우주 기상 예측, 우선 발사 예측 프로그램, 시스템 제어 자동화
NASA는 아르테미스(Artemis) 프로그램을 통해 2024년에 더 많은 우주 비행사를 달과 화성에 보낼 계획을 발표했다. 이를 위해 필요한 3대 인공지능 기술을 미 우주 및 IT 전문사이트 Nextgov가 보도했다.
24일 Nextgov에 따르면, 미래의 우주 탐사는 소프트웨어 시스템과 인공지능, 그리고 기계 학습에 크게 의존하게 된다. 인공지능이 쓰이는 3대 분야는 ▲우주 기상 예측 ▲우선 발사 예측 프로그램 ▲시스템 제어 자동화 기술. (원문 링크)
우주 기상 예측 (Space Weather Prediction)
화성의 환경은 척박하다. 화성의 자기장 세기는 지구의 대략 1/800. 이 때문에 태양 플레어와 우주 광선으로부터 직접 노출된다. 열에너지를 보유하지 않아 낮과 밤 사이 기온 변화가 극심하다. 화성의 평균 온도는 최저 영하 140~ 최고 영상 20℃.
따라서, 급격한 기후 변화에 맞서기 위해 불리한 노출을 경계하고 예방할 수 있는 정확한 기상 모델을 NASA는 구축해야 한다. 화성 기후를 예측하기 위해 탐사선과 탐사 로봇들을 통한 더 많은 데이터가 필요하고, 이를 위해 AI가 활용되어야 우주인들의 안전성을 확보해줄 것이라고 Nextgov는 강조했다.
LWP (우선 발사 예측 프로그램, LAUNCH WINDOW PROTECTION)
LWP는 AI를 날씨 예측 모델과 연계, 발사 환경을 심사하고 GO/NOGO와 같은 발사 명령을 제공하는 개발 기술.
높은 기상 예측 적중률을 가진 지구에서도 우주선 발사가 지연되는 경우가 있다. 따라서, 화성으로의 원활한 물자 공급 등을 확보하고 우주 여행이 가능하기 위해서는 더 정확한 날씨 예측과 발사 환경 연계가 필요하다.
시스템 제어 자동화 (SYSTEMS CONTROL AUTOMATION)
우주 탐사에서 중요한 기술 중 하나는 우주 탐사 로버(rover)들 간의 효율적인 통신 기능. 화성에서 로버와 NASA 기지국 사이에 대략 20분 정도의 통신 지연이 발생한다. 이 때문에 연구 속도가 늦어지고 화성에서 쓰기에 적합하지 않은 통신 기술이 된다.
따라서 우주에서는 통신을 위해 더 많은 인력이 필요하다. 기회 비용 뿐만 아니라 여러 전문가들을 위험 현장에 파견하는 부담도 생겨난다. 따라서 통신 기술 난제 해결을 위해 NASA의 제트 추진 연구소는 컴퓨터 비전과 자율 주행을 연구한다.
AI타임스 배준영 기자 jybae0127@aitmes.com
무단전재 및 재배포 금지
기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com