달 탐사 기술 발전 – 자율 탐사를 위한 로봇공학 및 인공지능

인공지능 기반 로봇을 활용한 자율 우주 탐사

언젠가 우주 탐사는 아르테미스 달 탐사 계획이나 일론 머스크의 화성 탐사 계획처럼 우주비행사들이 현장에 영구적으로 거주하는 방식을 도입할 수도 있을 것입니다. 하지만 설령 인간이 상주하더라도 우주에서의 많은 작업은 로봇이 담당하게 될 것입니다. 로봇은 인간 우주비행사보다 대체가 훨씬 쉽고, 유독한 공기나 진공, 방사선, 극한의 온도 등에 훨씬 덜 취약하기 때문입니다.

이상적으로는 대부분의 로버와 로봇이 간단한 작업은 스스로 처리할 수 있어야 하며, 지구 또는 현장에 있는 인간은 특정 문제를 해결하거나 일일 임무를 결정하는 데에만 도움을 주어야 합니다.

인공지능이 빠르게 발전함에 따라, 물리적 AI는 현재 AI 분야의 선두주자인 NVIDIA가 적극적으로 추진하고 있는 개념입니다.어쩌면 이러한 공상 과학 소설 속의 비전은 이미 현실이 되었을지도 모릅니다.

과학자들은 지구에서의 연구 프로젝트와 화성에 있는 기존 로버를 활용하여 그 방향으로 첫걸음을 내딛고 있으며, 최근 며칠 동안 이 주제와 관련된 두 가지 소식이 전해졌습니다.

첫 번째는 바로 그것이었다. NASA는 화성 탐사 로버 퍼서비어런스의 항법을 안내하기 위해 인공지능(AI) 지원 시스템을 도입했습니다..

두 번째는 스페인 말라가 대학교, 독일 인공지능 연구센터(DFKI), 프랑스 소르본 대학교의 연구진과 민간 기업들이 참여하고 있다는 점입니다. GMV 항공우주 및 방위산업 SA, 마젤륨글렌데일 우주 응용 서비스 지구상의 용암 동굴에 로봇을 배치하고 있는데, 이 동굴들은 달과 화성의 유사한 구조와 닮았다.¹.

퍼시버런스 로버의 AI 지원 자율 주행

NASA의 첫 번째 AI 기반 로버가 화성에서 주행을 시작했습니다.

NASA의 퍼서비어런스 화성 탐사선이 인공지능이 계획한 첫 번째 궤도 주행을 완료하며 새로운 과학적 이정표를 세웠습니다. 최근 발표된 이 주행은 12월 8일에 이루어졌습니다.^th 및 10^th, 2025.

이번 시연에서는 생성형 AI를 사용하여 퍼서비어런스 로버의 웨이포인트를 생성했는데, 이는 일반적으로 임무의 인간 로버 계획 담당자가 수동으로 수행하는 복잡한 의사 결정 작업입니다.

출처: NASA

이는 화성 탐사에 획기적인 변화를 가져올 수 있습니다. 지구와 화성 사이의 극심한 거리(1억 4천만 마일/2억 2천 5백만 킬로미터)로 인해 빛의 지연과 신호 지연이 발생하며, 이로 인해 지구에서 화성으로의 모든 명령이 도달하는 데 3~22분(궤도 위치에 따라 다름)이 걸리고, 회신 또한 같은 시간이 소요됩니다.

NASA 과학자들이 그러하듯이 대단히 수십억 달러 규모의 프로젝트가 먼지에 파묻히거나 바위에 부딪혀 손상되는 것을 막기 위해 매우 조심스럽기 때문에, 모든 움직임은 지루하고 더딘 속도로 진행됩니다.

대신, 퍼서비어런스 로버는 화성 표면에서 보낸 1,707일과 1,709일 동안 인공지능을 이용해 스스로 이동 방향을 결정하도록 하는 새로운 방식을 택했습니다.

작동 원리

이 시스템은 생성형 인공지능을 사용하여 고해상도 궤도 이미지를 분석했습니다. NASA의 화성 정찰 궤도선에 탑재된 HiRISE(고해상도 이미징 과학 실험) 카메라 그리고 디지털 고도 모델에서 얻은 지형 경사 데이터.

이전 탐사에서 얻은 데이터와 결합하여 AI는 기반암, 노두, 위험한 암석 지대, 모래 물결 등과 같은 지형적 특징을 식별할 수 있었습니다.

사용된 AI 모델은 Anthropic에서 제공한 Claude로, 최근 화제를 모았습니다. 잠재적으로 전체 SaaS 및 소프트웨어 산업을 뒤흔들고 해당 부문의 주식 시장에 소규모 폭락을 초래할 수 있습니다..

