보잉은 위성들이 텔레메트리를 사람에게 이해하기 쉬운 언어로 번역하도록 훈련시켰다.

우주선 보잉 스타라이너의 초기 발사 중 소프트웨어 오류와 텔레메트리 데이터 해석 실수로 문제가 발생했습니다. 이러한 데이터를 인간이 이해할 수 있는 언어로 전달했다면 결과가 달라졌을 수 있습니다. 그래서 회사는 위성의 저전력 컴퓨터에서 작동하고 원시 신호를 접근 가능한 보고서로 변환할 수 있는 작은 언어 모델(LLM)을 개발했습니다.

상업용 플랫폼과의 어려움
프로젝트 초기에 엔지니어들은 표준 상업용 위성 플랫폼이 대형 언어 모델을 처리할 수 있을지 의심했습니다. 우주에서는 프로세서 성능보다 방사선 저항, 과열 없이 안정적인 동작, 최소 전력 소비가 더 중요합니다.

테스트 및 적응
지상 실험실 테스트 중 보잉 스페이스 미션 시스템 팀은 우주 요구 사항을 충족하는 장비에 맞게 LLM을 성공적으로 적응시켰습니다. 모델은 이제 위성 텔레메트리를 분석하고 원시 데이터를 전통적으로 처리하는 대신 자연어로 시스템 상태 보고서를 생성합니다.

> “장비 제조업체는 처음에 엄격한 제약 때문에 불가능하다고 말했지만, 우리는 아이디어를 구현할 방법을 찾았습니다.” – AI 랩 책임자 아르벨 챔플 III

이점
1. 지연 감소 – 데이터가 즉시 탑재 장치에서 처리되고 지구로 전송되지 않습니다.
2. 향상된 자율성 – 운영자는 위성에 질문하고 거의 대화형으로 이해하기 쉬운 답변을 받을 수 있습니다.
3. 안전성 – 모델은 시스템의 물리적 매개 변수와 연결되어 있어 “환각” 위험이 줄어들고 중요 작업의 신뢰성이 향상됩니다.

기존 그룹 업데이트 가능성
기술이 표준 하드웨어에서 작동하므로 이미 배치된 위성에 소프트웨어로 도입할 수 있습니다. 이는 대부분의 우주 시스템 기능을 몇 개월 안에 완전히 교체하는 대신 업그레이드할 수 있음을 의미합니다.

따라서 새로운 LLM은 보다 효율적이고 자율적인 위성 운영 경로를 열어 신뢰성을 높이고 유지비용을 절감합니다.