서로 다른 종류의 위성들로 구성된 지구관측 위성 클러스터를 자율적으로 운영하기 위한 이기종 멀티에이전트 차등 트랜스포머(HADT, Heterogeneous Multi-Agent Differential Transformer) 시스템이 arXiv에 공개됐다. 지구관측 위성 군집은 광학(전자광학) 위성과 합성개구레이더(SAR) 위성 등 서로 다른 센서를 탑재한 이기종 위성들이 협력해 지구를 관측하는 시스템으로, 기상 예보, 재난 감지, 군사 정찰, 환경 모니터링 등 광범위한 용도로 활용된다. 이기종 위성들이 최적의 관측 임무를 자율적으로 배분하고 실행하도록 만드는 것은 복잡한 AI 문제다.
HADT의 핵심 구조는 차등 트랜스포머(Differential Transformer)를 멀티에이전트 시스템에 적용한 것이다. 차등 트랜스포머는 표준 트랜스포머의 어텐션 메커니즘을 개선해 노이즈를 줄이고 중요한 정보에 더 집중하도록 설계된 아키텍처다. HADT는 이 구조를 각 위성 에이전트가 다른 위성들의 상태와 임무 정보를 처리하는 데 적용하며, 위성 종류(이기종)에 따라 다른 역할과 능력을 가진 에이전트들이 효율적으로 협력할 수 있도록 설계됐다. 연구팀은 위성 관측 임무 시뮬레이션 환경에서 HADT가 기존 멀티에이전트 기준선 대비 임무 완수율과 관측 효율을 개선함을 보였다.
이 연구는 우주 분야에서 AI 자율화의 적용 범위가 확장되는 추세를 보여준다. 수백 개의 소형 위성으로 구성된 군집 위성(satellite constellation)의 자율 운영은 지상 통제 비용을 줄이고 실시간 대응 능력을 높이는 데 핵심적이다. 특히 통신 지연이 있는 우주 환경에서 위성들이 자율적으로 협력 결정을 내리는 능력은 필수적이다. 연구팀은 현재 시뮬레이션 환경에서 검증된 방법이 실제 우주 환경의 다양한 변수들(통신 두절, 위성 고장, 목표 변경 등)을 완전히 반영하지 못한다는 한계를 언급했다.
한국항공우주연구원(KARI)을 비롯한 국내 위성 개발·운영 기관과 우주 스타트업들에게 HADT의 접근 방식은 미래 위성 군집 자율화 연구의 방향을 제시한다. 한국이 추진하는 차세대 중형위성 시리즈나 민간 소형위성 군집 서비스에서 AI 기반 자율 임무 계획 및 협력 시스템 개발에 이 연구의 아키텍처를 참고할 수 있다. 특히 이기종 위성 혼용 환경을 전제로 한 설계 원칙은 실용적인 위성 AI 시스템 구축에 직접 활용 가능한 통찰을 제공한다.
