미 항공우주국(NASA)이 스페이스X와 다시 한번 손을 잡고, 4명의 우주인을 국제우주정거장에 파견키로 했다고 스페이스 닷컴 등 외신들이 27일 보도했다.
나사에 따르면, 유럽우주국(ESA)의 독일인 마티아스 마우러(Matthias Maurer)뿐만 아니라 미국인 라자 샤리(Raja Shari), 톰 마쉬번(Tom Marshburn), 카일라 바론(kayla baron) 등이 우주선을 탈 예정이다.
이 4명의 우주비행사는 오전 2시 21분 팰콘9 로켓 위에 고정시킨 '엔듀런스'라는 이름의 승무원용 우주선을 타고 ISS로 발사된다. 여기서 6개월 동안 우주탐사를 돕고, 재료과학, 건강, 식물학 등 분야의 연구를 수행할 예정이라고 알려졌다.
국제우주정거장(International Space Station, ISS)은 지구로부터 5백여km 떨어진 저궤도에 머물고 있으며, 많은 우주인이 우주실험이나 우주관측 등을 위해 장기체류를 하면서 연구를 수행하고 있다.
전문가들은 “우주 정거장은 사람이 장기간 우주에 머물 수 있도록 첨단 과학기술에 의해 만들어진 대형 모듈로 가혹한 우주에서의 생활을 견디도록 개발됐다”라고 말한다.
그러나 지구와 판이한 우주 공간의 특성상, 우주 정거장에서의 생활은 매우 힘들고 고독한 것으로 알려져 있다.
대기가 없는 우주 정거장 외부에는 아침, 저녁으로 무려 수백 도의 온도 차이가 난다. 우주먼지와 우주선(cosmic ray) 등의 우주 방사능들이 사방팔방으로 총알처럼 날아다닌다.
무엇보다도 힘든 일은 미소 중력만 작용하는 공간의 특성상, 내부에서도 행동이 자유롭지 못하고, 그냥 밖으로 나갔다간 순식간에 영원한 우주 미아가 된다.
또한, 미소중력 상태에서의 극심한 우주 멀미, 지구보다 훨씬 큰 체력소모, 장기간 체류 시에 뼈에서 칼슘이 빠져나가 골다공증의 커지는 위험도 감수해야 한다.
이런 가혹한 환경에서 우주인들을 보내는 나사는 오래전부터 환경 개선에 나섰는데 최근 들어 인공지능으로 많은 성과를 거두고 있다.
FDL과 인텔, AI 알고리즘 개발
우주 개척 초창기부터 우주 방사능은 우주비행사의 주요한 건강 관심사로 대두됐다. 전문가들에 따르면, 우주 방사능은 겹겹의 강철과 알루미늄층을 관통해 우주여행 중에 인간의 생체 조직에 영향을 줄 수 있다. 이는 우주비행사의 건강 문제를 야기할 수 있으며, 향후 암 합병증으로 이어질 수 있다는 것이다.
하지만, 기존 우주탐사 임무에서 우주 방사능이 우주비행사들에게 미치는 영향에 대한 데이터는 거의 없다. 아폴로 우주비행사들은 방사능의 위협에 고스란히 노출돼있었다.
그러나 이들이 안전하게 임무를 수행하기 위해서는 위해 관리 프로그램을 체계적으로 세워야 하며, 사전에 위해를 평가해 그 임무의 적합성을 밝혀내야 한다는 것이 오늘날 나사의 견해다.
최근에 나사의 프론티어 개발 연구소(FDL) 연구원들이 인텔 AI 멘토들과 함께 AI 기술을 활용해 실험 쥐와 인체의 방사선 피폭 데이터를 조합해 암 진행 바이오마커를 식별하는 알고리즘을 최초로 개발했다고 지난 19일 엔터프라이즈(Nterprise) AI가 보도했다.
이는 방사능 노출이 우주비행사에게 미치는 생리학적 영향을 더 잘 이해하기 위해 진행한 우주인 건강 연구의 일환으로 알려졌다.
나사에 따르면, 인텔의 도움을 받아 인과적 머신러닝 모델이 물리적 위치 간에 데이터를 이동할 필요 없이 서로 다른 위치의 데이터에서 작동하는 방법을 공식화했다는 것이다.
FDL의 폴 덕워스(Paul Duckworth) 연구원은 “이 연구는 매우 가치 있다”며, “언젠가는 국제우주정거장, 미래의 우주 정거장, 그리고 다가오는 2024년 달 임무의 우주비행사들뿐만 아니라 지구상의 암에 걸린 사람들에게도 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다.
기존 우주 임무에서 우주 방사능이 우주비행사에 미치는 영향에 대한 데이터가 거의 없는 상황에서 공동 연구팀은 다양한 기관에서 엄격하게 보호하고 있는 인간 우주비행사 데이터의 데이터 세트를 활용한 것으로 알려졌다.
