NASA, "AI로 우주탐사능력 높이고 우주인 건강도 해결"...우주프로젝트에 AI기술 적극 도입 < AI기술 < 기사본문

미국항공우주국(NASA)의 임무는 주로 상상을 초월하는 먼 거리의 우주 공간을 대상으로 한다. 따라서 지구의 명령과 지시를 전달받아서 자율적으로 동작하는 기기가 필요한 것은 당연하다. 그 핵심 기술이 바로 인공지능이다. 이에 나사에서는 AI 기술을 적극적으로 연구하고 있다.

마두리야 차우두리(Madhurjya Chowdhury)는 현재 미국 오클랜드 대학의 기계공학과 박사과정 학생이며, 기계 설계 전문 기관인 인도 공대 구와하티(Guwahati)에서 기계공학을 전공하고 있다. 이외에도 다양한 연구 프로젝트에서 일한 경험이 있다.

지난 8월 5일 애널리틱스 인사이트(Analytics Insight)에서 마두리야 박사 후보생은 “NASA에서 인공지능 및 머신러닝 사용”이란 제하의 칼럼으로 나사의 우주 프로젝트에 활용되는 AI 기술을 설명했다.

그 이슈는 주로 나사 지구재단과 NASA 지구과학데이터시스템(ESDS)이 지난해 1월 NASA의 지구관측(EO) 데이터에 대한 머신러닝 방법의 진행 상황을 탐구하기 위한 전문가 워크숍에서 나온 것들이다.

워싱턴 D.C.에서 열린 이 행사에는 다양한 분야의 전문가 51명이 참가해 나사에서 추진하고 있는 우주 프로젝트에 쓰이고 있는 첨단 기술에 대해 논의했다.

마두리야 박사 후보생은 이날 논의된 나사의 우주 기술 중에 AI 기술과 관련한 부분에 초점을 맞춰서 설명했다.

AI가 나사 우주 프로젝트의 판도 바꿔

마두리야에 따르면, 우주탐사선과 자율로봇의 제작은 NASA의 가장 핵심적인 AI 응용 분야 중 하나다. 자율로봇의 경우, 통제실의 명시적 지시가 없어도 최적 코스를 선택해 평탄하지 않은 지형에서 판단을 내리고, 장애물을 피해야 한다. 화성 탐사의 가장 중요한 진보 중 일부는 자율로봇에 크게 의존해 왔다.

지난 2004년 화성에 도착한 스피릿(Spirit)과 오퍼튜니티(Opportunity) 로버에 탑재된 자율주행 소프트웨어 ‘오토내브(AutoNav)’ 핵심 운영 장치도 AI가 맡고 있다.

나사는 1년 전부터 화성 탐사선용 자율주행 시스템을 개발해왔다. 지난 2011년에 배치된 탐사선 큐리오시티도 오토내브를 이용하고 있다.

“만약 우주 비행사들이 지구 궤도 바깥의 우주로 더 멀리 여행할 때, 의학적 도움을 필요로 한다면 어떻게 될까?”

그는 이 막연한 질문에 대한 답도 나사는 AI에서 찾고 있다고 말했다. “중간에 지구로 돌아가서 의사의 검진을 받는다는 것은 불가능하다. 따라서 나사는 머신러닝을 활용해 우주인들의 미래 건강관리 대안을 제공할 탐사 의료 역량을 개발 중이다”고 그는 말했다.

이러한 건강관리 선택은 공인된 의료전문가가 개발하는데 우주인의 경험을 자료로 개발된다.

마두리야 박사 후보생은 “우주 프로젝트 외에도 나사가 추진하고 있는 역점 사업이 행성 탐색인데 그 이유는 바로 외계행성에서의 생명체의 발견” 때문이라고 밝혔다.

지난 2017년 구글은 머신러닝으로 나사의 케플러 자료를 이용해 새로운 행성을 발견했다. ML은 몇 년 동안에 걸친 데이터 연구에도 불구하고, 발견하지 못한 행성을 단 몇 분 만에 찾아낸 것이다.

