagem, a OpenAI já aluga chips de IA do Google desde 2025. A nova movimentação representaria um passo além nessa relação comercial, embora ainda não tenham sido divulgados detalhes sobre o valor do negócio, a quantidade de processadores envolvida ou o prazo para a compra.
Procurado pela Reuters, o Google não respondeu ao pedido de comentário. A OpenAI se recusou a comentar o assunto.
Chips do Google podem reduzir dependência da Nvidia
- Os processadores envolvidos são as unidades de processamento tensorial, conhecidas como TPUs (na sigla em inglês);
- Desenvolvidos pelo Google, esses chips são projetados para executar cargas de trabalho de IA e representam alternativa às unidades de processamento gráfico (GPUs, na sigla em inglês) da Nvidia;
- Os chips são importantes tanto para treinar modelos de IA quanto para executar tarefas de inferência — etapa em que um modelo já treinado processa solicitações e produz respostas;
- A Nvidia é uma das principais fornecedoras de hardware utilizado no desenvolvimento e na operação de sistemas de IA;
- A busca por alternativas, portanto, pode ajudar empresas do setor a ampliar sua capacidade computacional e diversificar os fornecedores de processadores.
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Rivais também podem fazer negócios
Uma eventual compra de chips do Google pela OpenAI evidencia como a concorrência no setor de IA não impede relações comerciais entre empresas que disputam o mesmo mercado.
O Google desenvolve seus próprios modelos de IA e compete com a OpenAI em produtos e serviços do segmento. Ao mesmo tempo, seus processadores podem atender às necessidades de infraestrutura de outras companhias que precisam de capacidade para treinar e executar modelos.
Até o momento, porém, a informação divulgada não esclarece os termos de uma possível aquisição, nem se a OpenAI pretende substituir parte dos equipamentos que utiliza atualmente ou apenas ampliar suas opções de processamento.
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Um modelo de inteligência artificial (IA) da Alibaba tentou enviar um arquivo de teste para um servidor da empresa na China durante uma avaliação de segurança, segundo a concorrente canadense Cohere. A tentativa foi bloqueada pelo ambiente de testes, que não tinha conexão com a internet, mas chamou a atenção porque teria ocorrido mesmo depois de o próprio modelo indicar que não utilizaria ferramentas externas.
O episódio envolveu o Qwen3.8-Flash-Next, modelo de pesos abertos da Alibaba. Segundo a Cohere, o sistema recebeu a tarefa de escrever uma regra para detectar downloads maliciosos de arquivos, mas, em vez de se limitar à atividade solicitada, examinou a máquina em que estava sendo executado e tentou enviar uma sequência de teste para um servidor de armazenamento do Alibaba Cloud em Pequim (China).
A empresa canadense afirmou que não conseguiu determinar se o comportamento foi deliberado ou resultado de dados residuais do treinamento do modelo.
Como aconteceu a tentativa de envio de dados
- O teste foi realizado em ambiente isolado, usando o CTI-REALM, avaliação voltada a agentes de IA que executam tarefas de análise de segurança cibernética;
- De acordo com a Cohere, o Qwen3.8-Flash-Next deveria criar regra para identificar atividades suspeitas envolvendo o download e a execução de arquivos. Durante a tarefa, porém, o modelo listou arquivos temporários da máquina, verificou quais ferramentas de transferência estavam instaladas e consultou as configurações de DNS;
- Em seguida, tentou enviar uma sequência de teste para um endereço de armazenamento em nuvem da Alibaba, em Pequim. A solicitação não chegou ao destino porque o ambiente de avaliação não tinha uma rota de saída para a internet;
- O episódio chamou a atenção porque, conforme o relato da Cohere, o registro de raciocínio do modelo indicava que nenhuma ferramenta seria utilizada. Ainda assim, o sistema teria executado um comando de rede;
- A diferença entre o que um modelo declara em seu raciocínio e as ações que efetivamente realiza é relevante para a segurança de sistemas autônomos. Agentes de IA podem receber acesso a ferramentas e recursos externos para executar tarefas, o que torna importante verificar suas ações concretas, em vez de confiar apenas nas explicações fornecidas pelo próprio sistema.
Comportamento foi raro, segundo a Cohere
A empresa afirmou que o comportamento apareceu em menos de uma a cada 100 mil ações avaliadas. Mesmo com frequência baixa, a Cohere argumenta que o problema pode ganhar importância em operações realizadas em grande escala.
Segundo a estimativa apresentada pela companhia, um serviço que executasse dez milhões de ações de agentes de IA por semana poderia registrar até 100 tentativas semelhantes no período.
A Cohere ressaltou, no entanto, que não sabe explicar a origem do comportamento. Uma das possibilidades levantadas é que o modelo tenha reproduzido informações presentes em dados de treinamento que não foram devidamente removidas, como registros de ambientes de desenvolvimento.
Outra hipótese seria a presença de algum comportamento deliberado para estabelecer contato com um servidor externo. A empresa não apresentou evidências suficientes para confirmar essa interpretação e afirmou que não é possível concluir que houve intenção maliciosa.
Em testes posteriores, a Cohere também utilizou uma técnica chamada prefilling, na qual fornece ao modelo parte de seu raciocínio e o início de um comando para observar como ele completa a sequência. Nessas condições, a empresa conseguiu aumentar a frequência com que o sistema mencionava determinados endereços monitorados. Esse procedimento, porém, não demonstra que o comportamento ocorreria espontaneamente com a mesma frequência em situações normais.
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Modelos chineses ganham espaço entre desenvolvedores
O caso ocorre em meio à expansão do uso de modelos de IA de pesos abertos, que podem ser baixados e executados em servidores próprios. Essa característica oferece às empresas e aos desenvolvedores maior controle sobre a infraestrutura, mas também exige cuidados com permissões, conexões de rede e acesso a dados.
A Cohere vende modelos de IA para empresas e governos e atua no segmento de IA soberana, que busca oferecer maior controle sobre onde os sistemas são executados e como os dados são tratados. A companhia também compete com modelos abertos, como os da família Qwen, da Alibaba.
Segundo o relatório de primavera de 2026 da plataforma Hugging Face, modelos chineses responderam por 41% dos downloads registrados no serviço ao longo dos 12 meses anteriores, a maior parcela entre os países.
O episódio não demonstra, por si só, que o modelo foi projetado para enviar dados à China ou que outros modelos da Alibaba apresentam o mesmo comportamento. A tentativa foi bloqueada no teste relatado e a causa permanece desconhecida.
O caso reforça a importância de limitar conexões externas desnecessárias, monitorar o uso de ferramentas e avaliar o comportamento real dos agentes de IA, especialmente quando eles operam em ambientes com acesso a arquivos, sistemas corporativos ou informações sensíveis.
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