AstroForge는 AI를 차세대 우주선 제어에 도입합니다
소행성에 도달하고, 안전하게 착륙하며, 완벽한 기동을 수행하는 것은 간단해 보이지만, 실제로는 매우 어렵습니다.
태양계를 탐사하는 NASA 우주선은 중복성과 자동화에 의존하지만, 지상의 비행 관제사들은 여전히 대부분의 작업을 관리합니다. 예를 들어 2018년 오시리스-렉스 소행선 임무에는 8시간 교대당 100명의 운영자가 필요했습니다.
스타트업은 이러한 자원이 부족하므로, 소행선 채굴 기술 개발사인 아스트로포지는 인공지능(AI)에 의존하고 있습니다. 이 회사는 우주선을 위한 자체 트랜스포머 기반 자율 제어 스택인 ‘솔로(Solo)’를 구축했습니다.
아스트로포지는 2027년 스톡 스페이스(Stock Space)의 첫 로켓을 통해 첫 자율 우주선을 발사할 계획입니다. NASA의 지원을 받는 이 임무는 태양에 대한 과학 데이터를 수집할 것입니다.
이는 중요한 이정표가 될 것입니다: 대부분의 우주선은 신경망의 신뢰성에 대한 우려로 인해 전통적인 제어 알고리즘에 의존합니다. 위성 궤도 위치를 제어하기 위해 신경망을 사용한 첫 사례는 불과 지난해에 이루어졌습니다.
2022년 벤처 자금 5,600만 달러를 조달하여 설립된 아스트로포지는 두 대의 시제 우주선을 발사했으며, 둘 다 대부분의 임무 목표를 달성하지 못하게 한 이상 현상을 겪었습니다. 2025년 아스트로포지의 오딘(Odin) 우주선은 심우주로 진입했지만, 통신이 어려운 것으로 나타났습니다. 지구에는 수십만 마일 떨어진 우주선으로 신호를 전송할 수 있는 대형 안테나가 제한적으로 존재하며, 통신 창도 짧습니다.
아스트로포지는 결국 오딘의 조종권을 상실했지만, 이 경험은 중요한 질문을 제기했습니다: 우주선이 자체 문제를 해결할 수 있을 만큼 충분한 지능을 탑재할 수 있을까요?
“우주선에 있는 모든 데이터로 복구가 가능했을까요? 저는 잘 모르겠습니다. 하지만 우주선 발사 시 복구가 불가능한 경우, 탑재체에서 이를 시도해 보길 원한다는 점은 말씀드릴 수 있습니다. 그러나 탑재체에서 이를 시도한 사례는 단 하나도 없습니다,”라고 아스트로포지의 공동 창업자이자 CEO인 매튜 기알리치(Matthew Gialich)는 말했습니다.
“저에게 있어 핵심적인权衡은 다음과 같습니다: 전 세계에 5개의 안테나를 설치하는 데 약 2억 달러가 들고 운영을 수행하는 자체 지상 네트워크를 구축할지, 아니면 모델로 이를 제거해 볼지 선택하는 것입니다.”
아스트로포지 비행 소프트웨어 책임자 아만드 아와드(Armand Awad)는 회사가 최전선 연구소의 트랜스포머 모델 발전을 활용했다고 설명했습니다. 그들은 전력 생성이나 항법과 같은 특정 하위 시스템에 대해 테스트 데이터로 훈련된 모델, 그리고 약 2,500개 우주선 센서에 대해 훈련된 전체 지능 레이어를 결합한 스택을 만들었습니다.
“저는 일반적인 우주선 자율성이나 전 세계를 위한 일반 자율성을 만들 것이라고 말하지 않습니다. 저는 트랜스포머 모델의 기본 훈련을 따르며 매우 낮은 센서 입력으로 제한된 자율성을 만들고 있습니다,”라고 기알리치는 밝혔습니다.
이론적으로 제어 에이전트는 이상 현상 해결과 같은 작업을 처리할 것입니다. 아와드는 위치 추적 손실을 인식하고, 전력 이상 현상을 별 추적기 문제와 연관 지어 문제를 해결하는 것을 상상합니다. “이 경우 아마도 전원을 껐다 켜는 방식으로 해결할 것입니다.”
아스트로포지의 세 번째 차량인 딥스페이스-2(DepSpace-2)는 2026년 말까지 발사될 것으로 예상되는 인터티브 머신(Intuitive Machines)의 세 번째 달 임무와 함께 발사될 예정입니다. 솔로는 해당 차량에서 ‘그림자 모드(shadow mode)’로 작동하여, 아스트로포지의 엔지니어들이 자율성-1(Autonomy-1) 임무 전에 이를 테스트할 수 있도록 할 것입니다.
이것이 실제로 독립적인 우주선을 운영하는 AI 에이전트가 될까요?
