NASA, 기존 40분 소요 화성 분화구 이미지 식별에 AI 활용시 5초면 돼
AI가 분석 하지 못하나 사람 조수 역할 가능
유성이 화성에 부딪히는 빈도수 등 내용 확인 기대
미국 항공우주국(NASA)이 인공지능(AI)을 활용해 화성에 있는 분화구 탐지에 성공했다. NASA가 개발한 머신러닝 알고리즘을 바탕으로 슈퍼컴퓨터를 가동하면 40분 걸리던 분화구 식별이 5초 안에 마칠 수 있게 됐다. 이러한 연산 능력에도 불구하고 사람이 여전히 작업을 점검해야 한다.
인도 ANI통신은 NASA가 최초로 인공지능(AI)을 활용해 화성 분화구를 발견했다고 2일(현지시간) 보도했다.
NASA 제트추진연구소(JPL) AI 연구자들은 분화구를 발견하기 위해 머신러닝 기술을 개발했다. NASA는 AI 도구를 이용해 분화구 탐지 시간을 절약할 수 있으며 더 많은 용암 분출구를 찾아낼 수 있을 것으로 기대한다.
과학자들은 일반적으로 화성정찰궤도선(MRO)이 포착한 눈사태, 모래언덕 등 화성 표면에 나타난 현상을 매일 몇 시간씩 연구한다. 과학자 집단은 지난 14년간 분화구 1000개가량을 발견하기 위해 MRO 데이터와 셔터 한 번으로 수백 킬로미터를 찍을 수 있는 저해상 ‘컨텍스트 카메라(Context Camera)’에 의존해 왔다. 컨텍스트 카메라로 찍은 이미지 한 장을 판독하는 데 보통 40분이 소요됐다.
JPL 연구집단은 시간을 절약하고자 ‘자동 분화구 탐지기’를 개발하기 위해 우선 6830 컨텍스트 카메라 이미지를 자동 분화 탐지기에 주입했으며 분화구로 분류하지 말아야 할 이미지까지 입력했다.
JPL 연구진은 자동 분화구 탐지기를 거듭 훈련시켰고 컨텍스트 카메라 이미지 11만 2000개를 분화구 탐지기에 탑재했다.
AI가 과학자처럼 분석을 할 수는 없지만 과학자 조수 역할은 할 수 있다.
JPL 자동 분화구 탐지기는 지난 8월 화성 녹티스 포새(Noctis Fossae)라는 지역에서 분화구를 탐지하는 데 성공했으며 20여개 넘는 분화구 후보군을 탐지, 고해상도 카메라(HiRISE)로 검증하는 작업을 남겨둔 상태다.
JPL는 현재 지구에 있는 컴퓨터로 분화구 탐지기를 가동하지만 향후 화성정찰궤도선에서도 쓸 수 있는 탐지기를 개발하는 것을 목표로 한다고 밝혔다.
인그리드 다우바 브라운대ㆍJPL 소속 과학자는 “유성이 화성에 얼마나 자주 부딪히는지 더 명확한 이미지를 제공할 수 있기를 바란다”며 “머신러닝 기술과 분석 기술을 사용해 분화구와 화성 표면 상 변화를 파악할 수 있을 것이다”고 언급했다.
무단전재 및 재배포 금지
기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com