My AI Agents Found an Unmapped Maya Site

3줄 요약

1. 스위스 취리히의 AI 연구자 피에트로 미오티(Pietro Miotti)는 2026년 10월 페루를 여행하다 아이디어를 떠올렸다. 그는 범용 AI 에이전트들을 동원해 멕시코 정글 속 미등록 마야 유적을 발견했고, 이 글은 10월 18일부터 21일까지의 과정을 기록한 것이다.
2. 별도의 전용 분류 모델 없이 48개의 에이전트가 약 1,200km² 면적을 담은 NASA 공개 항공 라이다(LiDAR) 이미지를 판독 지침에 따라 직접 살폈다. 이어 학술 문헌과 대조하고 원시 포인트 클라우드로 검증해, 절벽 위에 광장과 피라미드, 안뜰을 갖춘 고전기 마야 중심지를 특정했다.
3. 스페인어 보고서를 작성해 제출하고 멕시코 국립인류학역사연구소(INAH)로부터 해당 좌표에 등록된 유적이 없다는 공식 회신을 받기까지, 첫 구상 이후 72시간이 채 걸리지 않았다. 코딩과 수학에 주로 쓰이던 범용 에이전트가 이제는 과학 전반의 탐색 도구로도 곧장 작동한다는 사례다.

정글을 투시하는 공개 라이다 데이터와 마야 유적 탐색

고고학 비전공자인 피에트로 미오티는 2026년 10월 18일 페루를 여행하던 중 Gemini로 현지 역사를 검색했다. 그러다 1911년 마추픽추(Machu Picchu)를 세상에 알린 미국 탐험가 하이럼 빙엄(Hiram Bingham)의 일화를 알게 됐다. 빙엄은 원래 잉카의 마지막 거점인 빌카밤바(Vilcabamba)를 찾고 있었으나, 계곡 아래의 현지 농부가 안내해 준 덕에 우연히 마추픽추 유적에 도착했다. 미오티는 빙엄에게 오늘날의 도구가 있었다면 유적을 어떻게 찾았을지 궁금해졌다.

그는 Gemini, ChatGPT, Claude, Grok 등 여러 에이전트와 방법을 논의했고, 에이전트들은 하나같이 항공 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)를 제시했다. 일반 위성 사진에는 정글의 빽빽한 나무 꼭대기만 나타나기 때문에 숲 아래 유적을 알아보기 어렵다. 항공기에서 쏘아 보낸 레이저 펄스는 나뭇잎 틈새를 통과해 땅바닥에 부딪힌 뒤 되돌아오는데, 라이다는 이 왕복 시간을 재서 숲 아래 가려진 실제 지형을 정밀한 지도로 그려낸다.¹

같은 언덕을 오늘날 위성 사진(왼쪽, 나무만 보임)과 라이다 지형도(오른쪽, 나무를 제거한 지형)로 비교한 모습. 색상은 고도를 나타낸다. (출처: Pietro Miotti, 위성 사진 © Esri, Maxar, Earthstar Geographics / NASA G-LiHT lidar 2013)

에이전트들이 공개된 라이다 데이터를 검색한 결과, 페루 지역은 공개 데이터가 부족했고, 측량 업체를 고용하려면 허가를 받고 비용을 들이고 행정 절차를 밟아야 했다. 미오티는 탐색 지역을 멕시코의 마야(Maya) 문명권으로 바꿨다. 마야 지역에는 NASA가 환경 연구 목적으로 촬영한 G-LiHT(Goddard’s LiDAR, Hyperspectral and Thermal Imager) 같은 공개 항공 라이다 데이터가 훨씬 풍부했기 때문이다. 그는 그날 밤 에이전트들에게 데이터 분석을 맡기고 잠을 청했다.

에이전트들이 밤사이 추려낸 마야 유적 후보지 일부. 왼쪽 아래 격자가 최종 미등록 유적으로 확인된 지점이다. (출처: Pietro Miotti, NASA G-LiHT lidar 2013)

48개 에이전트의 시각 판독과 절벽 위 미등록 마야 유적 특정

이튿날인 10월 19일 아침, 밤사이 작업을 마친 에이전트들은 마을 흔적이나 가옥, 인공 구조물로 보이는 규칙적인 기하학 형태를 여러 개 찾아냈다.

