클로드, 화성 탐사선 경로 짰다… NASA 첫 AI 주행 계획 성공

지구에서 화성으로 신호를 보내는 데는 편도로만 약 20분이 걸립니다. 지상 제어실에서 조종간을 잡고 실시간으로 탐사선을 운전하는 것은 물리적으로 불가능합니다. 2009년 스피릿 탐사선이 모래 구덩이에 빠져 영원히 멈춰 섰듯, 한 번의 주행 실수는 수억 달러짜리 임무의 끝을 의미합니다.

지금까지 화성 표면의 주행 경로를 점찍는 일은 철저히 인간 전문가들의 몫이었습니다. 그런데 최근 NASA의 퍼서비어런스 탐사선에 전송된 주행 명령을 작성한 주인공은 사람이 아닌 앤트로픽의 인공지능 모델 클로드였습니다.

화성 전용 언어로 코드를 짠 클로드

이번 주행은 2025년 12월 8일과 10일, 화성 기준 1707솔과 1709솔에 진행되었습니다. NASA 제트추진연구소 엔지니어들은 클로드를 활용해 암석이 널려 있는 약 400미터 구간의 이동 경로를 계획했습니다.

퍼서비어런스에는 장애물을 회피하는 오토내브 시스템이 탑재되어 있지만, 시야가 차량 주변으로 제한되어 먼 거리를 내다보는 전략적 계획은 세우지 못합니다. 이에 인간 운전자들은 위성 궤도선 사진을 대조하며 이동 지점을 하나씩 배치해 왔습니다.

연구진은 클로드 코드 환경에 수년간 축적된 화성 주행 경험과 데이터를 주입했습니다. 클로드는 시각 분석 기능을 통해 위성 부감도를 해석하고, 전체 경로를 10미터 단위로 나누어 중간 기착 지점들을 이어 나갔습니다.

인상적인 대목은 클로드가 제안 수준에 그치지 않고, 화성 탐사용으로 개발된 독자적인 XML 기반 언어인 로버 마크업 랭귀지로 명령어를 직접 작성했다는 점입니다. 심지어 자신이 짠 경로를 스스로 비판하고 수정안을 제시하는 과정까지 거쳤습니다.

50만 개 변수를 거친 시뮬레이션 통과

AI가 짠 코드를 검증 없이 화성으로 쏠 수는 없는 노릇입니다. JPL 엔지니어들은 기존 검증 절차에 따라 50만 개가 넘는 변수를 모델링한 시뮬레이션에 클로드의 경로를 통과시켰습니다.

시뮬레이션 이후 인간 드라이버들이 검토한 결과, 수정이 필요한 곳은 극히 일부였습니다. 클로드가 보지 못한 지상 카메라 시야에서 좁은 통로 양옆의 미세한 모래 물결이 확인되자, 사람이 해당 구간의 경로를 조금 더 세밀하게 쪼갠 것을 빼면 전체 계획이 그대로 통과되었습니다.

명령은 심우주 네트워크를 통해 3억 6,200만 킬로미터 떨어진 화성으로 전달되었고, 퍼서비어런스는 계획된 경로를 완주했습니다. JPL 측은 이 방식으로 경로 설계 시간을 절반가량 단축할 수 있을 것으로 보고 있습니다.

왜 중요한가

경로 계획 시간을 절반으로 줄인다는 것은 연구원들의 야근을 줄이는 것을 넘어, 같은 기간 동안 더 많은 주행을 시도하고 더 많은 토양 샘플과 고대 생명체 흔적을 수집할 수 있음을 뜻합니다.

우리가 보기에 이번 시도가 영리했던 이유는 모델에게 모든 것을 맡기는 무리수를 두지 않고, 클로드 코드를 기존 엔지니어링 파이프라인의 보조 도구로 안착시켰다는 점입니다. 특수 도메인 언어를 작성하게 하고 50만 개 변수의 엄격한 물리 시뮬레이션으로 안전을 담보하는 방식은 매우 실용적입니다.

다만 한계도 뚜렷합니다. 위성 사진만으로는 파악하기 힘든 지표면 모래 특성 같은 미세한 위험 요소는 여전히 인간의 육안 검토에 의존해야 했습니다. 완전한 자율 주행으로 넘어가려면 지상 카메라와 궤도선 데이터를 동시에 크로스체크하는 다중 시각 추론이 뒷받침되어야 합니다.

그럼에도 일반 사용자가 일상적인 코딩이나 업무에 쓰는 범용 대형언어모델이 외계 행성의 고난도 우주 탐사 제어에 성공했다는 사실은 시사하는 바가 큽니다. 향후 아르테미스 달 탐사는 물론, 신호 지연이 수 시간에 달하는 유로파나 타이탄 탐사선에서 스스로 경로를 짜고 코드를 검증하는 자율 AI의 입지는 더욱 커질 것으로 보입니다.