AI가 위성 안에서 사진을 분석한다, 우주에서 바로 계산하면 무엇이 달라질까
AI 위성 컴퓨팅은 위성이 촬영한 모든 데이터를 지구로 보내고 지상 컴퓨터가 분석하던 기존 방식을 바꾸려는 기술입니다. 위성 자체에 AI 연산장치를 넣어 필요한 데이터를 우주에서 먼저 골라낸 뒤 중요한 결과만 지상으로 전송하는 방식입니다.
인도 우주 스타트업 TakeMe2Space는 10월 1일 SpaceX의 Transporter-18 임무를 통해 MOI-1A 위성을 발사할 계획입니다. 무게 50kg 미만의 이 위성에는 Nvidia Orin NX 기반 연산장치가 탑재돼 궤도에서 직접 데이터를 처리하는 실험을 진행합니다. Reuters
왜 굳이 컴퓨터를 위성 안에 넣어야 할까요?
지금 위성은 사진을 찍은 뒤 어떻게 처리할까
지구관측위성은 우주에서 지표면을 계속 촬영합니다.
농경지와 산림, 바다, 도시, 구름 등 엄청난 양의 데이터가 만들어집니다.
전통적인 방식에서는 위성이 데이터를 저장하고 지상국과 통신할 수 있는 시간이 되면 데이터를 내려보냅니다.
지상의 서버가 이를 분석해 필요한 정보를 찾습니다.
문제는 촬영한 모든 데이터가 똑같이 중요한 것은 아니라는 점입니다.
구름 때문에 지표가 보이지 않는 사진도 있고 아무런 변화가 없는 지역을 반복해서 촬영한 데이터도 있습니다.
위성에서 먼저 골라내면 무엇이 좋아질까
예를 들어 산불을 감시하는 위성이 있다고 생각해보겠습니다.
기존 방식에서는 넓은 지역의 사진을 촬영한 뒤 지상으로 보내고 지상의 컴퓨터가 연기나 화재가 있는 부분을 찾아야 합니다.
위성 안에 AI가 있다면 사진을 촬영한 직후 AI가 먼저 분석할 수 있습니다.
화재 가능성이 높은 부분만 우선적으로 전송하고 아무 변화가 없는 사진은 나중에 보내거나 제외할 수 있습니다.
이렇게 하면 한정된 위성통신 대역폭을 더 중요한 정보에 사용할 수 있습니다.
인터넷이 빠른데 그냥 사진을 모두 보내면 안 될까
우주에서 지상으로 데이터를 보내는 것은 가정의 광인터넷과 다릅니다.
위성은 지상국과 통신할 수 있는 시간과 통신속도, 전력에 제한을 받습니다.
고해상도 카메라와 센서가 발전할수록 만들어지는 데이터는 계속 커지는데 이를 전부 실시간으로 지구에 내려보내는 것은 쉽지 않습니다.
그래서 위성 안에서 데이터를 압축하거나 필요한 부분만 선택하는 ‘엣지 컴퓨팅’의 가치가 커집니다.
스마트폰이 일부 AI 기능을 클라우드에 보내지 않고 기기 안에서 처리하는 온디바이스 AI와 개념적으로 비슷한 부분이 있습니다.
MOI-1A에는 어떤 컴퓨터가 들어갈까
TakeMe2Space의 MOI-1A는 50kg 미만의 위성으로 Nvidia Orin NX 기반 연산장치를 탑재합니다. 회사는 농업과 광업, 공급망, 보험 등 여러 분야의 데이터를 우주에서 처리하는 사업을 추진하고 있으며 발사 전 23개 고객을 확보했다고 밝혔습니다. Reuters
여기서 중요한 점은 일반 PC를 그대로 우주에 가져다 놓는 것과는 다르다는 것입니다.
우주에서는 방사선과 극심한 온도변화, 진공환경을 견뎌야 합니다.
전력 역시 위성의 태양전지와 배터리 범위 안에서 관리해야 합니다.