이 AI 기반 주행 덕분에 퍼서비어런스 로버는 제제로 분화구 가장자리를 따라 2시간 30분 동안 자율 주행하며 이미지를 촬영할 수 있었습니다.

인공지능은 우주 탐사선이 생성하는 데이터를 처리하고 로봇 조작자의 작업량을 줄이는 데에도 유용할 수 있습니다.

실제 우주비행사들이 로봇 가까이에 있을 때, 인공지능이 훨씬 더 발전된 능력을 갖추게 된다면 이 기능은 더욱 유용해질 것입니다.

게다가, 사람의 존재와 물류 지원 덕분에 NASA 운영자들은 더 많은 위험을 감수할 수 있게 됩니다. 예를 들어 먼지에 갇힌 로봇을 수동으로 빼낼 수 있기 때문에, 수십억 달러에 달하는 막대한 손실과 수년간의 연구 동결을 막을 수 있습니다.

지구의 용암 동굴에서 AI 테스트

용암 동굴이란 무엇일까요?

화성에 인공지능을 배치하는 것은 획기적인 첫걸음이지만, NASA 연구진이 퍼서비어런스 로버와 같은 귀중한 자산을 인공지능 실험에 투입하는 것에 신중을 기하는 것은 당연합니다. 예를 들어, 아무리 효율적인 인공지능이라 할지라도, 문제가 발생했을 때 인간 원격 조종자가 복구할 수 있는 범위를 넘어서는 위험을 감수하지는 않을 것입니다.

그렇기 때문에 우주에서 볼 수 있는 지형과 유사하지만 지구 자원을 가까이에서 이용할 수 있는 환경에서 실험하는 것이 중요합니다.

달과 화성에서 가장 중요한 지형은 용암 동굴입니다. 이 용암 동굴은 최초의 우주비행사들이 우주 방사선으로부터 보호받을 수 있는 천연 대피소 역할을 할 수 있습니다. 또한, 이 천체들의 낮은 중력 덕분에 용암 동굴은 지구의 용암 동굴보다 훨씬 더 큰 규모를 가질 가능성이 높습니다.

용암 동굴에는 자연적으로 함몰된 부분이 있을 수 있으며, 이로 인해 땅에 구멍이 생겨 탐험을 위한 직접적인 접근로가 제공됩니다.

하지만 암석이 무선 신호를 차단하여 직접적인 제어가 어렵기 때문에 외계 행성의 용암 동굴은 아직 탐사된 적이 없습니다.

테스트 로봇

유럽 ​​연구팀은 서로 협력하는 세 대의 로봇을 사용하여 이러한 극한의 지하 환경을 자율적으로 탐사했습니다.

출처: 리서치 게이트

그들은 카나리아 제도 란사로테 섬의 화산 동굴/용암 동굴에서 실험을 진행했습니다.

이 시스템은 4단계로 작동합니다.

1. 로봇들은 협력하여 용암 터널 입구 주변 지역을 지도화합니다(1단계).
2. 그런 다음 센서가 장착된 탑재체 큐브를 동굴에 투하하여 초기 측정값을 수집하고, 이를 통해 로봇이 무엇을 예상해야 할지 파악할 수 있도록 합니다(2단계).
3. 그다음, 정찰 차량이 입구를 통해 로프를 타고 내려가 내부로 진입합니다(3단계).
4. 마지막으로 로봇 팀은 터널 내부를 심층적으로 탐사하고 내부의 상세한 3D 지도를 제작합니다(4단계).

지구 모의 실험부터 달 및 화성 탐사 임무까지

최근 몇 년 동안 UMA의 우주 로봇 연구소는 유럽 우주국과 긴밀히 협력하여 행성 탐사 차량(로버)이 경로를 계획하고 더욱 독립적으로 작동할 수 있도록 돕는 알고리즘을 개발해 왔습니다.

퍼서비어런스 로버의 인공지능 기반 이동 시험과 결합된 이 실험은 달과 화성의 초기 식민지화를 위한 미래 거주지 조성 가능성을 알아보기 위해 용암 동굴을 탐사하는 새로운 우주 임무의 기반이 될 수 있습니다.

이는 외계 생명체 탐색에도 중요한 의미를 가질 수 있습니다.

우주 로봇공학에 투자하기

직관적 인 기계

성간 천체에 탐사선을 보내려면 대형 우주 탐사선을 제작하고 안전하게 목적지에 도착시키는 데 필요한 뛰어난 전문성이 필요합니다. 지금까지는 NASA, ESA, 그리고 관련 대학과 같은 공공 기관이 이 분야의 대부분을 담당해 왔습니다.

