저번 내용과 이어서 인공지능과 우주탐사 2탄입니다.
인간이 먼저 갈 수 없었던 곳, AI가 대신 간다
인류는 오랫동안 붉은 행성, 화성(Mars) 에 매료되어 왔습니다.
하지만 화성은 그 어떤 행성보다도 “살기 어려운 별” 입니다.
낮에는 영상 20도, 밤에는 영하 100도로 떨어지고, 공기 중 산소는 0.1%도 되지 않습니다.
또한 화성의 대기 밀도는 지구의 1% 수준이라 낙하산조차 제대로 펴지지 않습니다.
이런 극한 환경에서 인간이 직접 탐사하는 것은 불가능에 가깝습니다.
그래서 AI 로봇이 대신 가고 있습니다.
NASA는 1990년대 후반부터 여러 대의 탐사 로버를 보냈습니다.
‘소저너’, ‘스피릿’, ‘오퍼튜니티’가 그 시작이었고, 이후 등장한 ‘큐리오시티’와 ‘퍼서비어런스’는 AI 기반 자율 주행 기술을 탑재해 완전히 다른 차원의 임무를 수행하고 있습니다.
화성 탐사는 더 이상 단순한 명령 수행형 로봇 미션이 아닙니다.
이제는 AI가 스스로 판단하고, 위험을 회피하며, 새로운 과학적 목표를 설정하는 ‘학습형 탐사’의 시대로 진입했습니다.
퍼서비어런스: 화성에서 스스로 길을 찾는 AI 로버
2021년, NASA는 ‘퍼서비어런스’ 를 화성의 ‘예제로 분화구’에 착륙시켰습니다.
이 로버는 단순히 명령을 수행하는 기계가 아닙니다.
스스로 판단하고, 학습하며, 탐험합니다.
그 핵심에는 바로 AI 기반의 자율 항법 시스템이 있습니다.
(1) AI의 ‘자율 주행 두뇌’ AEGIS 시스템
퍼서비어런스에는 AEGIS라는 인공지능이 탑재되어 있습니다.
이 시스템은 화성의 지형 이미지를 분석하고, 과학적으로 가치가 있을 만한 암석을 스스로 선택해 분석합니다.
즉, 인간이 지구에서 명령을 내리지 않아도 로버가 “이건 흥미로운 샘플이다”라고 판단해 움직이는 것입니다.
이전 세대 로버들은 명령을 기다려야만 했습니다.
지구에서 화성까지 명령을 보내는 데는 최소 15분, 많게는 30분의 통신 지연이 발생합니다.
그 사이 로버는 멈춘 채 기다려야 했죠.
하지만 퍼서비어런스는 실시간 의사결정이 가능한 로봇입니다.
덕분에 이동 속도는 기존 로버보다 5배 이상 빨라졌고, 탐사 효율은 획기적으로 향상되었습니다.
(2) 자율 비행 드론, ‘인저뉴어티’의 AI 실험
퍼서비어런스와 함께 화성으로 간 또 다른 주인공이 있습니다.
바로 AI 드론 ‘인저뉴어티’ 입니다.
이 드론은 인류 최초로 다른 행성의 하늘을 비행한 로봇으로 기록되었습니다.
화성의 대기는 매우 희박하기 때문에 프로펠러가 공기를 밀어 올리는 방식의 비행은 거의 불가능합니다.
그럼에도 인저뉴어티는 AI 기반 비행 제어 시스템을 통해 스스로 자세를 조정하고, 바람의 세기를 감지하며, 안정적인 비행을 성공시켰습니다.
이 실험은 단순한 기술 시연을 넘어, “AI가 인간의 개입 없이 다른 행성에서 스스로 생존할 수 있다”는 것을 증명했습니다.
AI는 화성에서 무엇을 배우는가
AI는 화성에서 단순히 명령을 수행하는 존재가 아닙니다.
그곳에서 배우고, 적응하며, 진화하고 있습니다.
(1) 학습형 탐사: 데이터에서 배우는 생존 전략
화성 탐사 로버가 수집하는 데이터는 엄청납니다.
지형 이미지, 온도 변화, 풍속, 암석 조성 등이 모든 데이터를 AI가 분석하고 학습합니다.
AI는 이 데이터를 통해 “어떤 지형이 위험한가”, “어떤 조건에서 센서가 오작동하는가”를 학습합니다.
즉, AI는 탐사를 반복하며 생존 확률을 스스로 높이는 중입니다.
이는 마치 생명체가 진화하듯, AI가 환경에 적응하며 ‘탐사 생명체’처럼 발전하고 있음을 보여줍니다.
(2) 인간과 AI의 협업: 화성의 실험실
퍼서비어런스에는 인간이 설계한 실험 도구도 함께 탑재되어 있습니다.
그중 대표적인 것이 ‘MOXIE’ 입니다.
이 장치는 화성의 이산화탄소에서 산소를 추출하는 기술 실험을 담당합니다.
AI는 MOXIE의 작동 데이터를 분석해 “언제 산소 생성 효율이 높아지는지”를 실시간으로 학습합니다.
이러한 데이터는 미래의 인간 화성 거주지 설계에 핵심 역할을 할 것입니다.
결국 AI는 단순히 도구가 아니라, 인류의 미래 생존 전략을 배우는 동반자가 되고 있습니다.
(3) 실패를 통한 진화: AI가 스스로 개선하는 시스템
AI는 완벽하지 않습니다.
퍼서비어런스도 착륙 직후 몇 차례 데이터 전송 오류를 겪었고, 인저뉴어티는 초기에는 비행 불안정 문제로 여러 번 재시도했습니다.
그러나 AI의 가장 큰 강점은 바로 ‘실패로부터 배우는 능력’ 입니다.
AI는 오류 상황을 분석하고, 다음 비행이나 이동에서 그 문제를 자동으로 보정합니다.
이처럼 반복된 시도와 학습을 통해 AI는 점점 더 안정적이고 효율적인 탐사 주체로 성장하고 있습니다.
인간의 한계를 넘어서는 ‘AI 탐험가’의 시대
이제 우주 탐사는 더 이상 인간만의 영역이 아닙니다.
화성은 AI가 ‘자신의 방식으로 생존을 배우는 행성’이 되었습니다.
앞으로의 탐사선은 단순한 명령형 로봇이 아니라, 스스로 사고하고 판단하는 AI 탐험가가 될 것입니다.
AI는 인간보다 빠르게 정보를 처리하고, 위험을 감지하며, 인간이 미처 인식하지 못한 과학적 단서를 찾아냅니다.
AI가 화성에서 배우는 생존법은 결국, 인류가 우주에서 살아남기 위한 첫 번째 수업이기도 합니다.
그리고 언젠가 인간이 화성에 정착할 날이 온다면, 그 길을 가장 먼저 닦은 존재는 바로 AI 탐사 로봇들일 것입니다.
AI는 지금도 화성의 붉은 사막을 천천히 움직이며 데이터를 수집하고 있습니다.
그것은 단순한 과학 실험이 아니라, 인류의 미래를 위한 예행연습입니다.
우리는 AI를 통해 새로운 생존의 방식을 배우고 있습니다.
그리고 그 과정에서, “탐험이란 인간만의 본능이 아니다. 기계도 배우고 도전할 수 있다”는
새로운 진리를 발견하게 됩니다.
AI는 화성에서 인간의 꿈을 대신 실현하며, 언젠가 우리가 도착할 다음 행성의 첫 번째 주민이 될지도 모릅니다.