농업에서는 어떻게 사용할 수 있을까
농경지를 촬영하는 위성은 작물의 생육상태와 수분, 토지 변화를 관찰하는 데 활용됩니다.
AI가 위성에서 영상을 먼저 분석하면 이상징후가 있는 지역을 빠르게 골라낼 수 있습니다.
전체 농경지의 원본 이미지를 모두 기다리는 대신 특정 지역의 변화정보를 먼저 전달하는 방식입니다.
보험에서도 비슷한 활용을 생각할 수 있습니다.
홍수나 산불 같은 재난이 발생했을 때 피해지역을 빠르게 분류하면 현장조사와 피해평가에 참고할 수 있습니다.
물론 AI 분석만으로 보험금이나 피해규모를 결정한다는 의미는 아닙니다.
현장자료와 추가 검증이 필요합니다.
우주에서 AI가 틀리면 어떻게 할까
이 기술의 가장 중요한 문제 가운데 하나입니다.
AI가 중요하지 않다고 판단한 데이터를 버렸는데 실제로는 중요한 정보가 들어 있었다면 다시 확인하기 어려울 수 있습니다.
그래서 모든 데이터를 무조건 AI 판단에 맡기는 방식보다는 임무 목적에 따라 원본 보관과 우선순위 전송을 적절하게 구성해야 합니다.
AI 모델 자체도 업데이트가 필요할 수 있습니다.
지상에서 새로운 모델을 만든 뒤 위성으로 전송해 소프트웨어를 업데이트하는 방식이 중요해지는 이유입니다.
위성의 컴퓨터가 고장 나면 수리가 어렵다
지상의 데이터센터에서는 GPU가 고장 나면 교체할 수 있습니다.
우주에서는 쉽지 않습니다.
위성이 궤도에 올라간 뒤 컴퓨터에 문제가 생기면 사람이 직접 수리하기 어렵습니다.
방사선으로 인한 오류와 장기간의 열관리 문제도 고려해야 합니다.
따라서 AI 위성은 단순히 빠른 GPU를 탑재하는 것보다 제한된 전력에서 안정적으로 작동하고 오류가 발생해도 복구할 수 있도록 설계하는 것이 중요합니다.
어제 이야기한 우주 데이터센터와는 다르다
최근에는 우주에 대규모 AI 데이터센터를 구축하려는 아이디어도 나오고 있습니다.
하지만 AI 위성 컴퓨팅은 목적이 다릅니다.
거대한 AI 모델을 우주에서 학습시키기보다 위성이 직접 만들어낸 데이터를 그 자리에서 처리하는 것이 핵심입니다.
쉽게 말하면 ‘데이터센터를 우주로 옮긴다’기보다 카메라 옆에 작은 AI 분석실을 함께 올려보내는 것에 가깝습니다.
MOI-1A도 이러한 궤도 내 연산 가능성을 실제 위성으로 검증하려는 프로젝트입니다. Reuters
위성이 사진을 보내는 기계에서 판단하는 컴퓨터로 변한다
지금까지 많은 지구관측위성의 핵심 역할은 좋은 데이터를 촬영하고 안전하게 지상으로 보내는 것이었습니다.
앞으로는 촬영과 분석의 경계가 달라질 수 있습니다.
위성이 산불이나 홍수, 농작물 이상, 선박 움직임처럼 임무에 필요한 정보를 먼저 찾아내고 필요한 부분을 우선 전송할 수 있기 때문입니다.
통신대역폭을 절약하고 결과를 받는 시간도 줄일 가능성이 있습니다.
10월 1일 발사를 앞둔 MOI-1A는 이런 변화가 실제 우주환경에서 얼마나 잘 작동하는지 확인하는 시험대 가운데 하나입니다. Reuters
결국 AI 위성의 핵심은 우주에서 거대한 챗봇을 돌리는 것이 아닙니다.
수많은 원본 데이터 가운데 지상에 꼭 필요한 정보를 위성이 먼저 찾아내는 것, 이것이 AI가 위성 안으로 들어가는 가장 현실적인 이유입니다.
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