As redes neurais quânticas (QNNs) têm a capacidade de alcançar um desempenho semelhante ao das redes neurais convencionais (NNs), utilizando um número significativamente menor de parâmetros. Esse avanço pode ser atribuído, principalmente, aos fenômenos da superposição e do emaranhamento quântico. A superposição, conceito fundamental da mecânica quântica, permite que um sistema quântico exista simultaneamente em múltiplos estados, ampliando a capacidade representacional das redes neurais quânticas. Por sua vez, o emaranhamento quântico facilita a conexão entre estados quânticos, permitindo representações de características complexas e não lineares, ao mesmo tempo em que reduz a quantidade de parâmetros necessários.

No contexto das QNNs, a regra de desvio de parâmetros é uma técnica empregada para otimizar os parâmetros durante o processo de treinamento. Em comparação com o algoritmo de retropropagação amplamente utilizado nas redes neurais tradicionais, a regra de desvio de parâmetros oferece uma metodologia mais simples e direta, o que possibilita uma aceleração no treinamento das redes neurais quânticas.

Dentro da área de Aprendizado de Máquina Quântico (QML), surgiram abordagens para enfrentar o desafio de estabilizar a função coerente da Unidade de Processamento Quântico (QPU) por meio do uso de métodos de Aprendizado de Máquina (ML). Outra vertente de pesquisa recorre a algoritmos híbridos variacionais, visando alcançar objetivos de aprendizado dentro do quadro do QML. O Aprendizado por Reforço (RL) é comumente empregado para encontrar soluções para problemas de controle quântico, como a correção de erros quânticos ou o desenvolvimento de políticas de controle mais refinadas. Em adição, pesquisas exploraram o conceito de RL em algoritmos variacionais quânticos (VQA), embora o foco principal deste estudo esteja na aplicação prática dos algoritmos de Aprendizado por Reforço Quântico (QRL) para resolver tarefas, tanto em domínios clássicos quanto quânticos.

O conceito inicial de integração do Aprendizado por Reforço (RL) com rotinas quânticas baseia-se na amplificação de amplitude, amplamente utilizada nos algoritmos de busca do tipo Grover. Registros quânticos múltiplos são empregados para incorporar os estados e ações pertinentes ao sistema de RL dentro de um espaço de Hilbert adequado. O processo começa com um estado inicial de distribuição uniforme de probabilidades entre todos os estados possíveis. Em seguida, as amplitudes associadas aos estados que geram recompensas mais altas ou que alinham-se com a função de valor são ampliadas seletivamente. A escolha da ação é determinada pela regra de Born, que envolve a medição do registro quântico usando a “base de ação”. Este algoritmo foi investigado de forma independente, sem ligação direta com as Unidades de Processamento Quântico (QPUs), e recentemente passou por avanços adicionais.

Com o tempo, ficou mais apropriado classificar essas primeiras versões como uma coleção de algoritmos de Aprendizado por Reforço Inspirados em Quântica (QiRL), os quais não apresentam capacidades intrínsecas para alcançar a vantagem quântica. Nos últimos anos, a técnica foi transferida para o processo de amostragem a partir do buffer de repetição de experiências, no contexto do Q-learning. O estudo da interação entre computação quântica e aprendizado por reforço tem avançado, mas a maioria das investigações ainda se concentra em métodos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.

As abordagens quânticas iniciais sugerem uma adaptação das técnicas de aprendizado por reforço aos sistemas quânticos, com a amplificação de amplitude sendo uma das bases para os algoritmos. O uso dos registros quânticos possibilita o ajuste dinâmico das probabilidades de estados favoráveis, o que se reflete em um desempenho superior em algumas situações, embora as implementações ainda não aproveitem totalmente as vantagens da computação quântica.

