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    Perseguindo o futuro da habitação lunar
    p A pesquisa e os testes da Purdue estão levando o sonho de viver no espaço além das estações espaciais e tornando o potencial das futuras colônias lunares - e possivelmente de Marte - uma realidade. Crédito:foto da Purdue University / Mark Simon

    p Shirley Dyke não vê a lua como uma esfera coberta de crateras. Ela espera que as habitações lunares comecem a surgir em uma década, ajudando a alcançar uma maior habitação espacial. p E ela quer que sua pesquisa ajude a preencher essa lacuna.

    p Sapatona, chefe do Instituto RETH (Resilient ExtraTerrestrial Habitats) da Purdue University, diz que sua pesquisa se concentra em possibilitar o futuro.

    p "Não procuro projetar o que há de melhor, "disse Dyke, professor de engenharia mecânica e civil. “Meu objetivo é reunir pessoas inteligentes de diferentes disciplinas para perseguir objetivos que não seriam possíveis de outra forma. esta é a maneira mais eficaz de impulsionar a ciência.

    p Seu trabalho atual se concentra em compreender quais características tornam os habitats seguros por meio de testes físicos cibernéticos, que combina modelos de computador com espécimes de teste físico.

    p Três características do habitat são de particular importância:resiliência, inteligência e autonomia. Teste físico cibernético, feito em Purdue's Herrick Labs, permite que alguns componentes de habitats lunares em potencial sejam testados fisicamente, enquanto outros são examinados simultaneamente em um contexto virtual.

    p O nível de resiliência de um habitat é a chave para o trabalho, criando estruturas inteligentes que podem enfrentar qualquer número de perigos. Impactos de meteoróides, terremotos e problemas com a poeira lunar (que é muito aguda e abrasiva) são apenas alguns dos muitos perigos que podem criar diferentes efeitos e perigos que afetam o desempenho do habitat espacial, causando um risco para os humanos.

    p "Não teremos que construir todo o habitat no laboratório, em vez disso, use o teste físico cibernético para virtualizar alguns desses fatores, "Dyke disse." Resultados como perda de potência, problemas térmicos e perda de pressão podem ser capturados com modelos de computador. "

    p Os habitats lunares são apenas parte da pesquisa de Shirley Dyke, professor de engenharia mecânica e civil. Ela está trabalhando para utilizar o aprendizado de máquina para classificar as fotos dos danos do terremoto para cada acesso de pesquisa. Crédito:Purdue University photo / John Underwood

    p Para a pesquisa, O RETH construirá habitats à escala de um quarto da forma mais realista possível em Herrick Labs.

    p Um único teste físico cibernético pode mudar rapidamente os componentes virtuais para se ajustar à localização, variando de uma instalação na superfície da lua para dentro de tubos de lava. Modelos de computador combinados com as representações físicas do habitat podem ser responsáveis ​​pelo crescimento do habitat, idade e deterioração.

    p Dyke disse que o objetivo final é um habitat que não precise de supervisão humana constante.

    p "Eventualmente, queremos desenvolver habitats inteligentes que podem responder às mudanças, danos e qualquer coisa que possa dar errado durante uma missão e ainda manter a integridade e a segurança da ciência interna, " ela disse.

    p "Ao incorporar recursos inteligentes ao design, podemos ter sensores ao vivo para monitorar caso ocorra uma violação, determinar o impacto dessa violação, quão grande é e decida o que fazer sobre isso, "Dyke disse." Os robôs então poderiam vir e recuperar e consertar a estrutura.

    p RETH é uma parceria interdisciplinar com 21 pesquisadores de Purdue e três outras universidades e dois parceiros industriais para estudar o que é necessário para habitats de outro mundo.

    p "Ao buscar uma nova técnica como o teste físico cibernético para RETH, Espero que possamos criar essa ponte entre as disciplinas que são necessárias para criar novos conhecimentos, " ela disse.

    p Dyke também está preenchendo lacunas de trabalho em relação aos habitats aqui na Terra. O Automated Reconnaissance Image Organizer utiliza aprendizado de máquina para classificar e rotular imagens e dados coletados em locais de danos causados ​​pelo terremoto automaticamente para que os dados possam estar disponíveis para que outros pesquisadores possam acessá-los.


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