탐색 방식은 단순했다. 약 1,200km² 면적의 정글 라이다 스트립 데이터를 지형 이미지로 변환한 뒤, 48개의 에이전트가 정밀한 판독 지침에 따라 이미지를 한 장씩 눈으로 검토했다. 이 과정에서 별도로 학습시킨 고고학 전용 비전 모델이나 분류기(classifier)는 쓰지 않았다. 에이전트들은 자연적인 구릉, 석회암 지대의 싱크홀, 현대 도로를 배제하면서 피라미드, 기단(platform), 광장 형태만 골라냈다.

미오티는 에이전트들에게, 찾아낸 후보지 가운데 기존 학술 문헌과 고고학 아카이브에 아직 등록되지 않은 곳이 있는지 교차 검색하라고 지시했다. 몇 시간 뒤 에이전트는 주요 마을 유적 한 곳이 기존 기록에 등록되어 있지 않다고 보고했다.

나무를 제거한 언덕 전체의 라이다 지형도(위)와 중심부 확대도(아래). 절벽 가장자리를 따라 직선과 직각으로 구획된 광장, 피라미드, 안뜰이 뚜렷하게 나타난다. (출처: Pietro Miotti)

에이전트들이 찾아낸 유적은 정글에 덮인 절벽 가장자리 언덕의 꼭대기에 있었다. 자연 지형에서는 보기 힘든 직선 테두리와 날카로운 직각 모서리도 갖추고 있었다. 중심부를 확대한 지형도에서는 광장과 피라미드, 안뜰을 비롯한 다섯 가지 구조물이 확인된다.

유적 확인을 마친 미오티가 후속 조치를 묻자, 에이전트는 멕시코 국립인류학역사연구소(INAH, Instituto Nacional de Antropología e Historia)에 발견 보고서를 보내라고 권했다. 아직 공개되지 않은 등록 기록이 있는지도 물어보라는 것이었다. 에이전트는 INAH의 보고 양식과 담당 부서 이메일 주소까지 찾아내 보고서 초안을 썼다.

원시 포인트 클라우드 검증과 멕시코 정부의 공식 회신

사흘째인 10월 20일, 미오티는 에이전트가 작성한 보고서의 세부 오류를 바로잡았다. 그리고 회신 가능성을 높이기 위해, Claude가 제안한 대로 문서를 스페인어로 번역했다. 스페인어를 전혀 구사하지 못하는 그는 번역과 문서 격식을 전적으로 에이전트에게 맡겼다.

보고서를 보내기 전, 에이전트들은 라이다 이미지에 나타난 구조물이 나뭇잎과 가지가 이룬 수관(canopy)의 착시인지, 아니면 실제 지면의 형상인지 검증했다. 이를 위해 원시 라이다 포인트 클라우드(point cloud)의 단면 데이터를 직접 확인했다.

유적을 가로지르는 두 방향(동서 A–A’, 남북 B–B’)의 원시 라이다 포인트 클라우드 단면도. 높이 10–17m의 울창한 숲(초록색 점) 아래로 지면 반사파(갈색 점)가 광장과 피라미드, 안뜰의 지형을 명확히 그린다. (출처: Pietro Miotti)

단면을 분석하자 높이 10–17m에 이르는 숲의 나뭇잎 반사파가 초록색 점으로 나타났다. 그 아래에는 땅바닥에서 되돌아온 갈색 점들이 평탄한 광장과 솟아오른 피라미드, 안뜰의 단차를 그대로 드러내고 있었다.³ 검증이 끝나자 미오티는 INAH에 공식 서한을 보냈다. 유적을 보호하려고 정확한 좌표는 비공개 부록(Part III)에 담았다.

2026년 10월 20일 자로 INAH에 발송한 스페인어 보고서 첫 장. 구체적인 지자체명과 좌표는 보안을 위해 가려져 있다. (출처: Pietro Miotti)

10월 21일, INAH의 고고학 및 역사 기념물 유적 공공등록국이 공식 회신 공문을 보내왔다. 첫 구상으로부터 72시간이 채 지나지 않은 때였다.