“저는 자율성-1에서 지구로부터 신호를 받을 수 있는 라디오를 비행할 계획이 없습니다,”라고 기알리치는 말했습니다. “우리는 지금 모든 것을 걸어야 합니다. 팀은 우리가 비행할 때까지 저를 설득할 것입니다. 하지만 현재로서는 저는 라디오를 허용하지 않겠습니다.”
관련 기사
레이드 호프만과 마크 핑커스가 공동 설립한 새로운 AI 연구소인 프레니스가 1억 달러의 자금 조달을 논의 중
Prentis는 컴퓨터 사용 모델에 특화된 차세대 AI 연구소로, 시리얼 기업가 Ritankar Das와 기술 업계 베테랑 Reid Hoffman, Mark Pincus가 공동 설립했으며, 사정을 잘 아는 두 명의 소식통에 따르면 현재 10억 달러의 기업 가치로 1억 달러의 자금을 확보하기 위해 협상을 진행 중이라고 한다.4월 출시 이후 Prentis는 다양한 문서와 시스템에서 사무직 직원들이 처리하는 일상적인 워크플로우를 숙달하는 모델을 훈
포커 AI를 개발한 DeepMind의 삼인조가 이제 퀀트 헤지펀드에 수익을 창출하고 있다
딥마인드(DeepMind) 출신 전 연구원 3명은 인간 포커 챔피언을 꺾는 AI를 개발한 이 기술을 금융 시장으로 전환했으며, 그 전략이 상당한 수익을 내고 있다. TechCrunch에 따르면 프라하에 기반을 둔 이 AI 기업인 에퀴리브 테크놀로지(EquiLibre Technologies)는 비공개 금액의 시리즈 A 자금 조달 라운드 이후 5억 달러의 기업 가치를 달성했다.크레안덤(Creandum)이 이 투자 라운드를 주도했다. 벤처캐피탈 회
OpenAI 제품 책임자 티보 소티요가 세계가 준비된 것처럼 보이는 이유에 대해
OpenAI의 소프트웨어 엔지니어링 도구인 Codex는 오랫동안 주요 성장 마일스톤을 달성할 때마다 토큰 제한을 재설정해 온 엔지니어인 티보 소토요(Thibault Sottiaux)와 연관되어 왔습니다. 이제 OpenAI은 화이트칼라 전문가들이 AI 에이전트를 활용할 수 있도록 돕는 플랫폼인 ChatGPT Work를 통해 더 넓은 대중에게 동일한 성취감을 전달하고자 합니다. 우리는 최근 소토요와 이 제품의 과제에 대해 인터뷰를 진행했지만, 독자
관련 특별 주제 추천
의견 (0)
0/500
소행성에 도달하고, 안전하게 착륙하며, 완벽한 기동을 수행하는 것은 간단해 보이지만, 실제로는 매우 어렵습니다.
태양계를 탐사하는 NASA 우주선은 중복성과 자동화에 의존하지만, 지상의 비행 관제사들은 여전히 대부분의 작업을 관리합니다. 예를 들어 2018년 오시리스-렉스 소행선 임무에는 8시간 교대당 100명의 운영자가 필요했습니다.
스타트업은 이러한 자원이 부족하므로, 소행선 채굴 기술 개발사인 아스트로포지는 인공지능(AI)에 의존하고 있습니다. 이 회사는 우주선을 위한 자체 트랜스포머 기반 자율 제어 스택인 ‘솔로(Solo)’를 구축했습니다.
아스트로포지는 2027년 스톡 스페이스(Stock Space)의 첫 로켓을 통해 첫 자율 우주선을 발사할 계획입니다. NASA의 지원을 받는 이 임무는 태양에 대한 과학 데이터를 수집할 것입니다.
이는 중요한 이정표가 될 것입니다: 대부분의 우주선은 신경망의 신뢰성에 대한 우려로 인해 전통적인 제어 알고리즘에 의존합니다. 위성 궤도 위치를 제어하기 위해 신경망을 사용한 첫 사례는 불과 지난해에 이루어졌습니다.
2022년 벤처 자금 5,600만 달러를 조달하여 설립된 아스트로포지는 두 대의 시제 우주선을 발사했으며, 둘 다 대부분의 임무 목표를 달성하지 못하게 한 이상 현상을 겪었습니다. 2025년 아스트로포지의 오딘(Odin) 우주선은 심우주로 진입했지만, 통신이 어려운 것으로 나타났습니다. 지구에는 수십만 마일 떨어진 우주선으로 신호를 전송할 수 있는 대형 안테나가 제한적으로 존재하며, 통신 창도 짧습니다.
아스트로포지는 결국 오딘의 조종권을 상실했지만, 이 경험은 중요한 질문을 제기했습니다: 우주선이 자체 문제를 해결할 수 있을 만큼 충분한 지능을 탑재할 수 있을까요?
