독일 AI 빌려 쓰던 사브, 1년 만에 '자체 AI'로 전투기 몰았다

AI가 공중전 시나리오에서 기체 자율 조종…실제 전투 아닌 시험비행

지난해 헬싱 AI 활용서 자체 개발로 전환…미래 무인 편대기 적용 추진

[룰레오(스웨덴)=AP/뉴시스]스웨덴 룰레오 인근 룰레오-칼락스공항에서 지난 3월4일 JAS 39 그리펜 C/D기가 이륙하고 있다. 스웨덴 정부는 29일 지원 패키지로 우크라이나에 130억 크로나(약 1조6748억원)의 군사 원조를 제공할 것이라고 밝혔다. 이는 스웨덴의 사상 최대 규모 지원이다. 2024.05.29.

[서울=뉴시스]박영환 기자 = 스웨덴 방산업체 사브가 자체 개발한 인공지능(AI) 에이전트를 다목적 전투기 그리펜 E에 탑재해 시험비행하고, 가시거리 밖 공중전 시나리오에서 AI가 기체를 자율 조종하도록 했다.

미국 군사전문매체 브레이킹디펜스는 3일(현지시간) 사브의 발표와 언론 브리핑을 토대로 이같이 보도했다. 이번 시험의 핵심은 지난해 외부 업체의 AI를 활용했던 것과 달리 사브가 개발·훈련한 자체 AI를 실제 전투기에 적용했다는 점이다.

사브에 따르면 이 AI 에이전트들은 복잡한 작전 환경에서 전술적 결정을 내리도록 다양한 AI 기술로 훈련됐다. 현재까지는 주로 가시거리 밖(BVR) 공중전 상황에서 그리펜 E와 통합 시험을 거쳤다.

BVR 공중전은 조종사가 적기를 육안으로 확인하기 어려운 거리에서 레이더와 센서 정보를 바탕으로 추적·교전하는 방식이다. 사브는 실제 비행 조건에서 AI가 기체를 자율 조종했다고 밝혔지만, 이는 공중전 시나리오를 적용한 시험비행이다.

사브는 AI 에이전트가 조종석에서 조종사를 보조하거나 별도의 무인기에 탑재돼 유인 전투기와 함께 임무를 수행하도록 개발하고 있다. AI 에이전트와 훈련 환경, 개발 도구를 모두 사내에서 만들었다고 설명했다.

이를 위한 핵심 조직이 ‘AI 전투기 조종사 아카데미’다. 여러 작전 시나리오와 항공 플랫폼에 적용할 AI를 만들고 훈련·평가하는 체계와 연산 기반을 함께 구축하는 프로그램이다.

피터 닐손 사브 항공사업부 첨단프로그램 책임자는 “더 어려운 문제는 이번 비행 성공을 어떻게 지속적으로 학습하고 개선하면서 오랫동안 쓸 수 있는 신뢰성 높은 능력으로 바꾸느냐는 것”이라며 “그것이 AI 전투기 조종사 아카데미의 진정한 목적”이라고 말했다.

사브는 지난해 독일 방산 AI 기업 헬싱이 개발한 ‘센타우르’를 그리펜 E에 탑재해 비슷한 시험을 했다. 당시 센타우르는 기체 통제권을 넘겨받아 BVR 공중전 환경에서 여러 기동을 자율 수행했다. 이번에는 외부 AI가 아니라 사브가 자체 개발한 에이전트를 시험했다는 점이 다르다.

[서울=뉴시스] 공군은 지난 12일부터 8월 2일까지 호주 다윈기지에서 열리는 대규모 다국적 연합공중훈련인 2024 피치블랙 훈련에 참가중이다.사진은 23일(현지시각) 호주 다윈기지 인근 상공에서 연합훈련을 실시하고 있는 피치블랙 참가국 항공기 편대. 앞쪽 편대 왼쪽부터 대한민국 공군 F-15K, 태국 공군 JAS-39(그리펜), 호주 공군 F-35A, 스페인 공군 EF-2000, 인도네시아 공군 F-16. 뒷쪽 편대 선두부터 시계방향으로 싱가포르 공군 F-15SG, 프랑스 공군 Rafale, 싱가포르 공군 F-16, 이탈리아 공군 EF-2000. (사진=공군 제공) 2024.07.24. [email protected] *재판매 및 DB 금지

그리펜 E의 소프트웨어 중심 설계도 AI 시험의 기반이 됐다. 사브는 별도의 실험용 항공기를 만들지 않고도 새 AI 소프트웨어를 기존 전투기에 빠르게 통합해 시험할 수 있다고 설명했다.

사브는 이 기술을 차세대 무인기에도 적용할 계획이다. 현재 A1·A2·A3로 불리는 무인기 세 종류를 개발하고 있으며, 장기적으로는 유인 전투기와 함께 작전하는 이른바 ‘로열 윙맨’ 무인 편대기 개발을 목표로 하고 있다.

대규모 AI 훈련에 필요한 연산 능력과 데이터 통제권을 확보하기 위해 스웨덴 공동 AI 인프라 기업 ‘스페리컬 AI’에도 창립 파트너로 참여했다. 닐손 책임자는 구글이나 아마존 같은 외부 사업자의 연산 서비스를 이용하면 자사 데이터에 대한 완전한 통제권을 갖기 어려울 수 있다고 말했다.

스페리컬 AI의 슈퍼컴퓨터는 엔비디아의 ‘DGX 슈퍼팟’ 구조를 기반으로 한다. 사브는 이 연산 인프라를 AI 에이전트와 운용자 간 소통을 돕는 거대언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM) 개발에도 활용할 계획이다.

닐손 책임자는 스페리컬 AI를 한 시간짜리 모의훈련에 적용하면 인간 조종사의 비행 10억 시간에 해당하는 규모의 연산을 수행할 수 있다고 설명했다.


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