A corrida por capacidade de processamento com GPUs ganhou um novo capítulo com o avanço da astronomia baseada em inteligência artificial (IA). Missões espaciais atuais e futuras estão produzindo volumes cada vez maiores de dados, levando pesquisadores a recorrerem a modelos de IA e aprendizado de máquina para analisar imagens e identificar galáxias.
O movimento acontece em meio à crescente demanda global por GPUs, usadas tanto em aplicações de IA generativa quanto em pesquisas científicas. Segundo o astrofísico Brant Robertson, da Universidade da Califórnia em Santa Cruz (UC Santa Cruz), o setor acadêmico já sente os impactos da disputa por infraestrutura computacional.
Embora o foco esteja na pesquisa científica, o aumento da demanda global por GPUs também ajuda a ampliar a pressão sobre o mercado de semicondutores usado em produtos eletrônicos de consumo.
A NASA anunciou que o telescópio espacial Nancy Grace Roman será lançado em setembro de 2026, oito meses antes do previsto. Ao longo de sua operação, a missão deverá entregar cerca de 20 mil terabytes de dados para astrônomos.
O cenário se soma às informações produzidas diariamente pelo telescópio espacial James Webb, em atividade desde 2021 e responsável por transmitir aproximadamente 57 gigabytes de imagens por dia.
Outro projeto citado é o Observatório Vera C. Rubin, localizado nas montanhas do Chile. A expectativa é que o observatório inicie ainda neste ano uma pesquisa capaz de gerar 20 terabytes de dados por noite.
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