"화성에서 좌회전입니다"…AI가 짠 경로로 화성 자율주행 성공 작성일 02-03 14 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">NASA 퍼서비어런스, 생성AI 클로드가 짠 경로로 450m 실험 주행<br>"장기 임무 인간 엔지니어 부담 최소화…집단 데이터로 고도화"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="tamDBu6bXR"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="96b47ad80d6e03ac50689ed28bddb93901012879c138b58fb22bb2d3ace6bbfd" dmcf-pid="FNswb7PKHM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="미국 항공우주국(NASA) 제트추진연구소(JPL)의 화성 탐사로버 퍼서비어런스의 임무 궤적을 탑재 카메라가 촬영한 모습. 2024년 10월 11일(미 현지시각) 화성 임무수행 1295일째 촬영됐다. 화성 예제로 분화구 가장자리를 올라가며 남긴 로버의 궤적이 보인다. (NASA 제공/JPL-칼텍)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/NEWS1/20260203055128094xikl.jpg" data-org-width="1400" dmcf-mid="5bgWRPaeZd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/NEWS1/20260203055128094xikl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 미국 항공우주국(NASA) 제트추진연구소(JPL)의 화성 탐사로버 퍼서비어런스의 임무 궤적을 탑재 카메라가 촬영한 모습. 2024년 10월 11일(미 현지시각) 화성 임무수행 1295일째 촬영됐다. 화성 예제로 분화구 가장자리를 올라가며 남긴 로버의 궤적이 보인다. (NASA 제공/JPL-칼텍) </figcaption> </figure> <p contents-hash="1c9761a839f3f31b2c9b0ff9f0201ba1a815041d3a4689a8e1932bc5200aa59f" dmcf-pid="3jOrKzQ9Zx" dmcf-ptype="general">(서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 미국 항공우주국(NASA)의 화성 탐사 로버 '퍼서비어런스'가 인공지능(AI) 모델이 계획한 경로대로 화성 표면을 주행하는 데 성공했다.</p> <p contents-hash="e118ebe89e3ef663283278115e5d9452eacb54660e3395debdc08bff377bf1ce" dmcf-pid="0AIm9qx25Q" dmcf-ptype="general">3일 NASA에 따르면 퍼서비어런스는 미국 앤트로픽 사의 모델 '클로드'가 짠 경로를 바탕으로 총 456m의 실험 주행을 최근 마쳤다. 지난해 12월 8일·10일 이틀에 걸쳐 실험이 이뤄졌다.</p> <p contents-hash="1ccb20962a196b94a2fc6b8954fc8e038b5d5b6ed1bebde70bbd75d6bee28adf" dmcf-pid="pcCs2BMV5P" dmcf-ptype="general">화성은 지구로부터 약 2억 2500만 ㎞ 떨어졌기 때문에, 인간 관제사가 실시간 조이스틱으로 로버를 조종하기 어렵다. 심우주 네트워크의 통신지연 탓이다. 인간 설계자들이 화성 표면 데이터를 바탕으로 수작업으로 짠 경로를 사전에 로버로 보내야 한다. </p> <p contents-hash="1775428d1f6e827bde203b5b225f9409247c077ed3fbe109e796623cf798ecfd" dmcf-pid="UkhOVbRfZ6" dmcf-ptype="general">이 때 로버가 잠재적 위험을 피할 수 있도록 경로 상 거점(웨이포인트)이 설정된다. 다만 간격이 100m를 넘지 않는 등 다소 촘촘하단 게 문제다. 임무 기간이 길어질수록 연구진에는 상당한 부담이다.</p> <p contents-hash="a149f67cb6b68211705d35f8c1a375c7909f2b755950cee1888b1ea9a2a7e2c2" dmcf-pid="uDSC49d8X8" dmcf-ptype="general">NASA 제트추진연구소(JPL) 연구팀은 '비전-언어 모델(VLM)'로 이런 작업을 대체하려고 시도했다. 클로드 모델에 JPL 지상 임무 데이터세트를 학습시킨 것이다.</p> <p contents-hash="c7083c4e50712260a927fe11d968f3044cb268f2f30937b95f2bec3840a96691" dmcf-pid="7wvh82J6G4" dmcf-ptype="general">구체적으로 NASA 화성 정찰 궤도선의 고해상도 표면 이미지와 디지털 고도 모델에서 추출한 지형 경사 데이터 등이 활용됐다. 