NASA, 화성 탐사 로버 '퍼서비어런스'의 이동 경로 계획에 AI 모델 '클로드' 활용

미국 - 이크바리 뉴스 통신사

NASA, 화성 탐사 로버 퍼서비어런스 경로 계획에 AI 모델 클로드 활용

우주 탐사에서 인공지능의 확장되는 능력에 대한 선구적인 시연에서, NASA는 화성 표면의 퍼서비어런스 로버를 위한 정확한 이동 계획을 수립하기 위해 Anthropic의 고급 AI 모델인 클로드를 성공적으로 활용했습니다. 이 중요한 성과는 이전에 전적으로 인간 엔지니어들이 수행했던 중요한 임무에 복잡한 AI 시스템이 위임되는 새로운 시대를 열었으며, 심우주 임무의 효율성과 안전성을 향상시키는 AI의 잠재력을 강조합니다.

퍼서비어런스 로버는 최근 AI가 생성한 경로에 따라 화성 지형에서 약 400미터를 이동했습니다. 이 자율 주행은 NASA 제트 추진 연구소(JPL)의 엔지니어들의 명시적인 승인 하에 이루어졌으며, 이들은 Anthropic의 정교한 AI에 복잡하고 시간이 많이 소요되는 경로 계획 프로세스를 위임할 잠재력을 인식했습니다. 화성은 로봇 탐사선에게 악명 높은 어려운 환경을 제공하며, 2009년 스피릿 로버의 곤경과 같은 과거 사건들을 생생하게 상기시키는 지속적인 걸림 또는 손상 위험을 초래하는 위험한 지형을 가지고 있습니다.

전통적으로 화성에서 로버의 경로를 계획하는 것은 힘든 과정입니다. 이는 로버의 움직임을 안내하는 일련의 웨이포인트를 설정하기 위해 고해상도 궤도 영상 및 지표면 데이터를 세심하게 분석해야 합니다. 일단 그려진 이 내비게이션 데이터는 로버에 도달하기 위해 엄청난 행성 간 거리를 평균 약 1억 4천만 마일(2억 2,500만 킬로미터) 동안 전송되어야 합니다. 상당한 통신 지연을 고려할 때, 조이스틱을 통한 직접적인 실시간 제어는 불가능합니다.

퍼서비어런스는 여정 중에 자율 의사 결정 및 장애물 회피를 처리하도록 설계된 고급 "AutoNav" 시스템을 갖추고 있습니다. NASA는 AutoNav를 통해 로버가 사전 설정된 목적지를 향해 이동하는 동안 예상치 못한 바위 또는 기타 장애물을 동적으로 재계획할 수 있다고 설명합니다. 그러나 AutoNav의 효율성은 초기 경로 계획의 품질에 크게 좌우됩니다. 인간 계획가들의 부담을 덜어주고 이 작업의 "시간이 많이 걸리는" 및 "노동 집약적인" 특성을 줄이기 위해, JPL 연구원들은 클로드가 강력한 시각 능력을 활용하여 주도권을 잡도록 결정했습니다.

생성형 AI 모델은 NASA의 화성 정찰 궤도선에 탑재된 HiRISE 카메라가 촬영한 고해상도 궤도 영상과 디지털 고도 모델에서 파생된 지형 경사 데이터를 분석했습니다. 클로드는 기반암, 노두, 위험한 바위 지대, 모래 물결과 같은 중요한 지질학적 특징을 세심하게 식별했습니다. 이 포괄적인 분석을 바탕으로 특정 웨이포인트를 포함한 연속적이고 안전한 경로를 생성했습니다. 특히 클로드는 XML 기반 형식인 Rover Markup Language(RML)로 명령을 생성하는 임무를 맡았습니다. 공개적으로 접근 가능한 클로드 버전은 처음에는 RML 생성에 어려움을 겪고 심지어 이를 알지 못한다고 부인했지만, NASA의 전문 데이터에 대한 접근을 통해 이 임무를 위한 성공적인 RML 생성이 가능했습니다.

클로드의 초기 경로 생성 후, JPL 엔지니어들은 엄격한 검증 프로세스를 시작했습니다. AI 모델도 복잡한 시스템과 마찬가지로 실수를 할 수 있다는 점을 인식하고, 행성 로버 운영에 대한 모범 사례를 준수하면서, 인간 팀은 AI가 생성한 계획을 세심하게 검토했습니다. 로버와 화성 환경을 시뮬레이션하는 시뮬레이터를 사용하여, JPL 엔지니어들은 로버의 예상 위치 및 잠재적 위험과 관련된 500,000개 이상의 원격 측정 변수를 면밀히 조사했습니다. 그들은 필요한 수정을 식별하고 구현했습니다.

Anthropic에 따르면, JPL 엔지니어들은 클로드의 계획을 검토한 후 사소한 조정만 필요하다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 클로드가 직접 처리하지 않은 지면 카메라 이미지는 좁은 통로 내의 모래 물결에 대한 더 명확한 시야를 제공했습니다. 로버 운전자들은 이 시점에서 경로의 정밀도를 클로드의 초기 제안보다 더 정교하게 조정하기로 선택했습니다. 그럼에도 불구하고, AI가 생성한 핵심 경로는 견고한 것으로 입증되었습니다. 최종 계획은 화성으로 전송되었고, 퍼서비어런스 로버는 계획된 궤적을 성공적으로 실행했습니다.

2025년 12월 8일과 10일에 해당하는 화성일(솔) 1,707일과 1,709일, 퍼서비어런스는 인간이 설계한 경로 대신 AI가 생성한 경로를 사용하여 작동했습니다. 주석이 달린 궤도 이미지는 2025년 12월 10일 예제로 분화구에서의 주행 중 AI 계획 경로(자홍색)와 실제 이동 경로(주황색)를 시각적으로 보여줍니다. 로버의 실제 경로는 예상치 못한 미세 지형 특징에 대한 AutoNav 시스템의 실시간 조정으로 인해 사전 계획된 경로와 약간 벗어났지만, AI의 기본 계획은 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다.

재러드 아이작먼 NASA 국장은 "이 시연은 우리의 능력이 얼마나 발전했는지 보여주고 우리가 다른 세계를 탐험하는 방식을 넓힌다"고 말하며 이 시연의 중요성을 강조했습니다. 그는 자율 기술의 가치를 더욱 강조하며, "임무가 더 효율적으로 운영되고, 어려운 지형에 대응하며, 지구로부터의 거리가 멀어짐에 따라 과학적 성과를 높이는 데 도움이 될 수 있다"고 언급했습니다. 아이작먼은 이 노력을 "실제 운영에서 새로운 기술을 신중하고 책임감 있게 적용하는 팀"의 훌륭한 예로 칭찬했습니다.

Anthropic은 JPL 엔지니어들이 클로드의 참여가 경로 계획에 필요한 시간을 절반으로 줄일 수 있다고 추정한다고 보고했습니다. 그러나 AI 회사는 구체적으로 절반으로 줄어든 기간을 자세히 설명하지 않았습니다. Anthropic 및 JPL의 대표자들은 이 시간 절약에 대한 정량화에 대해 즉시 추가 논평을 할 수 없었습니다.

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