“우주선에 있는 모든 데이터로 복구가 가능했을까요? 저는 잘 모르겠습니다. 하지만 우주선 발사 시 복구가 불가능한 경우, 탑재체에서 이를 시도해 보길 원한다는 점은 말씀드릴 수 있습니다. 그러나 탑재체에서 이를 시도한 사례는 단 하나도 없습니다,”라고 아스트로포지의 공동 창업자이자 CEO인 매튜 기알리치(Matthew Gialich)는 말했습니다.
“저에게 있어 핵심적인权衡은 다음과 같습니다: 전 세계에 5개의 안테나를 설치하는 데 약 2억 달러가 들고 운영을 수행하는 자체 지상 네트워크를 구축할지, 아니면 모델로 이를 제거해 볼지 선택하는 것입니다.”
아스트로포지 비행 소프트웨어 책임자 아만드 아와드(Armand Awad)는 회사가 최전선 연구소의 트랜스포머 모델 발전을 활용했다고 설명했습니다. 그들은 전력 생성이나 항법과 같은 특정 하위 시스템에 대해 테스트 데이터로 훈련된 모델, 그리고 약 2,500개 우주선 센서에 대해 훈련된 전체 지능 레이어를 결합한 스택을 만들었습니다.
“저는 일반적인 우주선 자율성이나 전 세계를 위한 일반 자율성을 만들 것이라고 말하지 않습니다. 저는 트랜스포머 모델의 기본 훈련을 따르며 매우 낮은 센서 입력으로 제한된 자율성을 만들고 있습니다,”라고 기알리치는 밝혔습니다.
이론적으로 제어 에이전트는 이상 현상 해결과 같은 작업을 처리할 것입니다. 아와드는 위치 추적 손실을 인식하고, 전력 이상 현상을 별 추적기 문제와 연관 지어 문제를 해결하는 것을 상상합니다. “이 경우 아마도 전원을 껐다 켜는 방식으로 해결할 것입니다.”
아스트로포지의 세 번째 차량인 딥스페이스-2(DepSpace-2)는 2026년 말까지 발사될 것으로 예상되는 인터티브 머신(Intuitive Machines)의 세 번째 달 임무와 함께 발사될 예정입니다. 솔로는 해당 차량에서 ‘그림자 모드(shadow mode)’로 작동하여, 아스트로포지의 엔지니어들이 자율성-1(Autonomy-1) 임무 전에 이를 테스트할 수 있도록 할 것입니다.
이것이 실제로 독립적인 우주선을 운영하는 AI 에이전트가 될까요?
“저는 자율성-1에서 지구로부터 신호를 받을 수 있는 라디오를 비행할 계획이 없습니다,”라고 기알리치는 말했습니다. “우리는 지금 모든 것을 걸어야 합니다. 팀은 우리가 비행할 때까지 저를 설득할 것입니다. 하지만 현재로서는 저는 라디오를 허용하지 않겠습니다.”
레이드 호프만과 마크 핑커스가 공동 설립한 새로운 AI 연구소인 프레니스가 1억 달러의 자금 조달을 논의 중
Prentis는 컴퓨터 사용 모델에 특화된 차세대 AI 연구소로, 시리얼 기업가 Ritankar Das와 기술 업계 베테랑 Reid Hoffman, Mark Pincus가 공동 설립했으며, 사정을 잘 아는 두 명의 소식통에 따르면 현재 10억 달러의 기업 가치로 1억 달러의 자금을 확보하기 위해 협상을 진행 중이라고 한다.4월 출시 이후 Prentis는 다양한 문서와 시스템에서 사무직 직원들이 처리하는 일상적인 워크플로우를 숙달하는 모델을 훈
포커 AI를 개발한 DeepMind의 삼인조가 이제 퀀트 헤지펀드에 수익을 창출하고 있다
딥마인드(DeepMind) 출신 전 연구원 3명은 인간 포커 챔피언을 꺾는 AI를 개발한 이 기술을 금융 시장으로 전환했으며, 그 전략이 상당한 수익을 내고 있다. TechCrunch에 따르면 프라하에 기반을 둔 이 AI 기업인 에퀴리브 테크놀로지(EquiLibre Technologies)는 비공개 금액의 시리즈 A 자금 조달 라운드 이후 5억 달러의 기업 가치를 달성했다.크레안덤(Creandum)이 이 투자 라운드를 주도했다. 벤처캐피탈 회
OpenAI 제품 책임자 티보 소티요가 세계가 준비된 것처럼 보이는 이유에 대해
OpenAI의 소프트웨어 엔지니어링 도구인 Codex는 오랫동안 주요 성장 마일스톤을 달성할 때마다 토큰 제한을 재설정해 온 엔지니어인 티보 소토요(Thibault Sottiaux)와 연관되어 왔습니다. 이제 OpenAI은 화이트칼라 전문가들이 AI 에이전트를 활용할 수 있도록 돕는 플랫폼인 ChatGPT Work를 통해 더 넓은 대중에게 동일한 성취감을 전달하고자 합니다. 우리는 최근 소토요와 이 제품의 과제에 대해 인터뷰를 진행했지만, 독자





집