현재 나사는 은하에 약 1,000억 개의 별이 있으며, 약 400억 개의 별이 생명체를 지탱할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 추정한다. 나사는 AI를 이용해 외계행성의 대기 스펙트럼을 분석하고, 생명체가 살 수 있는 가능성을 타진하고 있다.

결론적으로, 마두리야 박사 후보생은 표지 없는 은하, 별, 블랙홀 도표 작성, 우주 발생 조사 등 우주연구는 물론 통신, 스타크래프트 자율 항법, 추적, 제어시스템 등에서 AI가 판도를 바꾸는 요소임이 입증됐다고 밝혔다.

우주 탐사선, 인간보다 AI에 의해 좌우돼

영국 옥스퍼드에 소재한 디지털 웹에이전시 ‘유니버스 랩스(Univers Labs)는 지난 2019년 8월 29일 온라인 출판 플랫폼 ‘미디엄(Medium)’에 “인공지능이 어떻게 NASA의 아르테미스 임무의 달과 저 너머에 동력을 불어넣을 수 있는가?”란 제목의 칼럼을 올렸다.

지난 2019년 3월 마이크 펜스(Mike Pence) 부통령은 “미국이 불과 5년 만에 우주 비행사를 달에 귀환시킬 것”이라고 깜짝 발표했다. 이른바 나사의 아르테미스(Artemis) 프로젝트의 시작을 알리는 신호탄이었다.

나사는 오는 2028년까지 달과 궤도에 기지를 구축해 과학자들이 궁극적으로 화성 및 그 너머로 가는 임무를 수행할 수 있는 기반을 마련하는 것을 목표로 하고 있다.

아르테미스 임무는 그 전진 기지를 달에 마련하는 것이다. 이를 위해 아폴로 계획보다 더 유용한 기술이 필요한데 AI 기술이 가장 유력한 것으로 부상했다.

유니버스 랩스에 따르면, 나사는 아폴로 프로젝트를 통해서 달 표면에 이미 여러 번 갔다 왔지만, 그 5%만이 인간이 직접 탐험한 지역으로 알려지고 있다.

따라서 이번에는 달 표면 전체를 탐사해 완전히 새로운 장소를 발견하는 것이 목표이며, 이를 위해 우주 비행사들이 달 주위를 도는 길을 찾을 수 있도록 항법 시스템을 개발하는 것이 중요하다.

이 임무를 맡은 사람이 바로 나사 프론티어 개발연구소의 앤드루 정(Andrew Jung)박사다. 그는 동료 연구진과 함께 AI로 움직이는 행성 항법 시스템을 개발했다.

이 항법 시스템을 통해 달의 표면과 지역 환경에 대한 정확한 시뮬레이션을 제작해 우주 비행사를 위한 내비게이션 시스템을 제작할 수 있었다는 것이다. 여기에 사용된 딥러닝 알고리즘은 시뮬레이션에 맞춰 위치를 결정하도록 해준다.

한편, 부족한 우주탐사선의 계산 능력을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘을 이용해 탐사선이 어떤 영역이나 물체를 검사할지 결정하는 자율 탐사 소프트웨어 ‘이지스(AIGIS)’ 시스템이 연구 개발되고 있다.

NASA 제트추진연구소의 스티브 친(Steve Chin)과 키리 와그스태프(Kiri Wagstaff)는 “앞으로 우주탐사선들의 행동은 지구로부터의 인간 지시보다는 AI에 의해 좌우될 것”이라고 예측했다.

이지스는 지난 2003년에 발사된 스피릿과 오퍼튜니티는 이미 비슷한 유형의 AI 기술을 사용하고 있으며, 환경을 검토하고 어떤 물체를 검사할지 결정할 수 있다.

또 나사는 협소한 우주선에 필요한 엔지니어들을 모두 데려갈 수 없는 문제점을 극복하기 위해 자율형 로봇 AI 어시스턴트도 개발 중이다.

