Claude가 화성 로버를 움직였다: 퍼서비어런스 400m 주행의 의미
“AI가 만든 명령으로 화성 로버가 달렸다”는 말은 얼핏 SF처럼 들립니다. 그런데 2025년 12월, NASA의 퍼서비어런스(Perseverance) 로버가 앤트로픽(Anthropic)의 Claude 모델이 작성에 관여한 주행 명령을 받아, 바위가 빽빽한 구간을 약 400미터 이동하는 데 성공했습니다.1 이 글에서는 무엇이 ‘역사적’이었는지, Claude가 정확히 어떤 일을 했는지, 그리고 이 변화가 앞으로의 달·화성·심우주 탐사에 어떤 파장을 줄지 쉽게 풀어봅니다.
AI 화성 주행이 왜 ‘역사적 사건’인가
퍼서비어런스는 자동차처럼 운전대를 잡고 즉흥적으로 달릴 수 있는 로봇이 아닙니다. 화성은 지연 시간이 길고(왕복 통신이 느림), 지형 정보도 제한적이라 “오늘 어디로 갈지”를 사람과 로봇이 분업해 결정해 왔습니다. 특히 바위 지대에서는 작은 판단 실수가 곧 ‘바퀴 헛돎’이나 ‘차체 걸림’으로 이어질 수 있어, 경로 계획 자체가 고도의 안전 공학에 가깝습니다.2
이번 사건의 핵심은 “AI가 자율주행을 했다”가 아니라, “AI가 지상에서의 경로 계획(명령 생성) 단계에 본격적으로 투입됐고, 그 결과가 실제 화성에서 검증됐다”는 점입니다.2 다시 말해, 우주 탐사의 가장 보수적인 구간(명령 작성과 검증 체계) 안으로 생성형 AI가 들어온 첫 장면에 가깝습니다.
퍼서비어런스 경로 계획, 원래는 어떻게 했을까?
로버 운전팀은 위성사진과 로버 카메라 이미지를 함께 보며, 로버가 따라갈 ‘빵가루 길(waypoint)’을 촘촘히 찍습니다.2 그리고 그 경로가 안전한지 시뮬레이터로 돌려 확인한 뒤, 화성으로 명령을 올립니다. 문제는 이 작업이 느리다는 것입니다. 화성의 하루(솔, sol) 단위로 운영되는 로버 일정에서, 경로 계획이 길어지면 과학 활동(시료 채취, 관측, 분석)에 쓸 시간이 그대로 줄어듭니다.
퍼서비어런스 자체에도 자율주행 기능이 있지만, “어디로 갈지(큰 그림의 루트)”를 정하는 것은 또 다른 레벨의 문제입니다. 이번에 Claude가 들어간 지점이 바로 그 “큰 그림의 길찾기”였습니다.
Claude는 ‘무슨 언어’로, ‘어디까지’ 작성했나
Claude는 화성의 고해상도 위성 이미지와 과거 주행 데이터를 바탕으로 경로를 짜고, 로버 명령에 쓰이는 전용 마크업 언어 형태로 결과물을 만들었습니다. 그리고 한 번에 길게 쓰지 않고, 10미터 단위로 쪼개 경로를 만들고 스스로 검토하며 다듬는 방식으로 접근했습니다.2
중요한 포인트는 “Claude가 최종 결정을 독단으로 내렸다”가 아니라, 엔지니어 팀의 검증 파이프라인에 맞춰 사람이 확인 가능한 형태의 경로/명령 초안을 제공했다는 점입니다. 실제로 JPL 팀은 Claude가 만든 경로를 평소처럼 시뮬레이션에 넣어 검증했고, 수정은 ‘소폭’ 수준이었다고 전해집니다.2
400미터 주행 뒤에 숨은 진짜 난이도: 검증과 변수
화성에서 400미터는 인간에게는 동네 한 바퀴지만, 로버에게는 “바퀴 한 번 잘못 디디면 임무가 멈출 수도 있는” 거리입니다. 이번 계획은 단순 길찾기가 아니라, 위험 지역을 피하면서도 실제 로버가 구현 가능한 조향·속도·정지 조건까지 고려해야 했습니다.
