우주 탐사의 미래, 과연 인간의 손끝에서만 펼쳐질까요? 아니면 미지의 심연 속에서 스스로 결정을 내리는 인공지능의 시대가 도래하고 있는 걸까요?
Published Sep 23, 2026
수십 년간 인류는 우주선과 지구 사이의 미세한 연결 고리를 통해 광활한 우주를 탐사해왔습니다. NASA가 2018년 소행성 베누에 도달했던 OSIRIS-REx 미션을 떠올려 보세요. 한 번의 8시간 교대 근무에 무려 100명의 오퍼레이터가 투입되었습니다. 상상만 해도 어마어마한 인력과 자원이 들어가는 일이죠. 하지만 모든 우주 탐사 프로젝트가 NASA처럼 막대한 자원을 동원할 수 있는 건 아닙니다. 특히 빠르게 움직이는 스타트업 생태계에서는 이런 방식이 사실상 불가능에 가깝습니다.
우주선 자율성의 역사를 되짚어보면, 대부분은 신경망의 불안정성에 대한 우려 때문에 전통적인 제어 알고리즘에 의존해왔습니다. 불과 작년에야 비로소 신경망이 위성의 궤도 위치를 제어하는 데 처음 사용되었을 정도이니, 이 분야에서 AI의 역할은 아직 시작 단계나 다름없습니다. 이런 상황에서, 소행성 채굴 기술을 개발 중인 스타트업 AstroForge가 이 모든 판도를 뒤흔들 파격적인 시도를 준비하고 있습니다. 바로 자체 개발한 AI를 우주선에 탑재해, 심우주에서 스스로 판단하고 행동하게 만들겠다는 것입니다.
실패가 낳은 혁신: 심우주 통신의 한계와 AI의 부상
AstroForge는 2022년에 설립되어 5,600만 달러의 벤처 투자를 유치한 젊은 기업입니다. 이들은 이미 두 대의 프로토타입 우주선을 발사했지만, 아쉽게도 대부분의 임무 목표를 달성하지 못하는 문제에 직면했습니다. 특히 2025년에 심우주로 발사된 오딘(Odin) 우주선과의 통신은 그야말로 난항의 연속이었다고 합니다. 수십만 마일 떨어진 우주선과 교신할 수 있는 지구상의 거대한 안테나는 그 수가 제한적이며, 통신이 가능한 시간 창은 극히 짧습니다. 결국 AstroForge는 오딘을 통제할 수 없었고, 이 뼈아픈 경험은 회사에 중대한 질문을 던졌습니다. “우주선 자체에 충분한 지능을 부여해서 스스로 문제를 해결하게 할 수는 없을까?”
솔직히 말해서, 이런 상황에서 포기하지 않고 대안을 모색하는 스타트업의 근성이 정말 대단하다고 생각합니다. 매튜 지알리치(Matthew Gialich) AstroForge 공동 창업자이자 CEO는 당시의 상황을 회고하며 “우주선에 있는 모든 데이터를 가지고도 회복할 수 있었을지는 모르겠지만, 우주선 안에 아무것도 시도하지 않았다는 것은 확실합니다. 발사 시점에 우주선이 회복 불가능한 상태라면, 저는 우주선 안의 무언가가 시도해주기를 간절히 바랄 것입니다.”라고 말했습니다.
그의 고민은 현실적인 비용 문제로 이어졌습니다. 전 세계에 5개의 안테나 기지를 세우고 운영하는 데 약 2억 달러가 드는 지상 네트워크를 구축할 것인가, 아니면 모델(AI)을 통해 이 문제를 제거할 것인가. 이 지점에서 주목할 점은, AstroForge가 단순히 비용 효율성만을 생각한 것이 아니라는 사실입니다. 심우주 통신의 본질적인 한계, 즉 지구에서 명령을 내리고 피드백을 받기까지 걸리는 시간 지연을 극복하려는 시도이기도 합니다. 지구에서 수십만 마일 떨어진 곳에서는 빛의 속도로도 몇 분에서 몇 시간까지 걸리는 통신 지연이 발생합니다. 그 시간 동안 예측 불가능한 상황이 발생했을 때, AI가 즉각적으로 대응할 수 있다면 우주선의 생존율과 임무 성공률을 획기적으로 높일 수 있을 겁니다. 개인적으로는 이런 통신 지연 문제를 극복하려는 노력이 AI 기반 자율 시스템 개발의 가장 강력한 동기 중 하나라고 생각합니다.
AI, 우주선을 조종하는 새로운 ‘두뇌’가 되다
AstroForge는 이 문제의 해답을 **‘솔로(Solo)‘**에서 찾았습니다. 솔로는 자체 개발된 트랜스포머 기반 모델로, 우주선에 탑재될 자율 제어 스택입니다. AstroForge의 비행 소프트웨어 책임자인 아르망 아와드(Armand Awad)는 최첨단 연구소들이 이끄는 트랜스포머 모델의 발전을 적극적으로 활용했다고 설명합니다. 솔로는 다음과 같은 요소들을 통합한 지능형 시스템입니다.
