'NASA에게 배우는' 인공지능 활용법

스미스는 "사람이 직접 계획을 짤 경우, 그 복잡성과 규모에 압도당할 수 있다. 우리는 사람이 의사결정을 내리는데 있어 매우 크게 기여할 수 있는 기술로서 인공지능을 다시 평가할 필요가 있다”고 강조했다.

이어, " NASA는 목성 탐사 동안 사진을 촬영하고, 기타 여러 연구 활동을 수행해야 했다. 그런데 문제는 탐사 기간이 2주에 불과했다는 것이었다. 스케줄링에 큰 문제가 발생할 수밖에 없는 기간이었다. NASA는 주어진 시간에서 최대한의 과학적 성과를 일궈내기 위해 2주간의 일정 수립에 30만 시간을 투자했다. 일부는 소프트웨어를 이용했지만, 대다수는 사람의 노동력이 드는 작업이었다. 인공 지능을 활용했더라면 같은 기간 동안 더 많은 성과를 일궈낼 수 있었을 것"이라고 덧붙였다.

가브리엘 컨설팅 그룹(Gabriel Consulting Group)의 애널리스트 댄 올즈는 “이는 기업 IT와 경영진에게 크게 시사하는 바가 있다”고 말했다.

올즈는 "인공지능 시스템은 바쁜 상황에서 스트레스에 시달리는 사람들에 비해 더 정확하게, 더 많은 요인들을 반영 또는 조사하고, 데이터의 중복과 불일치를 더 빠르게 찾아낼 수 있다. 그리고 NASA의 사례는 이들 프로그램의 발전 정도와 신뢰도를 입증해준다"고 강조했다.

다재다능한 인공지능
이미 인공지능을 활용한 경험이 있었던 브레시나는 가능한 많은 NASA 임무에 인공지능을 사용하기 원했다.

브레시나는 달 표면 탐사용 로봇인 스피릿(Spirit)과 오퍼튜니티(pportunity) 관련 임무에 참여했을 2003년 당시, 두 탐사로봇을 발사하면서 MAPGEN(Mixed Initiative Activity Planning Generator)이라는 인공지능 시스템을 활용했었다.

MAPGEN은 비행 방식이 잘못됐을 때 이를 바로 잡을 수 있게끔 추론을 할 수 있는 지상의 의사결정 지원 시스템이다. 또 사람과 함께 이니셔티브를 계획하는 역할도 했다. 사람은 스케줄링과 문제 해결, 프로세스 관리 등 상대적으로 가벼운 강도의 업무를 담당하며, 인공지능은 묵직한 작업들을 처리한다.

MAPGEN의 일부 기능은 LADEE 시스템은 물론, 화성 탐사로봇인 큐리어서티(Curiosity)를 비롯한 3차례의 우주 탐사 임무에도 활용된 바 있다. 또, 우주비행사와 공학자, 과학자를 해저 연구소에서 파견하는 NEEMO 프로젝트 등의 지상 미션에도 응용됐었다.

브레시나는 "우리는 여러 임무에 응용될 수 있도록 인공지능 시스템을 구현한다. LADEE의 경우 전문 지식이 없어도 이용을 할 수 있도록 만들고 싶었다. 시스템에 문제가 발생했을 때 최소 한 명 이상의 전문가가 있었던 과거의 임무 때와는 다른 상황이라고 할 수 있다. 모든 사람이 다른 사람의 도움 없이 시스템을 운영할 수 있게 되기를 원했다"고 말했다.

브레시나는 그러나 자신이 개발한 인공지능 시스템이 2020년 발사가 예정된 슈퍼 화성 탐사로봇에 사용될 지는 확신할 수 없다며, "현재는 제트 추진 연구소, 존슨 우주 센터, ARC가 이를 활용하고 있지만 내가 개발한 인공지능은 NASA가 사용할 수 있는 여러 도구 중 하나에 불과하다"고 말했다.

기업에 주는 교훈
인공지능인공지능(Allen Institute for Artificial Intelligence)의 CEO 오렌 에치오니는 "NASA는 우주 공간에서 통신에 어려움이 있었기 때문에 인공지능 기술을 앞서 활용해왔었다. 기업 또한 데이터 폭증과 관련해 비슷한 도전과제에 직면해 있다. 기업은 적정 감시 아래 더 자동화된 방식으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템을 더 많이 생산해내야 한다. 기업의 지식을 인공지능으로 이식하는데 큰 어려움이 따를 수 있다. 그러나 일단 완수하면 아주 유용하다. 누군가 회사를 그만두더라도, 계속 지식을 유지할 수 있기 때문이다"라고 설명했다.

프리랜서 애널리스트인 제프 케간은 “인공지능이 방대한 데이터 저장소의 체계화, 계획 수립과 관리 기획 측면에서 기업에 도움을 줄 것”이라고 강조했다.

케간은 "NASA 등 인공지능을 성공적으로 활용한 조직을 주시해야 한다. 물론, 인공지능은 여전히 초기 단계에 머물러 있다. 장기적인 시각이 필요하다는 의미이다. 하지만 NASA로부터 학습한 내용을 향후 기업에 적용해 활용할 수 있기 때문에 기업의 인공지능 이용률이 점차 증가할 것”이라고 전망했다.

올즈 또한 “인공지능이 복잡한 작업 처리에 아주 유용하다”며 케간의 의견에 동의했다. 이어, "예를 들어, 단순한 인공지능으로도 항공기의 최대 승객, 화물 수용력을 계산할 수 있다. 그런데 더 발전된 인공지능의 경우, <이 비행기가 마지막 비행기이며, 밤 동안 눈이 내릴 것이라는 기상 예보가 있었기 때문에, 마지막 비행기를 급하게 예약하는 승객과 특송 화물 관련 요금을 인상해야 한다>는 시나리오까지 도출할 수 있다"고 말했다.

NASA의 인공지능 활용 사례는 인공지능 기술이 화성 탐사 이외의 분야에서도 활용될 수 있는 가능성을 시사하기 때문에 의의가 있다. editor@itworld.co.kr