미국 항공우주국(NASA)은 생성형 인공지능(AI)을 사용해 개발한 우주선 및 임무 하드웨어를 공개했다.

진화형 구조로 알려진 이러한 특수 구성 요소는 천체 물리학 풍선 관측소, 지구 대기 스캐너, 행성 계측기 및 우주 망원경과 같은 장비에 사용된다.

생성형 AI 설계의 출현은 향후 로봇 및 인간 우주 임무를 위한 구성 요소의 개념화 및 테스트에 대한 NASA의 접근 방식을 발전시킬 수 있다.

설계 단계에서 엔지니어는 부품이 수행해야 하는 작업과 다른 부품과 연결되는 방법을 AI 시스템에 지시하고 재료를 삽입할 수 없는 데드존을 식별한다. 그런 다음 AI 시스템은 CAD(컴퓨터 지원 설계) 소프트웨어를 사용해 미리 설정된 사양에 따라 부품을 제작한다.

NASA는 이 프로세스를 통해 설계, 분석 및 생산 단계를 완료한 후 일주일 이내에 시제품을 제작할 수 있다고 말했다. 생성형 AI 디자인의 통합을 통해 개념부터 사양, 완제품에 이르는 전체 프로세스가 획기적으로 빨라진다.

설계 피드백을 받은 AI는 한 시간 만에 30~40개의 설계 반복을 생성해 NASA 엔지니어의 작업을 간소화한다. 또한 NASA는 생성형 AI를 사용해 3D 프린팅을 위한 전선과 회로를 자동으로 설계한다.

IT 전문매체 베르딕에 따르면 항공우주 분야는 규제가 가장 엄격한 산업 중 하나이며, 부품이 일반적으로 사용되는 극한의 응용 분야로 인해 오차 허용 범위가 훨씬 더 작다. 또한 몇 가지 수정만 하면 상용 등급의 AI 툴로도 중요한 우주 임무를 위한 부품을 만들 수 있다고 보도했다.

NASA의 설계 프로세스는 기하학적 데이터와 물리적 파라미터를 입력으로 사용하는 프롬프트에서 시작된다. 생성형 AI 툴은 모든 것을 내부적‧독립적으로 압축하고 처리해 설계를 생성하고, 이를 분석하고, 제조된 제품의 실행 가능성을 판단하고, 수정 반복을 신속하게 수행한다.

NASA의 풍선 탑재형 외계 행성 관측 망원경 EXCITE(외계 행성 기후 적외선 망원경) 임무를 위해 설계된 진화형 구조물 지지 스트럿은 생성형 AI 지원 설계 기술을 사용해 생성된 항공우주 부품의 최근 사례이다.

한 항공우주 분야의 전문가는 “생성형AI 설계는 항공우주 분야에 상당한 이점을 제공한다”며, “생성형 설계는 설계 프로세스를 자동화하고 간소화함으로써 제조에 필요한 시간과 비용을 절감하는 동시에 설계가 사용자 사양을 충족하는지 확인하기 위해 사람의 감독을 충분히 유지할 수 있다”고 말했다. 또한 그는 “AI 시장이 계속 성장함에 따라 항공우주 산업에서 생성형AI의 적용도 증가할 것”이라고 덧붙였다.