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머신러닝 이용한 차세대 행성 탐사선 컨셉트

오토데스크(Autodesk)가 미 항공우주국 나사(NASA) 산하 제트추진연구소와 손잡고 행성 착륙기 디자인 컨셉트를 개발, 발표했다. 이 컨셉트 모델은 화성보다 더 먼 목성이나 토성 위성에 착륙해 극저온에서도 자유롭게 행동할 수 있다는 가정 하에 만든 착륙 탐사선이다.

디자인이나 구성 소재를 기존과 다르게 구성해 기존보다 30% 성능 개선을 했다. 우주 임무에서 나사가 가장 우선시하는 건 해당 기술이 반드시 작동해야 한다는 것이기 때문에 우주선이나 탐사선에 이용하는 소재는 가혹한 우주 조건에서도 견딜 수 있다고 입증된 티타늄이나 알루미늄 같은 소재를 많이 이용한다. 보통 이런 소재를 이용해도 충분히 경량이지만 화성보다 더 먼 행성에 착륙해 조사를 진행하려면 기존 설계 개념으로는 연료와의 균형 탓에 상대적으로 무게가 문제가 될 수 있다. 예를 들어 탑재한 탐사기를 조금이라도 경량화할 수 있다면 그만큼 새로운 센서나 계측 기능을 탑재할 수 있다.

오토데스크는 기존 개념에 얽매이지 않는 설계를 수행하기 위해 머신러닝 기술을 응용했다. 퓨전360 소프트웨어가 제공하는 디자인 과정을 이용해 클라우드컴퓨팅과 머신러닝을 통해 주어진 제한 범위 내에서 강성을 확보하면서 경량화를 실현하는 다양한 해결책을 생성한 것이다.

F1 머신 개발에 이용하기도 하는 이 같은 과정을 거쳐 기존에는 2∼4개월 걸리던 설계 솔루션 생성을 2∼4주로 단축했다고 한다. 이 같은 설계 기술은 행성간 탐사선 개발을 성공적으로 이끌고 미래 인류의 우주 이주로 이어질 가능성이 있다고 기대하고 있다. 물론 이번 발표는 어디까지는 디자인 컨셉트인 만큼 실제로 작동하는 건 아니다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

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