A integração da computação quântica com os frameworks de aprendizado por reforço tem gerado avanços significativos na criação de agentes de inteligência artificial (IA) aprimorados, os quais passaram por extensos experimentos. Estes agentes foram submetidos a uma série de cenários projetados para avaliar sua adaptabilidade, eficiência e capacidade de generalização. As análises subsequentes dos dados fornecem uma compreensão mais profunda da vantagem quântica em tarefas envolvendo aprendizado por reforço. A interação sutil entre entrelaçamento quântico, superposição e algoritmos de aprendizado por reforço revela insights complexos sobre o potencial da computação quântica.

Além disso, a utilização de processadores quânticos reais de provedores líderes em computação quântica foi fundamental para a coleta de dados. Circuitos e algoritmos quânticos foram executados em plataformas como IBM Quantum, Rigetti e outras, oferecendo dados empíricos sobre as implicações práticas e os ganhos de eficiência do aprendizado por reforço aprimorado por computação quântica. Essa abordagem permitiu uma análise direta de como a natureza quântica da computação impacta a dinâmica de aprendizado dos agentes de IA.

Simultaneamente, sistemas de computação clássica desempenharam um papel crucial no estabelecimento de uma linha de base para as métricas de desempenho. A implementação de algoritmos clássicos de aprendizado por reforço em hardware tradicional permitiu uma análise comparativa, facilitando a compreensão das melhorias, se houver, proporcionadas pela computação quântica em relação aos métodos clássicos. O processo de coleta de dados foi ainda mais enriquecido pela revisão da literatura existente, incluindo artigos acadêmicos e experiências documentadas nos campos da computação quântica e do aprendizado por reforço.

A experiência acumulada neste campo mostra que a integração da computação quântica com técnicas de aprendizado por reforço pode trazer benefícios reais e mensuráveis, embora os desafios e limitações ainda precisem ser superados. O potencial da computação quântica vai além da simples aceleração dos algoritmos tradicionais: ela pode, de fato, permitir uma revolução nos métodos de aprendizado, especialmente em contextos complexos onde os sistemas clássicos já apresentam limitações.

Como as Tecnologias Satelitais Estão Transformando a Sustentabilidade nas Cadeias de Suprimentos

A crescente complexidade das cadeias de suprimentos globais tem imposto desafios significativos para as empresas, especialmente quando se trata de garantir a sustentabilidade em toda a sua rede de fornecedores. Tradicionalmente, os esforços das empresas para a sustentabilidade focaram principalmente nos seus fornecedores diretos de primeira linha, uma vez que essas relações contratuais e de comunicação são mais acessíveis. No entanto, a verdadeira escala dos problemas ambientais e sociais tende a ser muito mais grave e recorrente em camadas mais profundas da cadeia de suprimentos, onde a visibilidade das empresas é limitada. Em muitos casos, as questões mais críticas, como trabalho infantil nas minas de cobalto, desmatamento em cadeias de suprimentos agrícolas ou escassez de água devido à produção de algodão para a indústria têxtil, ocorrem em camadas distantes e muitas vezes invisíveis aos olhos das empresas.

Esses problemas, apesar de sua gravidade, se escondem nas camadas mais distantes da cadeia, onde ecossistemas e comunidades vulneráveis, como povos indígenas ou florestas tropicais ricas em biodiversidade, são frequentemente os mais afetados. Além disso, questões de sustentabilidade tendem a ser mais persistentes em regiões onde as instituições e os marcos legais são fracos, ou ainda onde a corrupção e a instabilidade política enfraquecem a governança e o cumprimento das normas. Assim, é possível afirmar que "quanto mais distante uma organização está na cadeia de suprimentos, maior o impacto que ela pode causar na sustentabilidade" (Mena et al., 2013, p. 72).

Com o crescente reconhecimento desses riscos, as empresas começaram a adotar uma abordagem mais abrangente para a sustentabilidade, buscando maior visibilidade em suas cadeias de suprimentos. Isso inclui a identificação e o mapeamento dos fornecedores mais distantes, bem como a rastreabilidade, ou seja, a capacidade de rastrear produtos até suas origens, estabelecendo sua proveniência (Sodhi & Tang, 2019). No entanto, apesar da crescente pressão para abordar essas questões, muitas empresas ainda enfrentam desafios para superar as limitações de visibilidade e comunicação em camadas mais distantes, o que torna a adoção de soluções eficazes um processo complexo e muitas vezes incerto.