하지만 민간 기업들이 자동화 또는 유인 탐사선을 보내 소행성, 특히 지구 근접 소행성에서 채굴 작업을 시작할 수 있는 시점이 가까워짐에 따라 이러한 상황은 변화하고 있습니다.

이런 종류의 프로젝트는 앞으로 몇 년 안에 계획된 유인 달 탐사 임무의 다음 단계이거나 병행하여 수행될 가능성이 높습니다.

2013년 텍사스주 휴스턴에서 설립된 Intuitive Machines는 현재 주식 티커 LUNR에서 알 수 있듯이 "달"에 매우 집중하는 회사이며, 이미 NASA의 달 탐사 임무 4건에 선정됨, 400명 이상의 직원을 고용하고 있습니다.

출처: 직관적 인 기계

달에서 과학 데이터를 성공적으로 착륙시키고 전송한 최초의 상업 회사였습니다. 또한 우주에서 LOx/LCH4(액체 산소, 액체 메탄) 엔진을 최초로 점화했습니다.

이 회사는 탐사와 정착을 위한 달 인프라의 기반을 형성하는 많은 프로젝트를 진행하고 있습니다.

첫 번째는 "데이터 전송 서비스”, 이 기술은 시험 중이며, 궁극적으로는 달 궤도 주변에 달 데이터 전송 별자리를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

출처: 직관적 인 기계

두 번째 부분은 "서비스로서의 인프라(Infrastructure as a Service)"입니다. 여기에는 자율 운영이 가능한 LTV, 통신 서비스, 그리고 GPS 위치 추적 서비스가 포함되어야 합니다.

출처: 직관적 인 기계

마지막 단계는 달 표면으로의 물질 전달입니다. 지금까지 이 회사는 과학 탑재물을 다음과 같이 전달했습니다. 노바-C 착륙선, 높이 4.3m(14피트)의 착륙선으로, 달에 130kg의 탑재물을 운반할 수 있습니다.

다음 단계는 1,500~2,500kg의 물자를 달에 운반할 수 있는 노바-D 착륙선을 이용하는 것입니다. 이 정도의 탑재량과 크기는 달 지형 탐사 차량(LTV)과 달 기지에 전력을 공급할 것으로 예상되는 40kW급 핵분열 표면 발전소를 운반하는 데 필요한 조건입니다.

출처: 직관적 인 기계

이 회사는 NASA와 많은 귀중한 계약을 체결했는데, 예를 들어 최대 잠재 가치가 4.82억 XNUMX천만 달러에 달하는 근거리 우주 네트워크 계약이 있습니다.

NASA가 3개 잠재적 공급업체 간의 LTV 계약을 최종 결정할 시점은 2025년 말로 예상되며, 그 규모는 최대 4.6억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

NASA 외에도 이 회사는 고객 기반 다각화를 위해 노력하고 있으며, 2025년 10월 텍사스 우주위원회로부터 최대 XNUMX천만 달러의 보조금을 지원받게 되었습니다. 이 보조금은 지구 재진입선과 미세중력 바이오 제조를 가능하게 하는 궤도 제작 연구소 개발을 지원할 것입니다.

이 재진입 차량은 백업 옵션을 제공하고 회사의 향후 달 샘플 반환 임무에 대한 위험을 줄여줄 것입니다.

또 다른 프로젝트는 공군 연구소의 JETSON 계약을 위한 저전력 핵 스텔스 위성 개발입니다.

회사가 1년 2025분기에 양의 자유 현금 흐름 지점에 도달하고 달 통신 계약을 체결하면서 이제 투자자들에게 훨씬 더 안전한 기업이 되고 있으며, 현금을 태우는 스타트업에서 성장하는 우주 경제에 대한 기존 서비스 제공업체로 전환하고 있습니다.

그리고 이는 특히 NASA의 신뢰할 수 있는 파트너로서 SpaceX와 동등한 위치에 오르게 됨으로써 향후 심우주 탐사 및 우주 자원 활용의 초석이 될 수 있습니다.xAI와의 합병 후 곧 IPO 예정) 또는 로켓 연구소 (RLB -6.47 %).

(당신은 할 수 있습니다 Intuitive Machines에 대한 자세한 내용은 해당 회사에 대한 투자 보고서를 참조하십시오..)

참조 :

¹라울 도밍게스 외, 행성 표면의 채광창과 용암 동굴에 대한 협동 로봇 탐사. 과학 로봇공학(2025). DOI:10.1126/scirobotics.adj9699