- 전통적인 제어 알고리즘: 기존 우주선 제어의 안정성을 유지합니다.
- 특정 서브시스템 훈련 모델: 전력 생성, 항법 등 개별 하위 시스템의 특정 문제 해결을 위해 훈련된 모델입니다.
- 전반적인 지능 계층: 우주선 내 약 2,500개의 센서에서 수집된 데이터를 바탕으로 훈련된 최상위 지능 레이어입니다.
매튜 지알리치는 “저는 일반적인 우주선 자율성이나 세상의 일반적인 자율성을 만들고 있는 것이 아닙니다.”라고 분명히 선을 그으며, “매우 낮은 센서 입력으로 제한된 자율성을 만들고 있으며, 이는 트랜스포머 모델의 기본적인 훈련을 따르고 있습니다.”라고 덧붙였습니다. 즉, 범용 인공지능이 아니라, 우주선 운영이라는 특정 목적에 최적화된 전문 AI라는 뜻입니다.
그렇다면 솔로는 구체적으로 어떤 역할을 할까요? 아와드는 우주선이 우주에서 자신의 위치를 잃었을 때, 전력 이상을 스타 트래커 문제와 연관 짓고, 이 모든 것을 스스로 해결하는 상황을 상상합니다. “이 경우 아마 껐다 켜는 방식으로 해결할 겁니다.”라고 말하는 그의 말에서 AI의 실용적인 문제 해결 능력이 엿보입니다. 이처럼 AI가 탑재된 우주선은 예측 불가능한 상황에서 스스로 진단하고, 심지어는 ‘재부팅’ 같은 기본적인 조치까지 취하며 임무를 지속할 수 있게 되는 것입니다. 이는 우주 탐사 과정에서 발생할 수 있는 수많은 미지의 상황에 대한 가장 강력한 대비책이 될 수 있습니다.
인공지능이 그리는 우주 탐사의 미래: ‘무전기 없이’
AstroForge는 이러한 AI 기반 자율 우주선을 단계적으로 시험할 계획입니다.
- 딥스페이스-2(DeepSpace-2) 미션 (2026년 말): Intuitive Machines의 세 번째 달 임무와 함께 발사될 예정입니다. 솔로는 이 우주선에 탑재되어 **‘섀도우 모드(shadow mode)‘**로 비행합니다. 즉, 실제 제어는 하지 않지만 모든 데이터를 모니터링하며 어떻게 반응했을지 시뮬레이션함으로써 AstroForge 엔지니어들이 솔로의 성능을 철저히 검증할 기회를 얻게 됩니다.
- 오토노미-1(Autonomy-1) 미션 (2027년): 스토크 스페이스(Stoke Space)가 발사하는 첫 번째 로켓에 실려 우주로 향합니다. NASA의 지원을 받아 태양에 대한 과학 데이터를 수집할 이 임무에서 솔로는 명실상부한 지휘관으로서 우주선을 이끌게 됩니다.
이것이 진정 AI 에이전트가 독립적인 우주선을 운영하는 첫 사례가 될까요? 매튜 지알리치의 답변은 더욱 놀랍습니다. “저는 오토노미-1에 지구로부터 수신할 수 있는 무전기를 탑재할 계획이 없습니다. 우리는 지금 당장 모든 것을 걸어야 합니다. 팀원들이 발사 시점까지 저를 설득할 가능성도 있지만, 지금으로서는 무전기는 없다고 말하고 있습니다.” 이 말은 AstroForge가 솔로의 자율성에 대한 극단적인 신뢰를 가지고 있음을 보여줍니다. 물론 실제 발사 전에 팀원들과의 조율을 통해 약간의 타협이 있을 수도 있겠지만, ‘무전기 없는’ 우주 탐사라는 비전은 업계에 엄청난 파장을 던질 만한 선언입니다.
업계 흐름을 보면, AstroForge의 이 대담한 시도가 성공한다면 심우주 탐사 방식에 있어 혁명적인 패러다임 전환을 가져올 가능성이 매우 높습니다. 자원이 부족한 스타트업들도 AI를 통해 대규모 국가 기관 못지않은, 혹은 그 이상의 효율적인 우주 탐사를 꿈꿀 수 있게 될 것입니다. 또한, 인간의 개입이 어려운 극한의 환경에서 AI가 더 빠르고 정확하게 판단하고 대응함으로써 임무의 성공률을 높이고 새로운 과학적 발견의 기회를 제공할 수 있습니다. 비록 실패하더라도, 이 과정에서 얻게 될 데이터와 교훈은 향후 인공지능 기반 우주 탐사 기술 발전에 지대한 영향을 미칠 것입니다. AstroForge의 ‘솔로’가 과연 우주 탐사의 새로운 시대를 열어젖힐지, 2027년의 오토노미-1 미션을 손꼽아 기다려 봅니다.
출처
- 원문 제목: AstroForge is putting AI in command of its next spacecraft
- 출처: AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
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