[논문 리뷰] Artificial Intelligence for Interstellar Travel

Andreas M. Hein, Stephen Baxter|arXiv (Cornell University)|2018. 11. 15.

Space Science and Extraterrestrial Life참고 문헌 107인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 인간 수준의 인지 능력을 지닌 인공지능(AI)이 자율 주행, 유지보수, 현장 자원 이용 및 자기 복제를 수행할 수 있도록 하는 인공지능 기반 간성 탐사선을 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 연구는 2060년까지 인간 뇌의 계산 능력에 해당하는 인간 수준의 인지 능력을 지닌 AI가 30~100톤 정도의 질량을 가지며, 이는 21세기 중반에 실현 가능한 간성 임무를 가능하게 할 것으로 추정한다.

ABSTRACT

The large distances involved in interstellar travel require a high degree of spacecraft autonomy, realized by artificial intelligence. The breadth of tasks artificial intelligence could perform on such spacecraft involves maintenance, data collection, designing and constructing an infrastructure using in-situ resources. Despite its importance, existing publications on artificial intelligence and interstellar travel are limited to cursory descriptions where little detail is given about the nature of the artificial intelligence. This article explores the role of artificial intelligence for interstellar travel by compiling use cases, exploring capabilities, and proposing typologies, system and mission architectures. Estimations for the required intelligence level for specific types of interstellar probes are given, along with potential system and mission architectures, covering those proposed in the literature but also presenting novel ones. Finally, a generic design for interstellar probes with an AI payload is proposed. Given current levels of increase in computational power, a spacecraft with a similar computational power as the human brain would have a mass from dozens to hundreds of tons in a 2050-2060 timeframe. Given that the advent of the first interstellar missions and artificial general intelligence are estimated to be by the mid-21st century, a more in-depth exploration of the relationship between the two should be attempted, focusing on neglected areas such as protecting the artificial intelligence payload from radiation in interstellar space and the role of artificial intelligence in self-replication.

연구 동기 및 목표

• 현재 문헌에서 다루어지지 않은 바람직한 공학적 및 시스템 수준의 설계를 보완하기 위해, 간성 탐사선 내 AI의 기술적 설계에 대한 부족함을 해결한다.
• 자율 간성 임무를 수행하기 위해 필요한 핵심 AI 능력(유지보수, 탐사, 인프라 개발 등)을 식별하고 분류한다.
• 인간 수준의 인지 능력을 지닌 AI 페이로드의 질량과 기술 준비도 시점(예상 시기)을 추정한다.
• AI 기반 간성 탐사선을 위한 새로운 시스템 및 임무 설계를 제안하며, 방사선 차폐 및 모듈식 수리 시스템을 포함한다.
• 현재 연구가 부족한 분야인 AI 자기 복제 및 태양계 외부의 간성 방사선으로부터의 보호 방법을 탐색한다.

제안 방법

• 기능적 요구사항(자율성, 유지보수, 현장 자원 이용 등)을 기반으로 AI 간성 탐사선 임무의 유형 체계를 수립한다.
• 중앙 집중식 AI 페이로드, 반사형 방열판을 이용한 열 방출 시스템, 열 전도를 최소화하기 위한 열 차폐판을 갖춘 일반적인 우주선 구조를 제안한다.
• 무어의 법칙과 계산 효율성 향상 추세를 외삽하여 인간 뇌 수준의 처리 능력을 지닌 AI 시스템의 페이로드 질량을 추정한다.
• 목표 항성에 가까이 다가갈수록 열 및 방사선 노출이 증가하는 트레이드오프를 모델링하며, 항성 쪽을 향한 열 및 방사선 차폐판을 제안한다.
• 현장에서 로봇을 이용한 부품 교체가 가능한 모듈식 수리 시스템을 도입하고, 장기간 비행에 대비한 자기 회복 기능을 지닌 AI 및 방사선에 강한 전자 회로를 고려한다.
• 모체 우주선과 하위 탐사선으로 구성된 임무 설계를 분석하며, AI 코어는 계산을 담당하고 하위 탐사선은 탐사를 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 복잡한 작업(예: 인프라 구축, 과학적 발견 등)을 수행하기 위해 자율 간성 탐사선이 요구하는 인공지능 수준은 어느 정도인가?
• RQ2 AI 시스템은 다세기에 걸친 간성 항해 동안 어떻게 스스로 유지보수하고 수리할 수 있는가?
• RQ3 인간 수준의 인지 능력을 지닌 AI 페이로드의 질량과 전력 요구량은 얼마이며, 이러한 시스템은 언제 발사될 수 있는가?
• RQ4 간성 항해 중 간성 방사선과 태양 방사선으로부터 AI는 어떻게 보호될 수 있는가?
• RQ5 AI는 자기 복제 가능한 우주선에서 어떤 역할을 할 수 있으며, 이는 어떻게 간성 식민지화를 가능하게 하는가?

주요 결과

• 계산 효율성 추세가 계속된다면, 2060년까지 인간 뇌 수준의 계산 능력을 지닌 AI 페이로드의 질량은 약 30~100톤으로 추정된다.
• 인공통합지능(AGI)의 출현과 첫 번째 간성 임무가 모두 21세기 중반에 발생할 것으로 예측되어, 통합 개발을 위한 융합 창이 열린다.
• 장기간 간성 항해 중 AI 페이로드를 보호하기 위해 방사선 차폐와 자기 복구 기능을 지닌 AI 시스템이 핵심이다. 특히 간성 방사선에 대한 보호가 중요하다.
• 수세기 동안 기능을 유지하기 위해 로봇 부품 교체 기능이 내장된 모듈식 설계와 현장 수리 능력이 필수적이다.
• 실린더형 AI 코어, 반사형 열 방출 파이프, 뒷면에 위치한 방열판 시스템을 갖춘 일반적인 탐사선 설계는 열 관리 최적화와 복사 열 전달 최소화를 달성한다.
• 계산 능력 향상과 발사 비용 감소 추세가 계속됨에 따라, 컴퓨팅 성능 향상과 비용 절감이 지속되는 상황에서 임무 개발이 지연될 수 있는 '기다림 역설'이 존재할 수 있다.