CWN(CHANGE WITH NEWS) - 항공기 기술자·조종사, AI로 대체할 수 있을까?

항공업계는 현재 혼돈 속에 있다. 광범위한 인력 부족으로 인해 수많은 항공편 지연과 취소가 발생하고 있다. 최근 몇 달 동안 5개 중 1개의 항공편이 지연됐고, 2022년에는 이미 2021년 전체보다 더 많은 항공편 취소가 발생하고 있다.

인공지능이 항공업계의 혼란에 대한 해결책을 제시할 수 있을까?

인도 IT·빅데이터 전문 잡지 애널리틱스 인사이트에 따르면, 업계 관계자는 충분히 가능하다고 본다. 인공지능은 비행 데이터 수집, 분석, 조종사 반응 시간 모니터링, 유지보수 문제 예측 등 이미 항공 분야에 본격적으로 진출했다. 일부 기업은 인공지능이 곧 스스로 비행기를 조종할 수 있다고 생각한다. 2020년 8월, 인공지능 알고리즘은 일련의 시뮬레이션된 전투 시나리오에서 F-16 조종사를 상대로 5대 0으로 승리를 거둔 사례를 그 근거로 제시한다.

중국의 유사한 시뮬레이션에서 인간 조종사는 적어도 처음에는 승리할 수 있었다. 하지만 군사 시연이 끝날 무렵 인공지능은 손쉽게 조종사를 물리쳤다. 인공지능은 조종사의 비행 스타일을 관찰하고 전술을 따라 하고 개선해서 인간을 능가했다.

머신러닝 구현
상업용이든 군용이든 일부 항공기에는 이미 어느 정도 인공지능을 사용한다. 온보드와 지상 기반 시스템은 머신러닝을 사용해 작동할 때 정보를 수집하고 모든 비행에서 잠재적으로 학습한다. 인공지능은 항공 교통 데이터의 패턴을 해독해 비행기가 서로 원활하게 이동할 수 있는 최선의 방법을 찾고 있다.

또한 인공지능 시스템은 실시간 조건을 기반으로 가장 효율적인 비행경로로 항공기를 안내함으로써 연료 사용량과 배기가스를 줄이고 최신 환경 규정을 준수한다.

에어버스도 자율 비행을 테스트하고 있다. 최근 ATTOL(Autonomous Taxi, Take-Off, and Landing) 프로젝트를 완료다. 실제 시나리오에서 500회 이상의 테스트 비행에서 에어버스의 인공지능 시스템은 기내 조종사의 도움 없이 이륙, 착륙 등 항공기를 독립적으로 운전했다. 에어버스는 이 프로젝트가 자율 기술이 일상적인 항공기 운영을 처리하고 조종사가 전략적 의사 결정에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 길을 열어 주기 위한 것이라고 말했다. 보잉 역시 인공지능 R&D를 통해 인공지능 기업을 인수하며 독립적인 인공지능 연구에 나서고 있다.

안전성 향상
데이터 기반 알고리즘은 안전 규정과 프로토콜을 개선하는 데 많은 도움이 된다. 인공지능은 이제 항공 교통을 관리하고 유지 관리 문제를 식별하며 비행기 설계를 돕는 데 활용한다.

인공지능 시스템은 엔지니어가 설정한 매개변수(중량, 크기, 용량 등)를 기반으로 가장 효율적이고 내구성 있는 비행기 구조를 설계할 수 있다. 그런 다음 수백만 개의 잠재적인 항공기 모양과 구조를 테스트하고 몇 가지로 좁힐 수 있다. 따라서 엔지니어는 선택할 수 있는 몇 가지 최종 선택을 할 수 있다.

인공지능과 인간 간 설계 협력은 수학적으로나 실제로나 가장 탄력적인 항공기를 보장한다. 항공 회사의 97%가 항공 안전을 개선하기 위한 수단으로 빅데이터와 인공지능에 투자하고 있다는 것은 놀라운 일이 아니다.

그러나 조종사든 엔지니어든 인공지능을 구현하는 데 있어 가장 큰 장벽은 신뢰가 부족하다는 점이다. 인공지능이 비행 안전성을 강화할 수 있다는 점에서 아이러니하다. 미국 국방성은 인공지능이 운영하는 비행 시뮬레이터에서 노련한 전투기 조종사 테스트 프로그램을 진행했다. 조종사는 인공지능이 실적이 저조하다고 판단하면, 직접 전투기를 조종할 수 있다는 조건으로 진행됐다. 이 프로젝트는 조종사의 심박수, 얼굴 반응, 스트레스 수준을 모니터링 해 그들이 기계를 얼마나 신뢰했는지와 불필요하게 수동 제어로 전환했는지 여부를 확인했다. 그 결과 조종사와 기계 사이에 상당한 신뢰 장벽을 발견했다.

기술 채택에 대한 신뢰 부족은 항상 발전에 대한 지속적인 장벽이 될 것이다. 그러나 항공전자공학 인증을 위한 DO-178C 가이드라인과 같은 엄격한 안전 인증을 운영자가 준수함을 입증할 때 이러한 신뢰는 증가할 수 있다.

조종사가 없는 비행기?
인공지능의 가장 큰 단점은 인간 운영자가 문제가 있다는 것을 깨닫기도 전에 찰나의 순간에 반응하도록 설계되었다는 것이다. 운전자가 상황을 처리한 후에만 에어백이 전개되거나 운전자가 수동으로 전개해야 하는 경우를 상상해 보자.

비행기에서 이것은 조종사가 반응하기 전에 인공지능이 결정을 내리고 실행한다는 것을 의미한다. 이 조치는 생명을 구할 수 있지만 현재로서는 인공지능도 맥락과 도덕성을 평가할 수 없다. 인공지능 시스템은 더 빠르게 반응할 수 있으나 주관적인 결정을 내리거나 도덕적 선택을 이해할 수는 없다.

인공지능 조종 시스템은 프로그래밍 된 지도를 실시간으로 시야와 비교해 작동한다. 그러나 완벽하지 않다. 작은 무해한 물체 때문에 인공지능이 경로를 벗어날 수 있다.

따라서 현재 상업용 항공사는 비행 운영, 성능을 개선하기 위해 인공지능 기술을 찾고 있지만, 적어도 현재로서는 자율 비행에 도달하는 단계는 아니다.

아직 완전히 자율적인 비행기와는 거리가 멀지만 인공지능은 빠르게 가치 있는 부조종사다. 또한 훌륭한 엔지니어가 돼 비행을 조금 덜 힘들게 하고 훨씬 더 부드럽게 만들고 있다는 사실은 분명하다.

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