Nesse contexto, as tecnologias satelitais surgem como uma ferramenta poderosa para enfrentar essas dificuldades. Embora a observação terrestre por satélite não seja uma tecnologia nova, ela experimentou um crescimento significativo nos últimos anos, transformando nossa capacidade de monitorar os ecossistemas do planeta, as mudanças climáticas, a infraestrutura e o uso da terra de uma forma sem precedentes. O avanço dessa tecnologia foi impulsionado por uma combinação de inovações tecnológicas, reduções de custos na fabricação e lançamento de satélites, além de melhorias na capacidade de processamento e análise de dados, permitindo que ela fosse aplicada a novos mercados, como a gestão de vegetação e, mais recentemente, o monitoramento do desmatamento e dos estoques de carbono (Csillik et al., 2019; Hansen et al., 2013).

A coleta de dados via satélite, embora inicialmente limitada pelos altos custos de fabricação e operação dos satélites, agora se beneficia de uma mudança para satélites menores e o uso de componentes padronizados, o que tem reduzido os custos e aumentado a frequência de lançamentos. Além disso, a melhoria da resolução espectral e o uso de sensores como o radar de abertura sintética (SAR) e os sensores de detecção e varredura por laser (Lidar) proporcionam uma cobertura mais detalhada, até mesmo em áreas difíceis de observar, como as coberturas de nuvens ou os dosséis florestais. O Lidar, por exemplo, permite mapear a estrutura da vegetação abaixo das copas das árvores, essencial para estimativas de biomassa acima do solo e contabilização de estoques de carbono, um aspecto crucial para o cumprimento das metas climáticas.

Outra melhoria significativa foi a resolução temporal, ou seja, a capacidade de realizar passagens repetidas sobre os mesmos pontos com uma frequência diária ou até subdiária, como é o caso da constelação de satélites da Planet (2020). Isso resolve um dos grandes problemas das imagens de satélite: as obstruções causadas por nuvens ou escuridão. Com esses avanços, a coleta de dados se torna mais frequente e precisa, o que é crucial para monitorar áreas como as florestas tropicais, que são frequentemente cobertas por nuvens.

Além dos avanços na coleta de dados, a ascensão da computação em nuvem e o uso de algoritmos sofisticados, como os de aprendizado de máquina, têm permitido processar esses dados de forma mais rápida e precisa, transformando-os em insights acionáveis. Isso é particularmente relevante para lidar com grandes volumes de dados, uma vez que os satélites modernos geram imagens de alta resolução em grandes quantidades. A análise automatizada por meio de algoritmos de inteligência artificial também possibilita detectar mudanças ambientais, como a degradação das florestas, de forma muito mais eficiente do que os métodos manuais usados anteriormente (Sisodiya et al., 2020).

Essas inovações estão tornando a observação satelital acessível para empresas que precisam monitorar suas cadeias de suprimentos de maneira contínua e em larga escala. O uso de imagens de satélite de alta resolução e a análise dessas imagens em tempo real têm se mostrado essenciais para identificar práticas prejudiciais, como o desmatamento ilegal ou a poluição dos recursos hídricos, que podem ocorrer longe da visibilidade das empresas, mas que têm um impacto significativo no ambiente e nas comunidades locais.

É importante compreender que, embora as tecnologias de observação satelital ofereçam uma ferramenta poderosa para as empresas, elas não são uma solução mágica. Para que se obtenha uma visão precisa e completa da cadeia de suprimentos, é necessário não apenas investir em tecnologia, mas também em uma abordagem holística de governança e gestão de riscos. As empresas devem estar preparadas para usar essas tecnologias de maneira ética e responsável, garantindo que os dados coletados sejam utilizados para promover práticas sustentáveis e não para fins de vigilância indevida ou violação da privacidade. A integração da tecnologia com um compromisso real com a sustentabilidade é o que permitirá que as empresas avancem para uma gestão mais eficaz e transparente de suas cadeias de suprimentos, contribuindo para um futuro mais justo e ambientalmente equilibrado.

