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우주 산업의 패러다임이 인공지능(AI)에 의해 재편되고 있다. 과거에는 대규모 장비와 인력에 의존하던 우주 탐사와 지질 자원 개발이 AI 기반 데이터 분석과 위성 네트워크, 초정밀 센서 융합을 통해 훨씬 빠르고 정밀하게 이뤄지고 있다는 분석이다.
25일 과학계에 따르면 미 항공우주국(NASA)은 최근 IBM 등과 함께 개발한 AI 모델 ‘수리아 헬리오물리학 기초 모델’을 가동하기 시작했다.
수리아 모델은 NASA의 태양 동력 관측소에서 수집된 9년 간의 방대한 데이터를 기반으로 학습한 AI 모델이다. NASA는 이 모델을 통해 과학자들이 태양 분출을 더 잘 이해하고 위성과 전력망, 통신 시스템에 위협 후순위채 이 되는 태양 폭풍 등 우주 기상 현상을 예측하는 데 도움을 줄 것이라고 설명했다.
태양 활동은 지구에서 광범위한 전압 제어 문제를 일으켜 전력망 붕괴나 정전을 유발한다. 또 위성 작동에도 지장을 줘 통신 문제가 발생하기도 한다.
NASA에 따르면 수리아 모델은 두 시간 전에 태양 활동 중 하나인 ‘플레어’ 발생을 시각적 전국은행협회 으로 예측할 수 있다. 플레어는 태양 표면의 활동 영역에서 갑작스럽게 폭발하며 강력한 X선, 자외선, 전자기파를 방출하는 현상이다.
수리아 모델의 플레어 발생 예측 성능은 기존에 비해 약 16% 향상된 것으로 분석됐다. 실제 관측값과 거의 동일한 수준의 예측 성능으로 태양물리학에서 난제로 꼽히던 플레어 예측에 실질적 진전을 가져왔다는 평가 분할상환대출 다.
NASA는 오픈소스 플랫폼·커뮤니티에 수리아 모델의 주요 데이터를 제공해 과학·응용연구자들이 각자 조사·연구에 활용할 수 있도록 할 예정이다. 수리아 모델은 태양 활동 연구용으로 만들어졌지만 구조와 방법은 다양한 과학 분야에 적용될 수 있을 전망이다.
케빈 머피 NASA 과학 데이터 담당 최고책임자는 “NASA의 전 소득공제육아비 문성을 최첨단 AI 모델에 통합함으로써 데이터 기반 과학을 발전시키고 있다”며 “헬리오물리학 데이터로 훈련된 기초 모델을 개발함으로써 태양의 복잡한 행동을 전례 없는 속도와 정확도로 분석할 수 있게 됐다”고 설명했다.
호주의 우주 벤처 플릿스페이스도 저궤도위성(LEO)과 AI, 스마트 지진 센서를 융합한 지질탐사 플랫폼 ‘엑소스피어’로 지 가정방문서비스 하자원 탐사 공식을 다시 썼다.
기존 광물 탐사는 시추, 항공 자기탐사 등 물리적 방식이 중심이었다. 하지만 이 방식은 탐사 범위가 제한적이고 수많은 탐사정 시추로 비용이 수천만달러 이상으로 늘어나 경제성 확보가 난관이었다. 장비 운반과 지면 굴착은 환경 훼손 우려가 있는 데다 지질 데이터 분석에도 최소 6개월 이상이 소요돼 효율성이 낮다는 한계가 지적됐다.
플릿스페이스는 이를 AI 방식으로 전환했다. 핵심은 자체 개발한 스마트 지진 센서 ‘지오드’와 자체 운용 중인 LEO ‘센타우리’다. 지오드는 지하에서 반사된 지진파를 정밀 측정하고 수집한 데이터를 AI 알고리즘으로 분석해 암반 구조를 모델링한다. 지오드는 시추 없이 지하 2.5㎞ 깊이의 구조를 고해상도 3차원(3D)으로 시각화한다. 또 기존 지진계보다 최대 20배 더 민감해 동시에 수백 개를 설치할 경우 광범위한 데이터를 빠르게 수집할 수 있다.
데이터는 센타우리에 전송되며, AI가 이를 통합 분석해 탐사 지역의 정밀 지하 구조 모델을 생성한다. 플릿스페이스는 기존 시추 방법보다 최대 100배 빠르게 자원을 발견할 수 있다고 설명했다.
이영애 기자 0ae@hankyung.com
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