특히 로버 경로는 “그럴듯한 답”이 아니라 “증명 가능한 답”이어야 합니다. 그래서 Claude가 만든 안은 시뮬레이션과 다변수 검토를 거쳐 확인된 뒤 전송됐고, 그 결과가 12월 8~10일 실제 주행으로 이어졌습니다.2 요약하면, 생성형 AI의 장점(빠른 초안 생성)이 우주 탐사의 강점(철저한 검증 문화) 안에서 ‘쓸모 있는 형태’로 결합된 사례입니다.
운영 시간이 절반으로 준다면, 과학은 얼마나 늘어날까?
JPL 엔지니어들은 Claude 같은 도구를 활용하면 경로 계획 시간이 절반 수준으로 줄 수 있다고 봅니다.2 이건 단순한 “업무 효율”이 아니라, 화성에서의 과학 생산량을 늘리는 문제입니다.
로버 팀의 하루는 일정이 꽉 차 있습니다. 이동, 관측, 샘플링, 데이터 전송, 다음 계획 수립이 맞물려 돌아가죠. 경로 계획이 빨라지면 같은 ‘솔’ 안에서 추가 주행을 더 넣거나, 샘플 후보를 더 평가하거나, 분석 시간을 더 확보할 수 있습니다. 화성 탐사는 결국 “시간을 과학으로 바꾸는 산업”이니까요.
아르테미스와 심우주 탐사에서 AI가 커질 이유
이번 사건이 흥미로운 이유는 “화성 로버 하나의 이벤트”로 끝나지 않기 때문입니다. NASA는 이미 달로 돌아가는 아르테미스(Artemis) 같은 더 복잡한 임무를 진행 중이고, 지구-달-화성-그 너머로 갈수록 통신 지연과 환경 변수가 더 큰 문제가 됩니다.
JPL이 ‘Rover Operations Center(ROC)’ 같은 조직을 통해 차세대 운용 체계를 준비하고, 업계와의 파트너십을 강조하는 흐름도 같은 맥락입니다.3 사람이 모든 상황을 매번 수동으로 설계하는 방식은, 탐사 범위가 넓어질수록 병목이 되기 쉽습니다. 결국 미래의 탐사선은 “더 멀리, 더 오래, 더 스스로” 움직여야 하고, 그때 AI는 단순 조수(assistant)가 아니라 운영 체계의 일부가 될 가능성이 큽니다.
시사점: “AI가 화성에서 운전했다”보다 중요한 한 문장
이번 400미터는 거리보다 의미가 큽니다. Claude는 로버를 ‘대신’ 운전한 게 아니라, 인간이 하던 고난도 경로 설계를 더 빠르게 만들고, 검증 가능한 형태로 제공해 실제 임무에 연결했습니다. 즉, 생성형 AI가 우주 탐사에서 가장 까다로운 영역 중 하나인 “명령 생성→시뮬레이션 검증→전송” 루프에 들어와도 작동한다는 걸 보여준 셈입니다.2
개인적으로는 이 사건을 “AI가 똑똑해졌다”보다 “AI가 신뢰를 획득하는 방식이 구체화됐다”로 보고 싶습니다. 앞으로의 관전 포인트는 더 긴 거리, 더 험한 지형, 더 적은 인간 개입에서 이 루프가 어디까지 확장되느냐입니다. 언젠가 토성의 위성에서 로버가 ‘혼자 결정’을 해야 하는 날이 온다면, 그 첫 단추 중 하나가 바로 이번 화성의 400미터였을지도 모릅니다.
참고
1NASA used Claude to plot a route for its Perseverance rover on Mars
2NASA used Claude to plot a route for its Perseverance rover on Mars
3NASA JPL Unveils Rover Operations Center For Future Missions - Astrobiology
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