인공위성에 처음으로 탑재 인텔, AI 기술

 우주에 대한 이해를 높이는 것부터 휴대 전화 화면에 영상을 띄우는 것까지, 인공지능은 생활속에서 익숙한 것이 되었지만, 우주 궤도에 진입하지 못했다.

하지만 올해 9월 2일 이후 모든 것이 달라졌다. 9월 2일은 시리얼 박스 크기의 실험위성이 45개의 비슷한 크기의 소형 위성과 함께 로켓 디스펜서에서 발사된 날이다. 파이샛-1(PhiSat-1)이라는 이름의 이 인공위성은 현재 태양 동조궤도 530km 이상의 속도로 비행 중이다.

인텔, 인공위성 첫 탑재

파이샛-1은 인텔 모비디우스 밀리아드2(Intel Movidius Myriad2) 비전 프로세싱 유닛(VPU) 기반의 새로운 초분광열 카메라와 온보드 AI 프로세싱을 포함하고 있다. 이 칩은 현재 많은 스마트 카메라에 내장돼 있으며 99달러짜리 셀카드론에도 활용되고 있다. 파이샛-1은 미래연합위성 네트워크를 만들기 위해 간 통신시스템을 시험하는 동시에 극지 얼음과 토양 습기를 감시하는 임무를 수행하고 있는 한 쌍의 위성 중 하나다.

밀리어드 2가 해결한 첫 번째 문제는 파이샛-1의 카메라와 같이 하이파이(High-fidelity) 카메라로 생성되는 대량의 데이터를 처리하는 방법이다. 파이샛-1 프로젝트 공동 작업을 주도한 유럽우주국(European Space Agency, ESA) 데이터 및 온보드 컴퓨팅 팀장 잔루카 플라노(Gianluca Furano) 씨는 센서의 데이터 생성 능력은 세대별로 100배씩 증가하는 반면 데이터 다운로드 성능은 세대별로 3, 4, 5배 정도에 그쳤다고 말했다.

게다가 행성 표면의 약 3분의 2는 언제나 구름에 덮여 있다. 이는 많은 쓸모없는 구름 사진이 일상적으로 , 저장되고 아까운 다운링크 대역폭으로 지구에 전송되거나 저장됐다가 몇 시간 또는 며칠 뒤 과학자나 알고리즘이 컴퓨터로 확인하고 삭제하는 과정을 거친다는 의미다.

플라노는 에지 AI는 마치 서부영화의 해결사처럼 우리를 도우러 왔다고 말했다. 프라노팀을 한데 모은 아이디어는 온보드 프로세싱을 통해 흐릿한 이미지를 식별, 폐기해 대역폭의 30%를 절약하는 것이었다.

오블리듀 유보티카 최고기술책임자는 “우주는 궁극적으로 에지 컴퓨팅”이라고 말했다. 아일랜드 스타트업인 유보티카는 카메라 제조업체 코사인(Cosine)과 협업해 파이샛-1의 AI 기술 구축 및 테스트를 진행했다. 또한 피사대학교(University of Pisa) 및 시너저스(Sinergise)와 협업하여 완벽한 솔루션을 개발하였다. 듄은 밀리아드는 인상적인 컴퓨팅 성능을 포함해 매우 낮은 전력 소모로 구동할 수 있도록 구현돼 우주용 애플리케이션에 최적이라고 덧붙였다.

인텔, 인공위성 첫 탑재

그러나 미리아드2는 궤도 비행을 염두에 두고 제작되지 않았다. 우주선 컴퓨터는 일반적으로 최첨단 상업기술보다 최대 20년 느린 매우 특화된 방사선 내성 칩을 사용한다고 듄은 설명했다. 그리고 AI는 고려사항도 아니었다.

오블리뷴과 유보티카 팀은 방사선 특화(Radiation Characterization) 과정을 통해 미리 애드칩에 일련의 테스트를 실시하여 오류와 마모를 처리하는 방법을 알아냈다.

플라노는 ESA는 방사선에 대응할 만큼 복잡한 칩을 테스트한 적이 없다고 말했다. 그는 이어 우리는 그것을 제대로 테스트할 수 있을지 의문이었다. 이 칩에 대한 포괄적인 테스트와 특성화를 수행할 방법에 대해 처음부터 매뉴얼을 작성했어야 했다고 말했다.

듄은 2018년 CERN에서 진행된 36시간 연속 방사선 빔에 노출된 첫 테스트는 매우 부담이 큰 상황이었다고 말했다. “하지만 그 테스트와 그 후 진행된 테스트는 운 좋게 볼 수 있었다”고 말했다. 미리아드2는 개조할 필요 없이 기존의 형태로 테스트를 통과했다.