Como a Implementação do Princípio de 'Devido Respeito' nas Atividades Lunares Refletido pelos Acordos Artemis Pode Guiar a Cooperação Internacional e a Preservação do Patrimônio Espacial

Os Acordos Artemis representam uma iniciativa importante na regulamentação das atividades espaciais, especialmente no que diz respeito à exploração lunar. Embora esses acordos não possuam caráter juridicamente vinculante, eles introduzem princípios que refletem o espírito da cooperação internacional e o respeito pelas normas existentes sobre o uso do espaço exterior. Um dos conceitos-chave presentes nesse documento é o princípio do 'devido respeito', consagrado no Artigo IX do Tratado do Espaço Exterior (OST, na sigla em inglês), que enfatiza a necessidade de consideração das atividades de outros Estados para evitar interferências prejudiciais. O conteúdo dos Acordos Artemis vai além da mera formalização de intenções, incluindo a operacionalização desse princípio em várias áreas da exploração lunar.

O primeiro aspecto de relevância dentro dos Acordos é a transparência nas missões espaciais e o compartilhamento de informações científicas. O Artigo IV dos Acordos sublinha que os Signatários se comprometem a compartilhar os dados gerados por suas atividades com o público e a comunidade científica internacional, de boa-fé e de maneira consistente com o Artigo XI do Tratado do Espaço Exterior. A transparência aqui não é apenas uma questão de formalidade, mas uma prática essencial para promover a cooperação internacional. A comunicação aberta das descobertas científicas e dos resultados das missões permite que os operadores espaciais adotem medidas adequadas para proteger seus interesses e mitigar a interferência nas suas operações. Além disso, a coordenação no que diz respeito à divulgação pública de informações também deve ser realizada com os Estados que não são Signatários dos Acordos Artemis, aumentando a eficácia do sistema de notificação e a proteção dos direitos e interesses de todos os envolvidos.

Outro ponto central nos Acordos é a preservação do patrimônio histórico nas superfícies celestes. O Artigo IX do OST já proíbe a "contaminação prejudicial" e a "interferência prejudicial", o que inclui a proteção de artefatos e locais históricos significativos, como os locais de pouso das missões Apollo na Lua. Os Signatários dos Acordos Artemis reafirmam seu compromisso com a preservação desses sites, reconhecendo a necessidade de estabelecer normas internacionais para proteger esses pontos de valor cultural e científico. A Lua, que já contém mais de 110 locais com potencial valor patrimonial, exige uma abordagem sensível para evitar que futuras missões alterem ou danifiquem esses sítios históricos. Em termos práticos, isso se traduz em medidas que asseguram a não-interferência em locais como os das missões Apollo e outros artefatos lunares que já fazem parte do legado humano.

Além disso, um ponto crucial dentro dos Acordos Artemis é a criação de zonas de segurança. Essas zonas têm um papel fundamental na operacionalização do princípio de 'devido respeito', pois garantem que as atividades espaciais possam ser realizadas de maneira segura, respeitando os interesses de todos os Estados. O estabelecimento dessas zonas de segurança é visto como uma maneira prática de aplicar a cooperação internacional, prevenindo confrontos ou interferências indesejadas entre as missões. Ao promover a criação dessas zonas, os Acordos Artemis asseguram que, mesmo em um ambiente tão inóspito quanto o espaço, os Estados podem operar de maneira coordenada e em respeito aos direitos e responsabilidades de todos.