FDL과 인텔은 이 사일로 데이터에 액세스하기 위해 협업 기관 연합에 걸쳐 인과적 머신러닝을 공식화했으며, 이를 통해 데이터를 공유할 필요 없이 별도의 위치에 저장된 데이터에 대해 AI 알고리즘을 학습할 수 있었다.
“FDL 우주비행사 건강팀은 인간과 쥐의 데이터를 새롭게 조합하고, 암을 일으키는 여러 원인 유전자를 확인하는 데 있어서 올해 도전에서 정말로 놀라운 결과를 얻었다”라고, 인텔의 수석 기술 멘토인 패트릭 폴리(Patrick Foley)는 주장했다.
또 “이 연구는 공공 기관과 민간 기관이 협력할 때, 어떤 일이 일어날 수 있는지, 그리고 연합 학습이 그렇지 않았다면 묻혀있을 발견을 풀기 위해 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 증거다”고 덧붙였다.
AI로 골밀도 등 모니터링해
지난 2019년 12월 30일 기술 매체 TCNESS에 선임 작가 우마 하미드( Umar Hameed)는 나사가 개발하고 있는 우주비행사의 환경 개선 문제에 관해 특집 기사를 다뤘다.
하미드에 따르면, 우주 미션은 우주 비행사들이 몇 년 동안 우주에서 살도록 요구한다. 단 한 번의 임무도 2년에서 4년 동안 지속될 수 있고, 이 기간에 우주비행사들은 전혀 다른 환경에서 살아야 하는 위험을 감수해야 한다.
그 결과, 그들은 본질적으로 신체적, 심리적인 많은 변화를 예상치 않게 겪는다는 것이다. 이를 위해 나사는 TRISH와 AI-PHI와 같은 다양한 연구 기관들과 협력해왔는데 하와이 대학 암 센터의 일부인 AI-PHI는 AI 기반 의료 솔루션을 설계하는 데 주력하는 선도적인 연구 센터다.
현재 이 연구 센터의 과학자들은 우주 비행 중 우주비행사들이 직면하는 다양한 종류의 건강 위험에 대처하기 위한 해결책을 찾는 데 몰두하고 있다.
UCSF와 NASA의 전문가들과 함께 AI-PHI는 우주비행사들의 신체 구성과 골밀도를 관찰하는 데 도움을 줄 수 있는 특별한 3D 스캐너를 개발하는 데 주력하고 있다고 그는 밝혔다.
이 모니터링 장비는 AI가 구동시키는 특수기술을 탑재해 우주비행사들이 근육 손실, 뼈 손상 등 다양한 형태의 신체 손상을 모니터링하고 제어할 수 있도록 돕기 위한 것이다.
현재 AI-PHI의 연구는 인공지능 기반 진단 절차 전문가 존 셰퍼드(John Shepard) 박사가 이끌고 있다. 셰퍼드 박사는 고성능 AI동력 진단 시스템을 가져올 연구를 진행 중인데 이는 제한된 식단, 고립, 변화된 중력장, 햇빛의 부족, 방사선 노출, 신체 활동의 부족, 스트레스 등과 같은 문제들로 인해 발생하는 건강상의 위험을 다루는 데 초점을 맞추고 있다.
공감하는 AI 로봇 사이먼2
우주인들은 신체적 손상뿐 아니라 심리적으로도 큰 변화를 겪는다. 여기에도 인공지능이 활용되고 있다.
지난 2019년 12월 6일 스페이스 닷컴은 감성 지능 로봇 사이먼(CIMON) 2가 우주 정거장으로 향하는 기사를 보도했다. 사이먼 2는 12월 5일(현지시각) 플로리다 케이프 커내버럴 공군기지에서 발사된 스페이스X의 로봇 드래곤 화물 캡슐을 타고, 궤도 연구실을 향해 발사됐다.
사이먼2는 지난 2018년 여름 ISS에 도착한 오리니절 사이먼(사이먼1)의 뒤를 잇는 로봇 비서다. 두 로봇 모두 독일 항공우주국 DLR을 대신해 유럽 항공우주 기업 에어버스가 개발했으며, IBM의 왓슨 시스템을 AI로 채용했다.
사이먼 2는 우주 환경에서 인간과 로봇이 어떻게 협력할 수 있는지를 보여주기 위해 IBM 클라우드의‘왓슨 톤 분석기’로 업그레이드됐는데 우주비행사의 감정을 평가하고, 반응할 수 있는 기능이 장착돼있다.
IBM의 대표자들은 성명에서 “이번 업그레이드로 사이먼은 과학 보조자에서 공감하는 대화 파트너로 변모했다”라고 밝혔다. 또 “구체적으로, 사이먼 2는 더 민감한 마이크와 고급 방향 감각을 가지고 있다”고 설명했다.
