아마존의 SageMaker AI는 우주 기관들이 우주 미션 중 생성되는 방대한 데이터를 처리하는 방식을 변화시키고 있다. 아마존은 2025년 6월 26일, 자사의 랜덤 컷 포레스트(Random Cut Forest, RCF) 알고리즘이 NASA와 블루 오리진의 달 미션 우주선 동역학 데이터에서 이상 징후를 탐지하는 데 사용되고 있다고 발표했다.
이번 협력은 NASA와 블루 오리진이 시연한 달 궤도 이탈, 하강, 착륙 센서(BODDL-TP) 데이터 분석에 초점을 맞추고 있다. 이 비지도 학습 알고리즘은 우주선의 위치, 속도, 쿼터니언 자세 데이터에서 비정상적인 패턴을 식별해, 우주 작전 중 중요한 순간을 포착할 수 있도록 한다.
아마존의 기술 문서에 따르면, “이러한 이상 징후는 달 우주선이 궤도 이탈, 하강, 착륙 시연의 주요 기동 단계에서 나타나는 동역학을 가장 잘 반영한다”고 한다. 이 기술은 여러 매개변수 간의 복잡한 관계를 처리하면서 데이터 포인트 간 미묘한 편차까지 감지할 수 있어, 우주선 모니터링에 특히 유용하다.
실제 구현은 아마존의 클라우드 인프라를 활용하며, 미션 데이터는 S3 버킷에 저장되고 SageMaker AI의 JupyterLab 환경에서 처리된다. 엔지니어들은 과거 미션 데이터를 활용해 RCF 모델을 학습시키고, 이를 확장 가능한 엔드포인트에 배포해 실시간 이상 탐지를 수행한다.
이번 파트너십은 블루 오리진이 올해 말 블루 문 마크 1(Blue Moon Mark 1) 달 착륙선 발사를 준비하는 중요한 시점에 이뤄졌다. 이상 탐지를 통해 얻은 인사이트는 NASA와 상업 우주 기업들이 점점 더 야심찬 달 탐사 목표를 추구하는 데 있어 미션 성공을 보장하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있다.
우주 미션에서 기하급수적으로 증가하는 텔레메트리 데이터 속에서 놓치기 쉬운 이상 데이터를 식별함으로써, 아마존의 AI 기술은 우주선 상태 모니터링, 엔지니어링 설계, 미래 우주 탐사를 위한 미션 기획의 고도화에 기여하고 있다.