에어버스와 IBM이 개발한 이 AI 로봇은 얼굴 인식 소프트웨어를 기반으로 사람과 대화하고 개인을 인식할 수 있으며, 필요한 곳이면 우주선 어디든 날아다녀서, 우주인들에게 풍부한 관련 지식을 제공할 수 있다는 설명이다.

AI로 만든 우주 식량 기지와 우주복

나사의 우주 탐사 프로젝트에는 고유한 탐사 목적의 연구 외에 또 하나의 기술적 문제가 있다. 그것은 바로 우주에서의 의식주다.

지난 6월 23일 엔지니어링 및 기술 전문매체 ‘INTERESTING ENGINEERING’에는 재미있는 기술 관련 기사가 하나 실렸다.

과학저술가 ‘아메야 팔레자(Ameya Paleja)’가 쓴 이 칼럼에는 화성 프로젝트를 위한 식량 개발에서 AI의 역할을 설명하고 있다.

3D 프린팅으로 만든 AI로 제어되는 바이오팟(Biopat)이 우주에서 식량을 재배할 수 있다는 주장이다.

우주 비행사들이 화성 등의 우주에 도달해 정착하려면 우주에서의 식량 공급 문제는 커진다. 많은 양의 식량을 우주선에 실어 나르는 것은 불가능하며 하물며, 우주 암석 위에서 농작물을 심는다는 것은 더욱 더 부정적이다.

그런데 다행스럽게도, 프랑스계 미국 기업 인터스텔라 랩(Interstellar Lab)이 지금까지 건설된 온실 중 가장 발전된 바이오팟에서 정답을 찾아냈다는 것이다.

지난 2018년 설립된 인터스텔라랩은 나사의 에임스 스페이스 포털에서 육성됐다. 이 회사는 바이오팟 외부의 조건에 상관없이 정확한 기후 조건을 유지할 수 있는 대기 제어 기술을 개발한 것으로 알려졌다.

AI 기반 제어 센터는 바이오팟을 독립적으로 관리할 수 있어 농작물을 선별하고 일정까지 정할 수 있다. 통합수처리시스템은 최대 98%의 물을 절약하고, 에어로폰은 1/20의 에너지를 사용하면서 수율을 300배 높인다.

한편, 지난해 12월 28일 IT 전문매체 리드라이트(ReadWrite)는 나사가 아르테미스 프로젝트에 참여할 우주 비행사들이 입을 선외 활동용 우주복(EMU)을 AI 기술로 만들었다고 보도했다.

AI로 EMU를 설계한 것은 지난 1982년 디자인된 이래 40년 만에 처음 있는 일이라고 리드라이트는 밝혔다.

나사에 따르면, 우주복의 가장 중요한 점은 유연한 산소 공급과 적정 온도 그리고 외부와의 통신을 돕는 소형 생명 유지 장치다.

나사는 이 모든 요소를 EMU에 집어넣기 위해 AI를 도입했다. EMU는 달 착륙을 계산해 충분히 가벼운 동시에 로켓 발사 시 강력한 힘과 진동에 대항할 수 있을 만큼 강력한 것으로 알려졌다.

이 EMU를 제작한 전문기업 PTC는 자사 SW를 통해 생성적 적대 네트워크(GAN)와 유전 알고리즘 등의 AI 기술로 이를 완성했다.

제시 블랭큰십(Jessie Blankenship) 기술부장은 “AI는 숙련된 인간 기술자보다 더 빨리 EMU 규격을 맞추는 도구”라고 말했다.

생성적 적대 시스템은 가장 강화된 세그먼트를 확보하기 위해 두 가지 다른 AI 기술이 서로 정면으로 맞서는 방법이다. 유전자 알고리즘은 수많은 디자인을 생성하고, 덧붙이거나 누락시키기를 반복한 후 가장 좋은 디자인을 최종 선정하는 것으로 전해졌다.

AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com

[관련 기사] AI로 외계행성 50개 새로 발견…천문학 중심에도 AI