이 로봇은 대략 구형이고, 무게는 약 5kg이며, 단순한 카툰 얼굴을 가지고 있는데 이동성이 있어서 공기를 빨아들이고, 튜브 시스템을 통해 내뿜음으로써 우주 정거장 주변을 제트기처럼 이동할 수 있다.
사이먼은 대화하는 상대방을 알아보기 위해 독특한 얼굴 인식 소프트웨어를 탑재하고 있고, 간단한 시각 디자인을 통해 기본적인 얼굴 표정을 보여줄 수 있다.
또 사이먼의 귀는 소리의 방향을 확인하기 위해 8개의 마이크로폰으로 구성돼있으며, 유럽 콜럼버스 연구 모듈을 통해 독립적으로 여행할 수 있다.
무엇보다도, 이 AI 로봇을 설계한 주된 이유는 우주비행사들이 무언가 정보를 필요로 할 때, 번거롭게 장치를 켜기 위해 이동하는 수고로움을 덜어주고, 그들에게 대화로 즉시 정보를 제공함으로써, 우주비행사들을 돕는 것이다.
자율 비행 능력과 음성 제어 항법 기능이 추가된 사이먼2는 다양한 업무를 이해하고 수행할 수 있다. 무엇보다도 사이먼 2는 언어로 감정을 분석해 우주인과 교류하면서 공감을 보여줄 수 있다 것이 특징이다.
이 프로젝트 리더인 마티아스 비니오크(Matthias biniok)는 기술 매체 테크리퍼블릭과의 인터뷰에서“그 동안의 사이먼 2의 성능에 매우 만족했으며, 사이먼 1에 비해 새롭고 향상된 하드웨어와 복잡한 소프트웨어가 매우 잘 작동해 우주에서의 AI 적용에 큰 성과를 거두었다”고 밝혔다.
AI, 위성 충돌 경보 발령
과학기술 저널리스트 테레자 풀타로바(Tereza Pultarova)는 지난 4월 29일 인공지능이 궤도에서 우주 쓰레기와의 충돌을 피하는 방법을 배우고 있다는 칼럼을 스페이스 닷컴에 올렸다.
테레자에 따르면, AI가 주도하는 우주 쓰레기 회피 시스템의 목적은 우주 폐기물로 점점 더 어수선해지는 환경에서 증가하는 궤도 충돌 위협에 대처하는 작업을 돕는 것이다.
유럽우주국(ESA) 산하 우주안전국(ESA) 국장인 홀거 크랙(Holger crack)은 기자회견에서 “독일 다름슈타트에 있는 유럽우주작전센터(ESOC)의 우주선 통제관들은 지구 저궤도 위성 20기 중 하나로 회피 동작을 수행해야 한다”고 밝혔다.
그는 “모든 충돌 회피 기동은 골칫거리”라며, “연료 소비뿐만 아니라 연료에 들어가는 준비 때문인데 이는 비용이 많이 들고, 때로는 과학 데이터 수집도 하지 말아야 한다”고 지적했다.
이들에 따르면, 이 상황은 증가 추세에 있으며, 스페이스X, OneWeb, 아마존 등과 같은 회사들이 과거에 비해 훨씬 더 많은 우주선을 한 달 만에 궤도에 올려놓으면서, 수천 개의 위성으로 붐비고 있기 때문이라는 것이다.
이에 ESA는 글로벌 인공지능 커뮤니티에 우주 쓰레기가 자율적으로 회피하는 것을 처리하거나, 최소한 전문가팀의 부담을 덜어줄 수 있는 시스템 개발을 도와달라고 요청했다.
롤프 덴싱(Rolf Densing) ESA 운영국장은 기자회견에서 “글로벌 전문가 커뮤니티에 과거 경보의 대규모 데이터 세트를 제공하고, AI를 활용해 경보 이후, 3일간 각 경보의 충돌 위험을 예측하는 임무를 맡았다”고 밝혔다.
아직 결과가 완벽하지는 않지만, 많은 경우 AI가 의사결정 과정을 복제해 충돌 회피 기동을 해야 하는 경우를 정확하게 파악할 수 있었다고 소감을 밝혔다.
ESA의 우주 파편 사무소장인 팀 플로러(Tim Flohrer)는 스페이스 닷컴에 “알고리즘의 정확성을 향상시키기 위해 딥러닝 신경망과 같은 AI 개발에 대한 새로운 접근법을 탐구할 것”이라고 말했다. 플로러에 따르면, 현재로는 AI 알고리즘이 지상팀들이 각각의 연결 경보를 평가하고, 감시할 때, 도움을 줄 수 있는데, 이는 위성 중 하나가 궤도를 도는 다른 물체와 충돌할지도 모른다는 경고라는 것이다.
“회피 기동을 실행할지 여부를 최종 결정하는 것은 자동화되어야 할 가장 복잡한 부분이며, 향후 몇 년 안에 이 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있기를 바란다”고 그는 주장했다.
AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com
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