오늘은 무인 탐사 로봇에 대해 이야기하려 합니다. 다른 세계의 표면을 탐사하는 로봇을 상상하면 바퀴 달린 탐사선이나 하늘을 나는 드론과 같은 익숙한 이미지가 떠오를 것입니다. 뱀처럼 생긴 로봇이 외계 지형을 가로질러 꿈틀거리는 모습은 상상하지 못했을 것입니다. 하지만 NASA의 EELS(Exobiology Extant Life Surveyor) 프로젝트는 바로 이런 로봇을 새로운 미지의 세계로 보내는 것을 목표로 하고 있습니다.
EELS는 토성의 위성 엔셀라두스 탐사를 염두에 두고 처음 설계되었습니다. NASA의 카시니 우주선의 데이터에 따르면 달의 두꺼운 얼음 지각 아래에는 생명체가 살기에 유리한 조건을 갖춘 거대한 액체 물의 바다가 존재한다고 합니다. 엔셀라두스의 남극 주변에는 얼음 틈 사이로 거대한 물 간헐천이 솟아나고 있어, 이 바다에 접근하여 생명체의 흔적을 찾는 탐사선의 가능성을 암시하고 있습니다.
엔셀라두스는 지금까지 로봇 탐험가들이 가본 곳과는 다른 곳이기 때문에, 특히 로봇의 목표가 균열 깊숙이 내려가 해저를 탐사하는 것이라면 지금까지와는 다른 종류의 로봇이 필요할 것입니다. 그리고 EELS는 실제로 매우 다른 종류의 로봇입니다.
EELS의 작동 방식
EELS는 여러 개의 세그먼트로 구성된 뱀 모양의 자주식 로봇입니다. 현재 개발 중이며 여러 프로토타입 버전이 제작되었으며 일부 기능은 아직 테스트 중입니다.
EELS의 각 세그먼트에는 추진력, 견인력, 그립력을 제공하는 독립적으로 작동하는 역회전 나사가 있습니다. 세그먼트형 설계 덕분에 EELS는 다양한 모양으로 구성할 수 있어 지형 조건에 가장 적합한 추진 모드를 폭넓게 적용할 수 있습니다. EELS는 스테레오 카메라와 라이더를 사용하여 주변 환경의 3D 지도를 생성한 다음 인공 지능을 사용하여 주변 환경을 어디로 어떻게 이동할지 자율적으로 결정합니다. 이러한 모든 적응력 덕분에 EELS는 미지의 환경에서 매우 까다로운 지형을 탐험할 수 있습니다. 또한 자율적으로 의사 결정을 내리는 데 AI를 사용한다는 것은 지구상의 컨트롤러에 의존할 필요가 없으므로 로봇 탐험가가 몇 시간이 걸리는 명령을 기다리지 않고 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있다는 것을 의미합니다.
EELS는 환경을 연구하고 탐색하도록 설계되었기 때문에 데이터를 수집하거나 샘플을 검색할 수 있는 몇 가지 가능한 방법으로 모델링되었습니다. 한 가지 모델에는 과학 장비를 운반하거나 빙하 아래 물속에 떨어뜨려 측정하도록 설계된 구형의 무선 센서 패키지인 크라이오에그를 배치하는 페이로드 세그먼트가 포함됩니다. EELS는 얼음 밑에서 샘플을 채취하고 수면으로 기어 올라가서 착륙선에 샘플을 반환하도록 설계될 수도 있습니다. 현재 EELS 프로토타입은 아직 이동에 초점을 맞추고 있으며, 향후 로봇의 반복 작업을 위해 데이터 수집 기능을 추가할 계획입니다.
엔셀라두스 탐험가로서의 EELS 입증하기
EELS와 같은 로봇은 다양한 세계를 탐사하는 데 사용될 수 있지만, 현재 목표는 엔셀라두스입니다. 연구팀의 주요 목표는 로봇이 엔셀라두스 표면을 탐사하고, 얼음 속으로 들어갈 수 있는 최적의 장소를 찾아내어 균열 중 하나를 따라 모양과 움직임에 맞게 내려간 다음, 해저에 도달하여 생명체의 흔적을 확인하는 것입니다.