클로드는 기반암, 노두, 위험한 바위 지대, 모래 물결 등 핵심 지형 요소를 식별하며 경로를 설정했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="07d557683b12a8c44681e6142ca43874f73e646b0107e18cbe5ef7ba5bb3b2c6" dmcf-pid="zrTl6ViPZf" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="생성형 AI 클로드가 설정한 경로를 디지털 트윈 환경 속 화성 탐사차에 적용한 모습. (NASA 제공/JPL-칼텍)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/NEWS1/20260203055130521xcvh.gif" data-org-width="520" dmcf-mid="10EAu3V71e" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/NEWS1/20260203055130521xcvh.gif" width="520"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 생성형 AI 클로드가 설정한 경로를 디지털 트윈 환경 속 화성 탐사차에 적용한 모습. (NASA 제공/JPL-칼텍) </figcaption> </figure> <p contents-hash="a874fd6251b572a7e8923072689cf0f1d05f77a8717d850d173e9af580784ed0" dmcf-pid="qmySPfnQGV" dmcf-ptype="general">특히 엔지니어링 팀은 클로드가 내린 주행 명령을 JPL의 '디지털 트윈'(로버의 가상 복제 모델)에서 검증했다. AI가 생성한 지시 사항을 로버의 운용 소프트웨어와 완전히 호환시키기 위해서다. 이 과정에서 50만 개가 넘는 원격 측정 변수가 점검됐다.</p> <p contents-hash="75e58411ee408e94a1d987a510fe5ff77404145e464b6b5aa251d7e0b9c636bc" dmcf-pid="BsWvQ4LxY2" dmcf-ptype="general">이를 통해 로버는 지난해 12월 8일에 210m, 10일 246m를 실제로 이동할 수 있었다.</p> <p contents-hash="d5b96eff742fc474815d4d36228c211f4072e607f9aa8d456738d524db9b5191" dmcf-pid="bOYTx8oM59" dmcf-ptype="general">연구진은 생성형 AI 기반 주행이 자율 내비게이션의 세 가지 축인 △사물 인식(바위와 모래 물결을 보는 능력) △위치 인식(현재 위치를 아는 것) △계획 및 제어(가장 안전한 경로를 결정·실행하는 것)를 효율화하는 데 큰 가능성을 보여주고 있다고 강조했다. </p> <p contents-hash="9c2d2336558f402a2dd9e9cf13519d612cc1160056045a779762e538d1187fa4" dmcf-pid="KIGyM6gR5K" dmcf-ptype="general">맷 월리스 JPL 탐사 시스템 사무국 매니저는 "로버·헬리콥터·드론 등 다양한 표면 탐사 장비에 지능형 시스템이 적용되는 것을 상상해볼 수 있다"며 "NASA의 엔지니어, 과학자, 우주비행사들이 축적해 온 집단적 데이터를 통해 시스템이 고도화할 것"이라고 전망했다.</p> <p contents-hash="b0a82bba5d0f9e37c9d47feac658eed2d5129043d57390954ca7a9947e5a22bb" dmcf-pid="9CHWRPaeXb" dmcf-ptype="general">이어 "달에 영구적인 인간 거주 기반을 짓고, 향후 화성 개척에 필요한 인프라·시스템을 구현하는 게임체인저 기술"이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="25dbe9d1707eb03848f8c21581a153ba55fe3a60134e0d015b77a1ef9dd31583" dmcf-pid="2hXYeQNdZB" dmcf-ptype="general">한편 퍼서비어런스 로버는 NASA JPL에서 제작·운용 중이다. 2020년 7월 30일 발사된 로버는 4억 7100만 ㎞를 비행해 2021년 2월 화성에 도착했다. 착륙지인 예제로 분화구는 과거 강물이 유입되는 삼각주였을 것으로 추정된다.</p> <p contents-hash="6e85562f8f7e8b059e44041ceb8cb726efca718f2cacf02fec765eef52b8cb78" dmcf-pid="VlZGdxjJ1q" dmcf-ptype="general">legomaster@news1.kr<br><br><strong><용어설명></strong><br><br>■ VLM<br>VLM(Visual Language Model)은 시각 정보(이미지·영상 등)와 언어 정보(텍스트·음성 등)를 동시에 처리하는 최신 멀티모달 AI 모델을 말한다. VLM은 한 번에 두 가지(시각+언어) 정보를 종합적으로 이해·분석할 수 있다.<br><br> </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p> 관련자료 이전 이나영 ‘3년만 컴백에도 여전한 미모, 오히려 더 아름다워진 여배우’ [틀린그림찾기] 02-03 다음 ‘배우’로 무대 컴백…안소희가 말하는 연극의 의미 ‘그때도 오늘2’ [줌인] 02-03 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
