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[IT뉴스]AI, 달 사진만 봐도 안다…어느 곳에 얼음이 있는지

온카뱅크관리자

2026-09-14 22:07:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">NASA·IBM, 월면 분석 고성능 인공지능 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="09cOUnQ9vD">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8fd2668fda566e64533430c2356c11a614549edb6ed0586611210e352f5fff00" dmcf-pid="p2kIuLx2TE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="NASA-IBM 달 파운데이션 모델로 시험 분석한 달 북극(왼쪽 사진)과 남극(오른쪽)의 특정 지역. 노란색이 얼음 매장 예상지다.  NASA·IBM 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/khan/20260914215729640sybm.jpg" data-org-width="313" dmcf-mid="3P7Vc1yOvw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/khan/20260914215729640sybm.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            NASA-IBM 달 파운데이션 모델로 시험 분석한 달 북극(왼쪽 사진)과 남극(오른쪽)의 특정 지역. 노란색이 얼음 매장 예상지다. NASA·IBM 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <blockquote class="talkquote_frm" contents-hash="efed84dcce53e1d301bf11e66144035f1777ac07be4c9b072d768569df7b97f4" dmcf-pid="UVEC7oMVCk" dmcf-ptype="blockquote2">
           ‘달 파운데이션 모델’ 공개 
           <br>위성이 찍은 200만장 학습 
           <br>상주기지 위치 선정 앞두고 
           <br>‘식수’ 쓸 얼음층 찾기 도움
          </blockquote>
          <p contents-hash="eea2ca090ffae21edb6ca035fd3f26cd85532992e2acd7a1d1bde77e86ae0451" dmcf-pid="ufDhzgRfWc" dmcf-ptype="general">인간이 일일이 손대지 않아도 달 표면 사진을 알아서 분석해 각종 특징을 파악하는 고성능 인공지능(AI)이 등장했다. 2030년대 월면에 상주기지를 짓기 위해 꼭 필요한 ‘얼음’ 매장 지역을 찾는 데 요긴하게 쓰일 것으로 보인다.</p>
          <p contents-hash="2bdf10938361f3bb2e260127994dc47c64aebcd012906be0a4f907ab23e9e649" dmcf-pid="74wlqae4lA" dmcf-ptype="general">13일(현지시간) 미국 과학계에 따르면 미 항공우주국(NASA)과 IBM은 달 지형 사진을 스스로 분석해 다양한 특징을 알아내는 AI인 ‘NASA-IBM 달 파운데이션 모델’을 개발했다고 밝혔다. NASA-IBM 달 파운데이션 모델은 누구나 접속해 무료로 AI를 내려받을 수 있는 오픈소스 플랫폼 ‘허깅페이스’에 공개됐다.</p>
          <p contents-hash="d15d1b419a1f36a826b85ad49a8e2237b0e955f0ceb7ab7038fddde348b6bc70" dmcf-pid="zXPiSKpXWj" dmcf-ptype="general">NASA-IBM 달 파운데이션 모델은 달 표면을 매의 눈으로 샅샅이 훑는다. 2009년부터 달 주변을 돌고 있는 NASA의 ‘달 정찰 궤도선(LRO)’이 찍은 사진 가운데 200만장이 학습 재료가 됐다. 학습에 쓰인 사진은 좁은 월면을 매우 자세히 찍거나 넓은 월면을 큰 시야로 찍은 사진이 절반씩 섞였다.</p>
          <p contents-hash="86f061a29be6b77451302ef5d955dcbd11a57eb2974d4586b10de34c79398462" dmcf-pid="qZQnv9UZTN" dmcf-ptype="general">NASA는 이번 AI 모델이 달에서 얼음을 찾는 데 크게 기여할 것으로 기대했다. 월면에서 얼음층이 안정적으로 유지될 위치를 추정하는 데 도움을 줄 것이라는 얘기다.</p>
          <p contents-hash="0f47e67391a7258b88b22b3118b22323c1eee5553c28471b22123a51fd6e2599" dmcf-pid="B5xLT2u5Wa" dmcf-ptype="general">NASA가 얼음에 유독 집중하는 데는 이유가 있다. 얼음을 녹인 물은 2030년대 건설을 목표로 추진 중인 미국의 달 상주기지에서 인간의 식수로 쓸 수 있다. 전기 분해해 산소와 수소를 뽑아내면 호흡과 로켓 추진제 제조에 사용할 수 있다. </p>
          <p contents-hash="7204cdb4aafe2c8366c3315bb3537e386d7c42fd35838cd0169e98cc89c9ed1e" dmcf-pid="b1MoyV71lg" dmcf-ptype="general">얼음은 365일 해가 들지 않아 200도 이하의 초저온이 유지되는 달 남극의 ‘영구음영지역’에 집중적으로 분포할 것으로 과학계는 추정한다. 이 얼음을 파내기 위해 탐사 차량을 보낼 때 정확한 목적지를 선택하는 데 NASA-IBM 달 파운데이션 모델의 분석 결과가 요긴하게 쓰일 것으로 보인다. </p>
          <p contents-hash="89a54086d40b8cd3e089a1055435a85f63dc238d60e4e37f4c8f2df282e8fdcc" dmcf-pid="KtRgWfztvo" dmcf-ptype="general">NASA는 “이번 파운데이션 모델을 통해 화산 지형과 운석 충돌구 등을 담은 지도도 작성할 수 있을 것”이라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="ebe2730332f122629c9450c4fc5dd2809d1317f7b5b37788c0ea918b40ea4b18" dmcf-pid="9FeaY4qFlL" dmcf-ptype="general">현재 과학자들은 달 표면 사진을 눈으로 보면서 수작업으로 분석한다. 특정 작업에만 쓰도록 만든 AI를 사용하기도 한다. 비용과 시간이 많이 든다. 우주과학 연구에 사용되는 범용 AI 모델이 현재도 없는 것은 아니지만, 성능이 충분하지 않은 것이 이유다.</p>
          <p contents-hash="b381535d462f73eae8007ad7c17418212e4ea8dacb3e6d5d634f5216fa099ce4" dmcf-pid="23dNG8B3Sn" dmcf-ptype="general">NASA는 “이번 파운데이션 모델을 기존 다른 범용 AI 모델과 비교했더니 달에서 얼음을 찾는 작업에서 훨씬 우수한 성능을 보였다”고 밝혔다. 이와 관련해 IBM은 마이크로소프트의 AI 범용 모델보다 달에서 얼음을 찾을 때 오차가 22% 낮았다고 했다. NASA는 “NASA-IBM 달 파운데이션 모델은 전 세계 과학자들이 향후 달 탐사를 위한 AI 모델을 구축하고 비교하는 기반이 될 것”이라고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="91929fef83c759e08fbebf21909757cdd2c437807f980b3fa27fcdf717586dbb" dmcf-pid="V0JjH6b0hi" dmcf-ptype="general">이정호 기자 run@kyunghyang.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 경향신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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