Claude AI가 화성에서 무엇을 했나요?

2025년 12월 8일과 10일, Claude AI가 NASA의 Perseverance 탐사차가 화성의 암석 지대를 통과하는 400미터 경로를 계획했습니다. AI가 다른 행성에서 주행을 계획한 것은 이번이 최초입니다. JPL 엔지니어들은 Claude Code를 통해 수년간의 탐사차 주행 데이터를 Claude에 제공했으며, Claude는 비전 기능으로 궤도 이미지를 분석하고 Rover Markup Language로 명령을 작성했습니다.

Claude는 어떻게 화성 탐사차 경로를 계획하나요?

JPL 엔지니어들이 수년간의 탐사차 주행 데이터를 Claude Code에 로드했습니다. Claude는 비전 기능을 사용하여 상공 궤도 이미지를 분석하고, 10미터 구간으로 경유점을 설정하고, 화성 탐사차용으로 개발된 XML 기반 언어인 Rover Markup Language로 항법 명령을 작성했습니다. 모델은 자체 비평을 통해 작업을 반복 개선했으며, 계획은 500,000개 이상의 변수를 모델링하는 시뮬레이션으로 검증된 후 인간 엔지니어가 검토하고 승인했습니다.

AI가 계획한 화성 탐사차 경로는 안전했나요?

네. Claude의 경유점은 500,000개 이상의 변수를 모델링하는 시뮬레이션을 통해 예상 탐사차 위치를 확인하고 위험 요소를 예측하여 검증되었습니다. JPL 엔지니어들이 계획을 검토했을 때 소폭의 조정만 필요했는데, 예를 들어 궤도에서는 보이지 않았던 모래 물결이 지상 카메라 이미지에서 확인된 한 구간의 경로 분기를 정밀하게 조정한 것입니다. 탐사차는 계획된 400미터 경로를 성공적으로 완주했습니다.

AI 경로 계획은 화성 탐사차에 얼마나 시간을 절약해 주나요?

JPL 엔지니어들은 Claude를 사용하면 기존 인간 전용 계획 대비 경로 계획 시간이 절반으로 줄어든다고 추정합니다. 더 빠른 계획은 미션당 더 많은 주행, 더 많은 과학 데이터 수집, 더 많은 화성 표면 분석을 의미합니다. 이 효율성 향상은 신호 지연이 분이 아닌 시간 단위로 측정되는 향후 심우주 미션에서 더욱 중요해집니다.

Claude AI, NASA 최초의 AI 계획 화성 탐사 주행을 지원하다

다른 행성에서의 최초 AI 계획 주행

2025년 12월 8일과 10일, NASA의 Perseverance 탐사차에 전송된 명령이 최초로 AI에 의해 작성되었습니다. Anthropic의 Claude가 주행을 계획했습니다.

NASA 제트추진연구소(JPL)의 엔지니어들은 Claude를 사용하여 Perseverance가 화성 표면의 암석 지대를 통과하는 400미터 경로를 설계했습니다. 400미터는 육상 트랙 한 바퀴에 불과하지만, 우주 탐사에서 AI의 역사적인 시작을 알립니다.

화성에서 운전하는 것의 과제

화성을 탐사한다는 것은 항상 과거에 기반하여 운영한다는 뜻입니다. 지구에서 탐사차에 신호가 도달하는 데 약 20분이 걸립니다. 새 명령이 도착할 때쯤이면 탐사차는 이미 이전 명령을 실행한 후입니다.

모든 탐사차 주행은 기계가 미끄러지거나, 기울어지거나, 바퀴가 헛돌거나, 모래에 빠지지 않도록 신중하게 계획되어야 합니다. 인간 운영자들은 전통적으로 우주에서 촬영한 이미지와 탐사차의 탑재 카메라를 사용하여 경유점을 설정해 왔습니다. 그런 다음 Deep Space Network를 통해 3억 6,200만 킬로미터에 걸쳐 계획이 전송됩니다.

이는 위험도가 높은 작업입니다. 2009년, Spirit 탐사차가 모래 함정에 빠져 다시는 움직이지 못했습니다.

Claude가 화성 탐사차 경로를 계획한 방법

JPL 엔지니어들은 Claude가 인간 운영자와 동일한 정확도로 Perseverance의 경로를 계획할 수 있는지 테스트했습니다. 이 과정은 에이전틱 코딩 환경을 제공한 Claude Code에서 설정되었습니다:

단계	설명
컨텍스트 로딩	수년간의 탐사차 주행 데이터와 경험을 Claude Code에 제공
이미지 분석	Claude의 비전 기능으로 상공 궤도 이미지 분석
경로 계획	경로를 따라 10미터 구간으로 경유점 설정
코드 생성	Rover Markup Language(XML 기반)로 명령 작성
자체 비평	Claude가 자체 작업을 반복하며 수정 사항 제안
검증	안전성 확인을 위해 500,000개 이상의 변수를 시뮬레이션으로 모델링
인간 검토	JPL 엔지니어가 검토 후 소폭의 조정만 수행

JPL 엔지니어들은 수년간의 주행 데이터와 경험을 수집하여 Claude Code에 로드했습니다. 이 컨텍스트를 바탕으로 Claude는 Mars Exploration Rover 미션을 위해 개발된 XML 기반 언어인 Rover Markup Language로 항법 명령을 작성했습니다.

검증 및 결과

JPL 엔지니어들이 Claude의 계획을 검토했을 때 소폭의 변경만 필요했습니다. 예를 들어, 지상 카메라 이미지가 Claude가 보지 못했던 모래 물결을 더 명확하게 보여주어 좁은 통로에서 더 정밀한 경로 분기가 필요했습니다. 그 외에는 경로가 잘 유지되었습니다.

계획은 화성으로 전송되었고, 탐사차는 계획된 경로를 성공적으로 주행했습니다. 엔지니어들은 Claude를 사용하면 경로 계획 시간이 절반으로 줄어들 것으로 추정합니다.

AI 화성 항법이 미래에 의미하는 것

Perseverance 미션에서 Claude의 역할은 앞으로 올 것의 시험 운행입니다. 핵심 역량인 새로운 상황 이해, 복잡한 장비를 위한 코드 작성, 지속적인 인간 개입 없는 의사결정은 더 길고 야심찬 미션에 직접 적용됩니다.

향후 AI 우주 응용 분야

Artemis 프로그램: NASA가 인간을 다시 달에 보내고 달 남극에 기지를 건설할 계획
달 운영: AI가 지질 매핑과 생명 유지 시스템 모니터링을 지원할 수 있음
심우주 탐사선: 자율 AI가 신호 지연이 수 시간에 달하는 태양계 먼 곳의 탐사를 도울 수 있음
바다 세계: 미래 탐사선이 유로파나 타이탄 같은 위성을 방문하여 얼음 껍질을 통과하며 지하 바다의 경로를 탐색할 수 있음

개발자들이 코드를 작성하고 취약점을 스캔하는 데 사용하는 바로 그 AI 모델이 이제 인류의 다른 세계 탐사를 돕고 있습니다.