워릭 대, 나사 망원경의 데이터에 개발 알고리즘을 적용
왕립 천문 학회 (RAS) 월간 보고서에 게재
인공 지능 (AI)가 50 개 이상의 외계 행성을 발견했다. 향후 천문학 계에서도 인간을 도와 기계가 우주 탐험을하는 데 큰 역할을 할 것으로 보인다.
폭스 뉴스는 1 일 (현지 시간) 영국 워릭 대학의 연구진이 미 항공 우주국 (NASA 나사)의 이전 데이터를 기반으로 AI 기술을 융합하여 50 개의 외계 행성을 추가로 발견했다고 보도했다. 이 연구 결과는 왕립 천문 학회 (RAS)에서 발간하는 월간 보고서에 게재되었다.
연구팀은 지난 2018 년의 동작을 정지 나사의 케플러 우주 망원경의 데이터에 알고리즘을 개발했다. 이 AI는 기존의 방법보다 빠른 속도로 실제 외부 형태와 거짓과 양성의 흔적을 찾을 수 있도록 훈련되었다. 훈련을 거듭 한 끝에 지금은 ‘돌’의 자동화 및 개선을 실시한다.
연구를 진행 한 데이비드 암스트롱 교수는 “우리가 개발 한 알고리즘은 우주의 어떤 물체를 발견 한 후 행성 판단 여부까지 가려 낼 수있다”며 “이 기술 이 또한 천문학 계에서 큰 샘플에 적용 할 수 있기를 바란다 “고 말했다.
나사에서 놓친 데이터를 찾을 수있는 알고리즘을 훈련시킨 것은 이번이 처음은 아니다. 지난 2 월, 네덜란드의 천문학 연구팀이 AI를 이용하여 11 개의 “잠재적 위험 물질”을 발견했다. 그러나 암스트롱 교수는 “지금까지 우리 연구진뿐 본격적으로 기계 학습 기술을 사용한 사례는 없다”고 강조했다.
AI가 발견 된 50 개의 외계 행성은 크기와 범위가 다양하다. 일부는 해왕성 정도로 큰 반면, 다른 사람들은 지구보다 작다. 궤도 길이도 다양하고, 어떤 것은 200 일 가까이되는 반면, 다른 것은 하루에 다른 주위를 돈다.
암스트롱 교수는 “현재까지 발견 된 행성 중 약 30 %가 유일한 방법으로 검증을 통과했다”며 “이것은 바람직한 모델이 아니다”고 역설했다. 우주 과학 분야 일수록 더욱 고급 기술을 함께 활용하는 방법도 필수적이라는 것이다. 암스트롱은이 알고리즘이 나사의 탐사 위성 테스 (TESS)와 플라톤 (PLATO)을 분석하기 위해 사용되는 것을 희망하고있다.
한편, 2018 년에 나사가 스페이스 X의 로켓에 실어 발사 한 탐사선 테스는 케플러 망원경의 뒤를 이어 이루어졌다. 테스는 지구와 환경이 비슷한 ‘인간 거주 가능 행성’을 찾기 위해 힘을 쏟았다. 이후 지금까지 총 4000 개의 외계 행성을 발견했으며이 중 50 개 이상의 행성이 “잠재적으로 거주 가능 행성 ‘으로 분류됐다.
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