우주 임무에서 생성형 AI와 로봇의 자율성을 시험하는 사례가 이어지고 있지만, 연구진은 당분간 인간의 감독을 유지하는 단계적 적용을 추진하고 있다. IEEE 스펙트럼은 9월 28일 화성 탐사와 국제우주정거장 실험 등을 소개하며 우주공학이 사전 입력된 명령을 수행하는 방식에서 더 유연한 자율 시스템을 시험하는 방향으로 움직이고 있다고 보도했다.
화성 탐사부터 우주정거장까지 AI 시험
지난해 12월 미국 항공우주국(NASA) 제트추진연구소(JPL)는 퍼서비어런스 화성 탐사차의 주행 경로를 계획하는 데 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 모델을 활용했다. 사람이 경로를 확인하고 조정한 뒤 탐사차에 전송하는 방식이었다. 5월에는 NASA와 IBM이 압축 AI 모델을 국제우주정거장과 위성에 탑재해 궤도에서 홍수나 구름 같은 대상을 식별하는 시험을 했다. 우주에서 이런 종류의 모델을 시연한 첫 사례였다. 7월에는 국제우주정거장 우주비행사들이 정비 절차 관련 질문에 대형언어모델이 도움을 줄 수 있는지도 시험했다.
우주선은 수십 년 전부터 일부 자율 기능을 사용했지만, 엔지니어들은 동작을 예측하고 검증하기 쉬운 시스템을 선호해왔다. NASA 소프트웨어·로보틱스·시뮬레이션 부문 전 책임자인 로버트 앰브로스는 자율 시스템이 같은 상황에서도 그 상황에 이른 경로에 따라 다른 결과를 낼 수 있어 시험이 복잡해진다고 설명했다. 오리온 우주선과 심우주·달 궤도선, 우주비행사와 함께 일하도록 설계된 로보넛2의 자율 기능을 다룬 경험이 있는 그는 시험 자체를 자동화해 복잡성을 관리할 수 있다고 말했다.
미세중력 로봇과 자율성 위험 관리
지구에서 작동하는 로봇 기술을 궤도에 그대로 적용하기는 어렵다. 아이카루스 로보틱스는 자유비행 로봇 시스템 ‘조이’를 개발하고 있으며, 캐나다에서 무중력 시험을 마친 뒤 국제우주정거장에 보내는 방안을 추진 중이다. 초기 임무는 모듈 사이에서 화물 가방을 옮기는 작업이다. 회사는 원격조작으로 데이터를 모은 뒤 자율 작업을 훈련하고, 사람의 감독을 유지하는 부분 자율화부터 도입할 계획이다. 지구에서는 물체를 밀면 떨어지지만 궤도에서는 계속 움직이는 등 물리 조건이 달라, 지상 데이터만으로 우주 로봇을 훈련하기 어렵다는 설명이다.
아이카루스는 미세중력 환경에서 로봇을 시연해 얻은 자료와 시뮬레이션, 지상 시험을 결합해 자체 데이터셋을 만들고 있다. 회사 공동창업자 겸 CEO 에단 바라하스는 우주 로봇에 쓸 만한 실제 환경 데이터셋이 현재는 사실상 없다고 말했다. 텍사스대 오스틴 공대 교수이자 자율성센터 소장인 우푸크 톱추는 사람이 개입하기 어렵고 신속한 판단이 중요한 우주에서 자율성이 필요하지만, 시스템이 절대 오류를 내지 않도록 보장하는 데 초점을 둬서는 안 된다고 지적했다. 제한된 용도부터 적용해 작동 방식을 파악하고 활용 범위를 점차 넓혀야 한다는 것이다. 생성형 AI에 우주선 통제권을 맡길 만큼 신뢰성이 확보되지는 않았으며, 기사에 구체적인 배치 일정이나 가격은 제시되지 않았다.