A implementação do princípio de 'devido respeito' não se limita às intenções ou declarações formais. Trata-se de um esforço contínuo de adaptação e coordenação de atividades espaciais que envolvem tanto a partilha de informações como a preservação de patrimônios históricos e culturais, aspectos fundamentais para garantir que as futuras gerações possam explorar o espaço de forma sustentável e respeitosa. A questão da preservação dos artefatos e sítios históricos na Lua e em outros corpos celestes está se tornando cada vez mais urgente, à medida que a exploração lunar ganha ritmo. Proteger esses locais não é apenas uma questão de valor científico e cultural, mas também uma medida de responsabilidade internacional, que pode ajudar a prevenir danos irreversíveis ao patrimônio comum da humanidade.

Além disso, é importante destacar que a colaboração entre nações, promovida pelos Acordos Artemis, deve ir além dos limites da assinatura de acordos formais. A dinâmica de cooperação internacional precisa englobar a criação de uma rede mais robusta de troca de dados, formação de equipes multidisciplinares e esforços conjuntos para evitar a militarização do espaço e a exploração descontrolada de recursos lunares. O princípio de 'devido respeito', portanto, exige que as nações não apenas se comprometam com a preservação do espaço e da ciência, mas também com o cuidado contínuo de proteger a integridade do patrimônio que está sendo deixado para trás.

Qual é o impacto dos fragmentos de detritos espaciais no risco de colisões em órbita baixa da Terra?

Entre 1º de janeiro de 2022 e 15 de fevereiro de 2024, foram registradas cerca de 808.000 conjunções na órbita baixa da Terra (LEO), nas quais a probabilidade de colisão (PC) superou 1 em 1 milhão (1E-6). Desses eventos, aproximadamente 385.000 (ou 48%) envolviam pelo menos um fragmento de detrito espacial. Quando se analisa mais detalhadamente o risco gerado pelas nuvens de fragmentos, onde o risco é definido pela PC multiplicada pela massa envolvida em cada conjunção, um aspecto diferente do perigo de colisão é revelado. A Figura 13 ilustra o risco agregado (potencial gerador de detritos) de cada nuvem de fragmentos, com o eixo X representando o risco e o eixo Y mostrando o número total de conjunções nas quais a nuvem esteve envolvida. Notavelmente, a nuvem de fragmentos do NOAA 16 superou a nuvem do Cosmos 2251 em risco agregado, apesar de possuir menos fragmentos em órbita, devido à sua proximidade com os objetos mais massivos e abandonados em LEO, no agrupamento centrado em torno de 840 km.

É importante notar também que 12 dos 24 principais eventos de fragmentação ocorreram mais de cinco anos após o lançamento da missão. Isso significa que, se a nova diretriz de descarte pós-missão de 5 anos tivesse sido aplicada, uma quantidade significativa dos fragmentos atualmente presentes em LEO poderia ter sido evitada. Por outro lado, apenas três eventos ocorreram mais de 25 anos após o lançamento do objeto original. Isso nos lembra que quanto mais rápido os objetos obsoletos forem removidos de órbita, menor será a probabilidade de ocorrerem eventos de fragmentação de longo prazo, que podem poluir o ambiente de LEO com detritos duradouros.

Embora apenas um desses 24 eventos tenha envolvido um objeto lançado nos últimos 20 anos, a frequência dos eventos de fragmentação ao longo do tempo permaneceu relativamente constante, com cerca de dois a quatro eventos por ano. A altitude desses principais eventos é normalmente superior a 750 km, já que a resistência atmosférica age rapidamente sobre os fragmentos abaixo dessa altura. Muitos eventos de fragmentação ocorreram abaixo de 750 km, mas seus efeitos sobre a população de LEO não foram persistentes. É importante destacar que as nuvens de detritos mais duradouras tendem a envolver cargas úteis, em comparação com os corpos de foguetes. Isso se deve parcialmente à construção mais compacta das cargas úteis, enquanto os corpos de foguetes podem conter uma quantidade significativa de estruturas de parede fina, típicas do formato cilíndrico dos foguetes. As cargas úteis, por sua vez, frequentemente contêm componentes densos, como baterias, membros estruturais e equipamentos de carga útil (transmissores, câmeras, etc.).

