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)


(서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 미국 항공우주국(NASA)의 화성 탐사 로버 '퍼서비어런스'가 인공지능(AI) 모델이 계획한 경로대로 화성 표면을 주행하는 데 성공했다.
3일 NASA에 따르면 퍼서비어런스는 미국 앤트로픽 사의 모델 '클 오션파라다이스사이트 로드'가 짠 경로를 바탕으로 총 456m의 실험 주행을 최근 마쳤다. 지난해 12월 8일·10일 이틀에 걸쳐 실험이 이뤄졌다.
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 오션파라다이스사이트 경로를 사전에 로버로 보내야 한다.
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.
NASA 제트추진연구소(JPL) 연구팀은 '비전-언어 모델(VLM)'로 이런 작업을 야마토게임방법 대체하려고 시도했다. 클로드 모델에 JPL 지상 임무 데이터세트를 학습시킨 것이다.
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.

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생성형 AI 클로드가 설정한 경로를 디지털 트윈 환경 속 화성 탐사차에 적용한 모습. (NASA 제공/JPL-칼텍)


특히 엔지니어링 팀은 클로드가 내린 주행 명령을 JPL의 '디지털 트윈'(로버의 가상 복제 모델)에서 검증했다. AI가 생성한 릴게임다운로드 지시 사항을 로버의 운용 소프트웨어와 완전히 호환시키기 위해서다. 이 과정에서 50만 개가 넘는 원격 측정 변수가 점검됐다.
이를 통해 로버는 지난해 12월 8일에 210m, 10일 246m를 실제로 이동할 수 있었다.
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.
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.
이어 "달에 영구적인 인간 거주 기반을 짓고, 향후 화성 개척에 필요한 인프라·시스템을 구현하는 게임체인저 기술"이라고 강조했다.
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.
legomaster@news1.kr<용어설명>■ VLMVLM(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.