AI는 우주 산업의 성장을 촉진하는 데 도움이 될 수 있으며 일부에서는 2035년까지 우주 산업의 가치가 반도체 산업과 맞먹는 1조 8000억 달러에 달할 것이라고 예측한다.
그러나 현재 우주 산업은 "암흑 시대"에 있다고 전 NASA 관리자인 댄 골딘(Dan Goldin)은 말한다. "에지 컴퓨팅을 수행하는 대신 데이터 센터와 임무 제어에서 수행된다."
"푸푸 우주 산업이 아닌 실제 우주 산업을 갖고 싶다면 거기에 AI를 배치해야 한다."고 그는 말한다.
큰 그림: AI와 머신러닝 알고리즘은 수년간 천문 데이터 분석, 운영 최적화, 위성 및 탐사선 제어, 기타 우주 관련 작업에 도움을 주었다.
일부 위성은 AI를 사용하여 탑재된 데이터를 처리할 수 있지만 대부분의 경우 분석을 위해 지구로 데이터를 다운로드한다. 이는 사용 가능하고 비용이 많이 드는 대역폭으로 인해 제한되는 프로세스이다.
그러나 우주에 있는 위성과 위성이 탑재하는 센서의 수는 빠르게 증가하여 더 많은 데이터를 생성하고 위성이 서로 충돌하거나 위험한 우주 잔해물과 충돌할 수 있는 위험이 증가하고 있다.
"지구 궤도를 도는 수만 개의 위성이 있을 것이며 [우리는] 그들이 서로를 피하거나, 서로 짝을 이루거나 궤도를 벗어나도록 인간의 개입을 기대할 수 없다."라고 Firefly Aerospace의 CEO인 빌 위버(Bill Weber)는 이렇게 말한다.
AI 장치를 위성에 설치하면 실시간으로 수집한 데이터를 사용하여 탐색할 수 있는 자율성이 더 커질 수 있다.
온보드 AI 처리는 또한 연구원들이 위성이 수집하는 데이터 스트림을 더 잘 활용하여 지구의 숲과 들판의 맥박을 파악하고, 메탄 배출을 모니터링하고, 불법 어업 및 기타 활동과 사건을 추적하는 데 도움이 될 수 있다.
Untether AI의 폴 퀸타나(Paul Quintana)는 "센서 데이터 수집은 지구뿐만 아니라 우주에서도 기하급수적으로 증가하는 반면, 통신 다운링크 기술은 선형적으로만 증가하고 있다."고 말한다. "더 이상 우주에서 모든 데이터를 아래로 보낼 수 없다. 궤도 상에서 처리해야 한다."
축소: 우주는 컴퓨팅에 몇 가지 큰 과제를 제시한다.
방사선(누적 용량 또는 급성 방사선)은 디지털 회로를 손상시킬 수 있다. 위성을 방해하기 위해 방사선을 사용하는 잠재적인 우주 기반 무기의 위협으로 인해 방사선을 견딜 수 있는 시스템을 개발하라는 압력이 가중되고 있다.
▷공간이 비어 있으면 프로세서에서 발생하는 열을 방출하기가 어렵다.
▷칩은 발사부터 궤도까지 다양한 온도에서 전자 장치와 함께 작동할 수 있어야 한다.
▷우주에서도 힘은 제한되어 있다.
Efficient의 CEO이자 공동 창립자이자 카네기멜론대학교의 교수인 브랜든 루시아(Brandon Lucia)는 지구상의 데이터 센터에 있는 GPU의 사용 가능한 전력은 1킬로와트에 비해 우주에 있는 전체 위성의 전력은 1와트 미만이라고 말한다. 다른 대형 Cubesat에는 최대 약 20와트까지 사용할 수 있지만 일반적으로 "데이터 센터에 있는 단일 GPU보다 전력이 100~1000배 적다"고 루시아는 말한다.
배터리와 태양광 패널을 추가하면 무게가 늘어나 공간 비용이 발생한다.
우주용 마이크로 전자 장치를 패키징하고 테스트하는 시설을 갖춘 미국 내 몇 안 되는 곳 중 하나인 머큐리 시스템즈(Mercury Systems)에서 첨단 패키징 기술을 이끌고 있는 토니 트린(Tony Trinh)은 "기술이 융합되면 이를 구축하는 데 시간이 걸린다"고 말한다.
확대: 엔지니어들은 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 접근 방식을 취하고 있다.
대용량의 시각적 데이터 처리에 주력하는 언테더는 프로세서와 메모리를 결합한 칩을 만들고 있다. 이 설계는 장치 안팎으로 이동해야 하는 데이터의 양을 줄여 최소한의 전력으로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 해준다고 회사는 말한다.
Efficient는 다양한 유형의 계산을 처리할 수 있는 칩을 개발하고 있다. 이는 머신러닝 모델과 함께 위성에 대한 다른 데이터를 처리할 수 있다. 루시아는 시중에 판매되는 CPU에 비해 동일한 프로그램을 실행하는 데 최대 100배 더 적은 에너지를 사용한다고 말한다.
Firefly는 궤도에서 실시간으로 데이터 처리를 지원할 수 있는 디지털 플랫폼을 제공한다. 회사는 올해 말 자율 AI 기반 위성 내비게이션 플랫폼 테스트를 시작할 예정이다.
또 다른 사람들은 에너지 효율적이지만 소음이 많고 오류가 발생하기 쉬운 아날로그 접근 방식을 연구하고 있다. EnCharge AI의 공동 창립자이자 프린스턴 공학 교수인 나빈 베르마(Naveen Verma)는 "아날로그를 매우 정밀하고 견고하며 확장 가능하게 만들기 위해" 반도체 대신 커패시터를 사용하고 있다고 말한다.
라인 사이: 오늘날 우주의 칩은 수십 년 된 기술이다. 우주 재단의 CEO이자 공군 연구소의 전 사령관인 헤더 프링글(Heather Pringle)은 "오늘 칩을 설계하는 것은 20년, 30년, 40년 후의 애플리케이션을 위한 것이다."고 말한다.
그녀는 Atari가 최첨단 기술을 사용하던 시기에 개발된 거의 50년 된 기술을 사용하여 현재 지구에서 150억 마일 이상 떨어진 우주선인 보이저 1호를 지적한다.
보이저호는 작년 말 지구와의 통신이 끊겼지만 엔지니어들은 최근 소프트웨어 수정 프로그램을 배포하여 다시 연락을 취할 수 있었다.
최고의 AI 지원 칩은 "새로운 알고리즘을 매우 빠르게 배포할 수 있도록 재구성이 가능해야 한다"라고 위성 회사인 Planet의 항공전자공학 및 우주선 기술 담당 부사장인 키루티카 데바라지(Kiruthika Devaraj)는 이메일에서 썼다.
결론은 다음과 같다. "우리는 발사체, 발사대, 우주선, 탑재 추진 장치 및 안테나를 보유하고 있으며 결국 반도체에 귀결된다."라고 골딘은 말한다.