2026년 10월 21일 자 INAH의 공식 회신. 강조 표시된 문장은 보고서에 기재된 지점에서 등록된 고고학 유적이 식별되지 않았다는 내용이다. (출처: Pietro Miotti)

INAH가 자체 지리정보시스템(GIS) 데이터베이스를 대조해 보니, 미오티가 보고한 좌표에는 등록된 고고학 유적이 없었다.⁴ 현장 조사를 거쳐 최종 공인을 받는 절차는 아직 남아 있다. 하지만 기존 학계와 정부 등록 기록 어디에도 없는 유적이라는 점은 확인한 셈이다.

미오티는 에이전트와 추가로 논의한 뒤, 이 유적이 고전기 마야(서기 250–900년경)에 지역 엘리트 집단이 조성한 중심지였을 것으로 보았다. 규모는 작았고 행정과 의례를 맡았던 곳(civic centre)이라는 추정이다. 그는 라이다로 확인한 지형 배치를 Gemini에 입력해 서기 700년경 유적의 모습을 복원한 상상도(이 글 상단 대표 이미지)를 만들었다.

비전공자의 호기심과 범용 에이전트의 과학 탐색

멕시코 연방법에 따라 모든 고고학 유적은 국가가 보호하며, 현장 조사는 반드시 INAH가 승인하고 주도해야 한다. 미오티는 보고서에서 INAH가 주도할 현장 조사를 돕겠다는 뜻을 밝혔다. 지금은 관할 지역 INAH 센터가 조사단을 파견할지 결정하기를 기다리는 중이다.

미오티가 이번 작업에서 얻은 교훈은 단순하다. 자신이 고고학자가 아니었기 때문에 이 일이 원래 얼마나 어려운지조차 몰랐고, 그저 오래된 문제를 골라 가장 직관적인 방법을 시도하며 연산 자원을 투입했다는 것이다. 해당 분야의 통념을 모르는 순진한 외부인(naive outsider)이라는 점이 도리어 큰 강점이 될 수 있다는 뜻이다. 72시간 동안 미오티와 48개 에이전트가 각 단계에서 분담한 작업은 네 단계로 요약된다.

나아가 그는 이 사례의 핵심이 고고학에 그치지 않는다고 본다. 에이전트형 AI(agentic AI)의 활용 사례는 지금까지 주로 코딩, 수학, 물리학에서 나왔지만, 범용 에이전트는 그 밖의 과학 분야에도 그대로 적용할 수 있다는 것이다. 모든 과학 분야에서 이 같은 변화가 시작되고 있으며, 앞으로 연구 속도를 좌우할 요소는 인간의 호기심과 상상력, 그리고 연산량뿐이라는 것이 그의 결론이다.

가장 흥미로운 지점

이 기록에서 가장 인상적인 대목은 1,200km²의 정글을 판독하는 데 별도의 고고학 전용 비전 모델을 학습시키지 않았다는 것이다. 환경 연구용 공개 라이다 데이터를 재활용해 마야 유적을 찾은 연구는 이전에도 있었다. 2024년에는 아울드토마스(Auld-Thomas) 연구진이 고대 마야 도시를 발견한 사례도 있다. 그러나 이번에는 고고학 지식도 전용 분류 파이프라인도 없는 외부인이 범용 멀티모달 에이전트 48개에 판독 지침만 주었고, 에이전트들은 후보지 탐색을 밤사이 끝냈다.

지형 판독 뒤의 과정도 에이전트 워크플로우의 효용을 잘 보여준다. 문헌 대조, 포인트 클라우드 검증, 관할 부서 탐색, 스페인어 공식 보고서 작성으로 이어지는 이 절차는 과거라면 서로 다른 분야의 전문가들이 수개월에 걸쳐 해야 했을 일이다. 여행 중인 연구자 한 명이 이를 사흘 만에 마쳤다. 코딩 에이전트 덕분에 개발자 한 명이 소프트웨어를 처음부터 끝까지 만들 수 있게 된 것처럼, 공개된 과학 데이터와 범용 에이전트를 함께 쓰면 연구 탐색도 혼자서 해낼 수 있다.

출처

Pietro Miotti, “My AI Agents Found an Unmapped Maya Site”, 2026-11-10. 원문: https://pietromiotti.com/latest/maya-site/