2023년 9월, EELS는 엔셀라두스에서 마주칠 수 있는 환경을 처리할 수 있는 능력을 입증했습니다. 탐사팀은 캐나다 앨버타의 아타바스카 빙하에서 현장 테스트를 진행했는데, 이곳의 물린(빙하 틈새)은 엔셀라두스의 균열과 가장 유사한 지상의 환경을 제공합니다. EELS 1.5 프로토타입은 물랭 안으로 내려간 후 길이를 늘려 균열의 반대쪽을 눌러 자체 무게를 지탱했습니다. 그런 다음 나사 모양의 로터를 사용하여 물린 깊숙이 내려가 1.5미터(약 5피트)를 자율적으로 내려갔습니다.
로봇 탐사 3.0
EELS 개발팀은 이 로봇의 자율성과 적응력이 로봇 탐사의 패러다임 전환을 의미한다고 믿습니다. EELS의 수석 연구원인 히로 오노는 이를 “로봇 탐사 3.0”이라고 설명합니다.
우주 비행 초기의 '로봇 탐사 1.0'은 인간이 로봇을 설계하고, 다른 세계로 보내고, 무엇이 효과가 있는지 배우면서 시행착오를 거듭하는 임무가 많았습니다. “로봇 탐사 2.0"은 NASA의 화성 탐사선 시리즈와 같은 다중 임무 캠페인에서 점진적으로 정교한 작업이 이루어졌습니다. 이 패러다임에서 각 로버의 설계는 이전 로버의 경험에서 얻은 교훈을 바탕으로 이루어졌습니다. 더 중요한 것은 각 로버가 환경을 탐색하는 방식이 지구에서 발사되기도 전에 대부분 결정되었다는 점입니다. 이 탐사 모델은 로봇이 탐사할 환경에 대한 광범위한 지식에 크게 의존하는데, 엔셀라두스와 같이 사전에 정찰할 수 없는 극도로 먼 행성에서는 불가능하거나 적어도 매우 비현실적인 일입니다.
'로봇 탐사 3.0'에서 적응형 지능형 로봇은 이동하면서 환경에 대해 학습하고 다양한 이동 모드를 사용하여 지구상의 인간 운영자의 최소한의 안내만으로 가장 극한의 지형도 탐색할 수 있습니다. EELS의 적응형 AI는 경험을 바탕으로 주변 환경을 이동하는 방법을 결정하고, 임무 수행 중에 접근 방식을 진화시킬 수 있습니다.
로봇은 '머리'를 들어 주변을 둘러보는 것과 같은 간단한 작업을 수행하여 새로운 환경 탐험을 시작할 수 있습니다. 그런 다음 해당 경험에서 얻은 데이터를 사용하여 앞으로 나아가는 것과 같은 더 복잡한 작업을 수행하는 방법을 알려줍니다. 만약 그 이동 방식이 잘 작동하지 않으면 다른 종류의 추진력을 시도합니다. 그 과정에서 조건과 무엇이 가장 효과적인지에 대한 데이터를 수집합니다. 결국에는 지형을 탐색하는 방법을 충분히 정교하게 이해하여 매우 복잡한 작업을 수행할 수 있게 될 것입니다.
가장 중요한 것은 EELS가 이 접근 방식을 사용하여 다른 세계를 탐색하기 위한 완전히 다른 전략을 개발할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 타이탄의 모래 언덕으로 보내면 엔셀라두스의 얼음 벌판에서와는 매우 다르게 움직이는 방법을 배울 수 있습니다. 이러한 적응력은 EELS와 같은 로봇을 다양한 목적지로 보낼 수 있음을 의미합니다. 오노는 2024년 Amazon MARS 컨퍼런스 프레젠테이션에서 EELS가 언젠가 카이퍼 벨트 천체, '오우무아무아'와 같은 성간 천체 또는 외계 행성까지 탐사할 수 있을 것이라고 제안했습니다.