Em órbita ou em futuras missões lunares, astronautas precisam de orientação técnica imediata. Atrasos na comunicação com a Terra podem ser fatais. O CNES, agência espacial francesa, recorreu à Draft’n Run para criar um assistente IA autônomo que oferece respostas confiáveis em tempo real.
Contexto
O CNES (Centre National d’Études Spatiales) prepara missões cada vez mais autônomas para a ISS, a Lua e, no futuro, Marte. Nessas operações, astronautas devem seguir procedimentos complexos, protocolos de segurança e diagnósticos de sistemas mesmo enfrentando latência ou blackout de comunicação.
O desafio: condensar décadas de documentação técnica e planos de emergência em um sistema capaz de orientar decisões imediatas quando cada segundo importa.
Desafios
A equipe encarou restrições severas que inviabilizavam abordagens IA convencionais:
- Confiabilidade crítica: respostas precisas 24/7; um erro em emergência poderia ser catastrófico.
- Operação totalmente offline: sistemas espaciais precisam funcionar sem internet.
- Recursos limitados: consumo energético e poder computacional são restritos no espaço.
- Documentação densa: milhares de manuais, protocolos e diagnósticos precisavam ser compreendidos com contexto.
- Interface multimodal: astronautas necessitavam de voz (mãos livres) e visualização de diagramas técnicos.
Estratégia
O CNES escolheu Draft’n Run por combinar transparência, controle e maturidade:
- Open source: controle total sem dependência de fornecedor, requisito crítico em missões espaciais.
- Desenvolvimento visual: engenheiros modelaram workflows complexos no builder visual, iterando e validando rapidamente.
- Observabilidade completa: rastreamento e métricas permitiram entender exatamente como a IA decide.
- Deploy offline: a arquitetura self-hosted garantiu operação offline com desempenho empresarial.
Execução
Com Draft’n Run, o CNES montou um assistente modular:
- Pipeline documental: ingestão e segmentação automática de milhares de documentos técnicos para facilitar a recuperação.
- Base RAG: workflows de Retrieval-Augmented Generation asseguraram respostas sempre sustentadas por documentação verificada.
- Interface por voz: reconhecimento e síntese possibilitaram operação hands-free em procedimentos críticos.
- Exibição visual: integração com displays para apresentar diagramas, etapas e esquemas junto às respostas textuais.
- Fallbacks: rotas redundantes e escores de confiança garantiram comportamento seguro em cenários incertos.
Resultados
Os resultados transformaram a operação de missão:
- 90% de precisão imediata em respostas a questões técnicas complexas, superando a média humana em consultas de rotina.
- Adoção total: astronautas e equipes em terra elogiaram o sistema como “rápido e confiável” em situações reais.
- Eficiência operacional: procedimentos ficaram mais ágeis com acesso instantâneo ao conhecimento.
- Treinamento acelerado: novos astronautas usaram o assistente como tutor inteligente para aprender processos críticos.
- Pronto para futuras missões: a tecnologia foi validada para missões autônomas rumo à Lua e Marte.
Conclusão
O assistente IA do CNES evidencia o poder de uma IA pronta para produção nos ambientes mais exigentes. Com Draft’n Run, a agência manteve controle e transparência totais sem comprometer a confiabilidade.
O projeto mostra como Draft’n Run capacita organizações a construir sistemas IA avançados que atendem aos mais altos padrões de segurança, desempenho e governança. À medida que o CNES prepara os próximos passos da exploração espacial, o assistente IA estará pronto para fornecer orientação crítica sempre que necessário.
Essa iniciativa abre caminho para operações autônomas no espaço e confirma a visão da Draft’n Run: capacidades IA sofisticadas devem ser acessíveis, transparentes e totalmente controladas por quem as utiliza.