美 스탠포드대, 머신러닝으로 국제우주정거장 내 로봇 제어

하이커뮤니티매니져 0 1 09:54

‘아스트로비’에 머신러닝 적용해 경로 계산 속도 50~60% 단축

▲스탠포드대 연구팀은 아스트로비를 활용해 국제우주정거장(ISS)에서 AI 기반 로봇 제어를 최초로 테스트했다.(사진=NASA)

미세 중력이 작용하는 우주 공간에서 인공지능(AI)이 스스로 경로를 찾아 로봇을 비행시키는 실험에 성공했다. 통신 지연으로 실시간 원격 제어가 어려운 심우주 탐사에서 로봇의 자율성을 획기적으로 높일 수 있는 기술로 주목받는다.

12일 ‘스페이스닷컴’ 보도에 따르면, 스탠포드대 연구팀은 미 항공우주국(NASA)의 정육면체 로봇 ‘아스트로비(Astrobee)’에 독자 개발한 머신러닝 시스템을 적용, 국제우주정거장(ISS) 내부를 자율 비행하는 데 성공했다고 밝혔다.

이번 연구 성과는 지난 12월 1~4일 일본 센다이에서 열린 ‘우주 로봇 기술 국제컨퍼런스(International Conference on Space Robotics)’에서 발표됐다. (논문 제목:Deep Learning Warm Starts for Trajectory Optimization on the International Space Station)

연구팀에 따르면 우주 환경은 로봇 공학에서 가장 가혹한 조건 중 하나다. 특히 우주선에 탑재되는 컴퓨터는 방사선 내성(Radiation-hardened)을 갖춰야 하므로, 지상의 최신 프로세서에 비해 연산 속도가 현저히 느리다. 이 때문에 복잡한 장비가 많이 설치되어 있는 ISS 내부에서 로봇이 실시간으로 안전한 경로를 계산해 이동하는 것은 매우 도전적인 과제로 인식됐다.

이번 연구를 주도한 스탠포드대 솜리타 배너지(Somrita Banerjee) 박사 과정 연구원은 이 문제를 해결하기 위해 ‘웜 스타트(Warm Start)’ 방식을 적용했다. 이 방식은 로봇이 이동할 때마다 경로를 처음부터 계산하는 것이 아니라, AI가 사전에 학습한 수천 개의 이동 경로 데이터를 바탕으로 최적의 경로를 추론해 시작하는 기술이다.

배너지 연구원은 “웜 스타트는 마치 지도 위에 무작정 선을 긋는 것이 아니라 사람들이 많이 다니는 길을 참고해 여행 계획을 짜는 것과 같다”며 “검증된 데이터를 시작점으로 삼아 최적화 과정을 거치기 때문에 연산 부하를 획기적으로 줄일 수 있다”고 설명했다.

실제로 ISS에서 테스트를 진행한 결과, AI 웜 스타트가 적용된 아스트로비는 기존 방식보다 경로 계산 속도가 50~60% 더 빠른 것으로 나타났다.

연구팀은 NASA 에임스연구센터(Ames Research Center)의 모의 실험장에 미세 중력 환경을 구현해 이 시스템을 검증했다. 이후 실제 ISS 궤도상에서 진행된 실험에서는 NASA 존슨우주센터 관제사들의 지휘 하에 4시간 동안 18개의 비행 궤적을 성공적으로 수행했다. 이 과정에서 가상 장애물 회피 능력과 비상 정지 기능 등 안전장치도 완벽하게 작동했다. 배너지 연구원은 “AI가 ISS에서 로봇 제어에 실질적으로 활용된 것은 이번이 처음”이라며 “안전성을 희생하지 않고도 로봇이 더 빠르고 효율적으로 움직일 수 있음을 입증했다”고 강조했다.

이번 성과는 향후 달과 화성 유인 탐사에서 로봇의 역할을 재정립할 것으로 보인다. 통신 지연이 발생하는 심우주에서는 지상에서의 실시간 원격 조종이 불가능하기 때문에 로봇의 고도화된 자율성이 필수적이다.

연구팀은 이 기술이 상용화되면 로봇이 우주선 내부 점검, 물류 이송, 단순 과학 실험 등을 전담하고, 우주비행사들은 보다 가치 있는 고차원적인 연구 업무에 집중할 수 있을 것으로 내다봤다.

배너지 연구원은 “로봇이 지구에서 멀어질수록 ‘보장된 자율성(Autonomy with built-in guarantees)’은 선택이 아닌 필수”라며 이번 연구 성과의 의미를 설명했다.

백승일 기자 [email protected]

https://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=43896

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