이 저전력, 고성능 컴퓨터 비전칩은 지구의 대기권을 넘어 모험을 할 준비를 마쳤다. 하지만 다음 과제가 기다리고 있었다.

일반적으로 AI 알고리즘은 대량의 데이터를 사용해 「학습」하는 방법으로 구축되거나 「훈련」된다. 이번 경우는 구름과 구름이 아닌 것을 구별하는 학습을 했다. 플라노는 “그러나 카메라가 워낙 새롭고 어떤 데이터도 없었다”며 “우리는 기존 임무에서 추출한 합성 데이터로 애플리케이션을 훈련시켜야 했다”고 말했다.

이 모든 시스템, 소프트웨어 통합 및 테스트는 유럽 전역에서 6개의 다른 조직이 참가하여 완료될 때까지 4개월이 소요되었다. ESA 파이샛 총괄(Officer)의 막스 파스테나씨는 “우리는 모든 것을 단시간에 실현하기 위해 빠르고 효율적이며 유연하게 진행했다”고 말했다. 플라노는 우주선 개발 과정을 감안하면 이 타임라인은 기적이라고 덧붙였다.

듄은 CVAI 기술을 사용한 파이샛-1 AI를 구동할 때 인텔은 밀리어드 디바이스에 대해 우리가 필요한 백그라운드 지원을 해줬다며 매우 고맙게 생각한다고 덧붙였다.

인텔, 인공위성 첫 탑재

불행히도 로켓 지연, 코로나 바이러스 유행, 비우호적 여름바람 등 일련의 관련 없는 사건에서 팀은 계획대로 파이샛-1이 궤도에서 작동하는지 확인하기까지 1년을 기다려야 했다.

9월 2일 프랑스령 기아나에서 열린 발사는 아리안스페이스(Arianespace)가 운영하는 첫 인공위성 발사 공유기를 통해 벌써부터 속수무책으로 진행됐다. 최초 검증을 위해 인공위성은 모든 이미지를 저장해 AI 구름 검출 과정을 기록했고 지상의 팀은 이식된 뇌가 예상대로 작동하는지 확인할 수 있었다.

3주간의 심호흡 끝에 파스테나는 이렇게 선언할 수 있었다. 우리는 우주의 역사에 막 진입했다.

ESA는 공동연구팀이 지구관측 영상의 이미지를 궤도상의 인공위성에서 추출해 처음으로 하드웨어 가속화한 AI로 추론한 결과를 공개하게 돼 기쁘다고 밝혔다.

위성은 유용한 픽셀만 보낼 수 있어 지금은 지상에 있는 과학자들의 시간을 절약하고 대역폭 활용도를 높여 통합 다운링크 비용을 현저히 줄일 수 있었다.

앞으로 저비용의 AI 기능을 강화한 소형 인공위성 사용은 부지기수처럼 증가할 것이다. 특히 몇 개의 애플리케이션을 실행할 수 있는 능력을 추가하면 더욱 그렇다.

조너선 번 인텔 기술총괄담당자는 단일 과제를 수행하는 위성에 전용 하드웨어를 두는 것보다 네트워크를 전환할 수 있도록 하는 것이 낫다고 말했다. 듄은 이를 서비스형 위성(satellite-as-a-service)이라고 칭했다.

산불이 나기 쉬운 지역을 비행할 때 위성은 몇 시간이 아니라 몇 분 안에 화재를 발견해 해당 지역 대응요원에게 알릴 수 있다. 해상에서 위성은 일반적으로 찾기 어려운 불량 선박이나 환경사고를 발견할 수 있다. 위성은 숲과 농장에서 토양 수분과 농작물의 성장을 추적할 수 있다. 위성은 기후 변화를 확인하기 위해 빙하의 두께와 녹는 지역을 추적할 수 있다.

이 같은 다양한 가능성은 곧 테스트될 예정이다. ESA와 Ubotica는 파이샛-2를 준비하고 있고, 또 다른 밀리어드-2를 궤도에 올려놓는다. 파이샛-2는 단순한 사용자 인터페이스를 사용해 비행 중에 우주선에서 개발, 설치, 검증, 운용할 수 있는 AI 앱을 구동할 수 있을 것이다.

인텔은 규모가 작은 시장이지만 잠재적 영향은 의심할 여지가 없다. 파스테나의 표현대로 우리는 비로소 살아있는 지구에 대한 이해를 높일 수 있을 것이다.

자료제공:인텔

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