AI를 우주 탐사에 이용하는 5가지 방법

기술이 고도로 발전된 미래에 대한 공상에서 가장 흔하게 등장하는 우주 탐험과 AI, AI는 우주 탐험에 어떻게 도움을 줄 수 있을까요?

 

첫번째로 우주비행사 어시스턴트로 활용하는 방법입니다. 인터스텔라에 등장한 AI처럼 우주비행사의 질문에 모든 것을 대답하고 복잡한 계산을 즉시 해 주는 어시스턴트가 있다면 우주 탐사에 많은 도움이 되겠죠. 우주 비행에서 발생할 수 있는 우주 공간의 변형을 AI가 예측해서 미리 알려준다면 많은 위험에서 벗어나 더 깊은 우주를 탐색할 수 있도록 도와줄 것입니다.

 

인터스텔라에 등장하는 Tars and Case

 

두번째는 우주탐험 임무 설계(Mission design and planning)입니다. 우주탐험 자체를 계획하는 일에 AI가 활용될 수 있습니다. 우리 인간은 다수의 우주 프로젝트를 통해서 많은 양의 데이터를 축적하고 있습니다. 이런 탐사 임무를 설계하는 엔지니어에게 기존 프로젝트의 정보는 새로운 임무를 수행하는 데 있어서 필수적입니다. 앞으로 어떠한 데이터를 수집해야 하는지 알려면 기존에 우리가 어떤 데이터를 가지고 있는지 알아야 합니다. 이미 생성되어 있는 어마어마한 데이터를 몇 명의 엔지니어가 모두 탐색하기에는 무리가 있죠. 이 때 AI가 도움을 줄 수 있습니다. 

세번째는 위성 데이터 처리(Satellite data processing)입니다. 인공위성은 지상으로 어마어마한 양의 데이터를 지속적으로 송신하고 있습니다. 이 데이터들이 정보가 되기 위해서는 적절한 처리가 필요합니다. 사람이 분석할 수 있는 양에는 한계가 있고, 시간차가 큰 데이터가 연관성을 가진다면 알아채기 힘들 수 있습니다. 이런 데이터들은 지식으로 변환되지 못하고 버려지게 되겠지요. 그러나 AI는 이런 데이터들 사이의 연관성도 알아차릴 수 있습니다. 또한 인공위성 자체의 상태도 데이터를 통해 체크할 수 있습니다. 인공위성 어느 부품에 문제가 생겨 전송하는 데이터에 편향(bias)가 생길 수 있는데 이런 사실들을 알아차리는데는 AI가 제격이라고 할 수 있습니다.

 

 

네번째는 우주잔해(Space Debris) 해결에 사용하는 것입니다. 영화 '그래비티(Gravity)'에서 우주를 떠도는 잔해가 얼마나 치명적인지 우리는 간접적으로 경험했습니다. 인간이 다루고 있는 우주 공간에는 34,000개의 큰 잔해(10cm가 넘는)들이 떠다니고 있다고 합니다. 충돌을 피하기 위한 방법에는 여러가지가 있을 수 있는데요. 하나는 충돌을 피하기 위해 일시적으로 대기권 내로 재진입하는 것입니다. 또 다른 방법으로는 충돌을 예측해 새로운 잔해가 발생하는 것을 막는 방안이 있습니다. 최근에는 이를 위해 머신러닝이 활용 중입니다. 마지막 방법으로 엄청난 컴퓨팅 파워를 이용해 지상에서 머신러닝 모델을 생성하고 이를 위성이나 우주로켓에 전송하는 방법이 있습니다. 이미 훈련된 모델을 비행체에 탑재 해 우주비행의 유연성을 높이고 안전하게 비행할 수 있도록 돕는 방법니다. 

https://g.co/kgs/FC431X

엄청난 몰입감을 느낄 수 있는 영화 그래비티

마지막으로 네비게이션 시스템으로 활용될 수 있습니다. 지구에는 이미 GPS를 기반으로 한 구글맵이나 티맵 같은 훌륭한 네비게이션이 존재합니다. 하지만 지구 밖으로는 이런 역할을 해줄 네비게이션이 없습니다. 이미 수집된 달이나 화성 의 수많은 이미지들을 통해서 우리는 네비게이션 시스템을 만들어 낼 수 있습니다. 많은 양의 데이터를 머신러닝을 활용해 처리하고 지도를 생성하는 것이죠. 곧 우리는 달 내비게이션, 화성 내비게이션 등 특별한 내비게이션을 만날 수 있을지 모릅니다.

 

 

참고 자료

thenextweb.com/neural/2021/01/27/5-ways-ai-can-take-us-deeper-into-space-syndication/

5 ways AI can take us deeper into space