2015.02.16

'NASA에게 배우는' 인공지능 활용법

Sharon Gaudin | Computerworld
NASA는 달과 화성에 로봇 우주선과 탐사로봇을 보내면서 인공지능 기술을 적극 활용하고 있다. 우주 탐사라는 임무에서 최대 성과를 일궈내기 위해서이다. 하지만 NASA가 아니더라도 일반 기업들 역시 인공지능을 비즈니스에 활용할 수 있다.

NASA ARC(Ames Research Center)의 지능 시스템 부문(Intelligent Systems Division) 컴퓨터 과학자인 존 브레시나(좌 사진)는 "임무가 복잡할수록, 더 멀리 우주선을 보낼수록 일반적인 방법으로 성과를 일궈내기가 더 어려워진다. 인공지능은 이런 문제를 극복할 수 있는 방법 중 하나"라고 말했다.

NASA는 2013년 가을, LADEE(Lunar Atmosphere and Dust Environment)라는 로봇(무인) 우주 탐사선을 발사했다. 이를 위해 3개의 팀이 100일간의 탐사 임무 동안 탐사 결과를 앞다퉈 연구해야 했는데, 특히 전술적인 기획에 공을 들여야 했다. 그러나 과학자들의 연구 목표, 각 조사 수행 시기, 비행 방식 위반 등 오류 포착, 중복 조사 방지 등에 관한 계획을 수립하기 위해서는 사람 기획자(스케줄러)만으로는 불충분했다.

따라서 NASA는 우주선 소프트웨어가 아닌 지상에 인공지능 시스템을 도입했다. 특히, 달 탐사 우주선에 명령을 보내는 기능의 인공지능, LASS(LADEE Activity Scheduling System)를 비행 제어기에 탑재했다. 이는 과학자들이 LADEE에 명령을 전송하는데 매우 큰 도움이 됐다.

브레시나는 컴퓨터월드와의 인터뷰에서 " 십여 명의 과학자가 2013년 10월에서 2014년 4월까지의 탐사 임무 동안 LASS를 활용했다. 인공지능을 가장 많이 활용했던 때는 100일 간의 우주 탐사 임무 동안이지만 발사 단계에서 후속 연구까지 인공지능을 십분 활용했다. 특히, 연구와 관련된 모든 단계를 계획하는데 인공지능을 이용했다”고 설명했다.

카네기 멜론 대학서 인공지능 연구에 초점을 맞추고 있는 스티븐 스미스 교수는 인공지능 기술이 NASA의 탐사 스케줄링 등 복잡한 문제 해결에 유용한 툴이 될 수 있다고 설명했다.




2015.02.16

'NASA에게 배우는' 인공지능 활용법

Sharon Gaudin | Computerworld
NASA는 달과 화성에 로봇 우주선과 탐사로봇을 보내면서 인공지능 기술을 적극 활용하고 있다. 우주 탐사라는 임무에서 최대 성과를 일궈내기 위해서이다. 하지만 NASA가 아니더라도 일반 기업들 역시 인공지능을 비즈니스에 활용할 수 있다.

NASA ARC(Ames Research Center)의 지능 시스템 부문(Intelligent Systems Division) 컴퓨터 과학자인 존 브레시나(좌 사진)는 "임무가 복잡할수록, 더 멀리 우주선을 보낼수록 일반적인 방법으로 성과를 일궈내기가 더 어려워진다. 인공지능은 이런 문제를 극복할 수 있는 방법 중 하나"라고 말했다.

NASA는 2013년 가을, LADEE(Lunar Atmosphere and Dust Environment)라는 로봇(무인) 우주 탐사선을 발사했다. 이를 위해 3개의 팀이 100일간의 탐사 임무 동안 탐사 결과를 앞다퉈 연구해야 했는데, 특히 전술적인 기획에 공을 들여야 했다. 그러나 과학자들의 연구 목표, 각 조사 수행 시기, 비행 방식 위반 등 오류 포착, 중복 조사 방지 등에 관한 계획을 수립하기 위해서는 사람 기획자(스케줄러)만으로는 불충분했다.

따라서 NASA는 우주선 소프트웨어가 아닌 지상에 인공지능 시스템을 도입했다. 특히, 달 탐사 우주선에 명령을 보내는 기능의 인공지능, LASS(LADEE Activity Scheduling System)를 비행 제어기에 탑재했다. 이는 과학자들이 LADEE에 명령을 전송하는데 매우 큰 도움이 됐다.

브레시나는 컴퓨터월드와의 인터뷰에서 " 십여 명의 과학자가 2013년 10월에서 2014년 4월까지의 탐사 임무 동안 LASS를 활용했다. 인공지능을 가장 많이 활용했던 때는 100일 간의 우주 탐사 임무 동안이지만 발사 단계에서 후속 연구까지 인공지능을 십분 활용했다. 특히, 연구와 관련된 모든 단계를 계획하는데 인공지능을 이용했다”고 설명했다.

카네기 멜론 대학서 인공지능 연구에 초점을 맞추고 있는 스티븐 스미스 교수는 인공지능 기술이 NASA의 탐사 스케줄링 등 복잡한 문제 해결에 유용한 툴이 될 수 있다고 설명했다.


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