Ao analisar as contribuições por país para a população de fragmentos em LEO, cerca de 90% dessa população é originária dos Estados Unidos, China e Rússia. O pico da contribuição da China se dá claramente pelo teste ASAT (anti-satélite) Fengyun-1C, realizado em 2007, enquanto a contribuição russa (com pico em torno de 750 km) é predominantemente proveniente dos destroços do Cosmos 2251, que colidiu com o satélite americano Iridium-33 em 2009. No entanto, a contribuição dos EUA atinge seu pico logo acima de 800 km, proveniente de uma série de eventos de fragmentação "menores" dos satélites DMSP/NOAA, que somam uma contribuição significativa para o risco de colisões em LEO. O início de 2022 viu o rápido aumento dos fragmentos catalogados devido ao teste ASAT destrutivo realizado pela Rússia com seu satélite Cosmos 1408 (C1408). O evento de fragmentação resultou em mais de 1.800 fragmentos catalogados, embora nunca tenha havido mais de 1.200 fragmentos no catálogo ao mesmo tempo. O pico de fragmentos de 1.200 ocorreu em março de 2022, mas esse número caiu para cerca de 65 fragmentos em 15 de fevereiro de 2024. Curiosamente, apesar da rápida diminuição no número de fragmentos de C1408 no catálogo, o número de mensagens de dados de conjunção (CDMs) envolvendo fragmentos dessa fragmentação não seguiu a mesma queda acentuada. Isso se deve, em parte, ao aumento do número de satélites operacionais lançados em 2022, que enfrentaram dificuldades com os fragmentos de C1408 na faixa de altitude entre 400 km e 600 km.

Entretanto, logo após a diminuição do número de fragmentos da C1408, uma explosão de um corpo de foguete chinês CZ-6A em 12 de novembro de 2022, no meio da região C840, reverteu parcialmente essa tendência de diminuição. No dia seguinte à implantação do satélite Yunhai 3 em órbita de 854/856 km, o corpo do foguete explodiu. O total de fragmentos catalogados desse evento chegou a 793, dos quais 710 (~90%) ainda estão em órbita. Embora esse evento tenha ocorrido na região mais densamente povoada de LEO, sendo muito próximo ao lançamento, é provável que tenha sido causado por algo relacionado ao sistema de propulsão, não sendo uma fragmentação induzida por colisão. O possível gatilho para essa explosão poderia ter sido a tentativa de ventilação de propelentes remanescentes, a tentativa de queima para diminuir a órbita ou até uma falha no desligamento do estágio do foguete.

Uma nuvem de fragmentos pode ser representada de duas formas: por um diagrama de Gabbard ou por um gráfico de picos. O diagrama de Gabbard para o corpo de foguete CZ-6A mostra a distribuição dos objetos em LEO, variando de cerca de 320 km até 1.500 km. A ferramenta LeoBreakup da LeoLabs avaliou o evento CZ-6A R/B como uma explosão de alta intensidade, principalmente porque alguns dos objetos com o maior impulso, movidos para as órbitas mais altas, eram os maiores, e porque a quantidade de objetos catalogados era pequena em comparação à massa do corpo do foguete. Além disso, a explosão ocorreu logo após o lançamento do satélite, o que sugere que não foi um evento provocado por colisão.

Em 2023, foram registradas quase 6.000 conjunções com PC superior a 1E-6 envolvendo fragmentos desse evento. Esses eventos ocorreram em altitudes entre 355 km e 1.601 km. Além disso, o número de conjunções com PC superior a 1E-5 e 1E-4 foi de 666 e 84, respectivamente. A distribuição dos eventos de conjunção ao longo do tempo mostra que mais da metade dos eventos envolveu uma carga útil operacional e cerca de 11% ocorreram com corpos de foguetes. Dos cerca de 700 eventos com corpos de foguetes, 158 envolveram os corpos de foguetes SL-16, considerados os objetos obsoletos mais importantes a serem removidos de LEO.

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